在Andrew的《安全度量》一书中，提到了一个关于反病毒系统的指标。 Dan Geer提到他的一位CSO朋友说：“去年他们阻止了70000个病毒进入内部网络，但是更为自豪的是阻止了500个病毒流向外网。”， 内外网的病毒比是140：1。 于是我也查了一下我们的数字，我们一个月阻止了12000个病毒进入内网，却有300个病毒流向外网，这样我们内外网的病毒比是40：1。按照Andrew的说法，似乎我们的内部网没有那位华尔街投资银行的网络干净。但是，为了比较这个指标，我们还需要另外一个数字，就是进入内部网络的邮件总数，流向外网的邮件总数，有了这两个数字后，其实我们就可以比较两个比例：
进入内网病毒率= 检测到的进入内部网络病毒数量 / 进入内部网络邮件总数
流向外网病毒率= 检测到的流向外网病毒数量 / 流向外网邮件总数
将上下两个病毒率进行比较，或许更有趣一些。大家可能会认为，一般企业两个出、入两个方向的邮件总数应该差不多。一般“入”方向肯定会大很多，因为至少有大量的垃圾邮件存在。垃圾邮件百分比现在居高不下，一般可能在40%-70%之间，甚至更高。
关于服务器的病毒感染率，尤其是邮件服务器和文件服务器、FTP服务器等，每日都有大量的文件交互，普通用户的文件染毒就会直接影响服务器染毒的指标。这个染毒不是系统级染毒。如何处理这个指标呢？与系统管理员的绩效联系起来，似乎有些还有些距离。
大家在安全运营工作中是如何处理各种各样的安全指标的，都来分享一下吧。
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著名安全专家Bruce Schneier在CSO杂志上发表他关于安全投入回报的一个篇文章。我想这也就是Andrew在安全度量中提到的观点。读过这篇文章，事实上，Bruce并没有完全反对安全投入回报分析。他只是提醒安全经理小心使用安全厂商们的回报模型和数字，因为其中可能有很多水分，并不可靠。
Bruce也举了若干个例子来说明一般的财务ROI分析模型以及ALE（就是CISSP培训中的那个术语annualized loss expectancy ）不适用于小概率、巨损失的情形。而很多安全风险和投入就属于这一类。
Bruce的例子很有趣。ROI模型在小概率、大损失的场合不太适合使用，因为没有足够多的样本和数据可以用来统计。大家来看一下Bruce的例子。机场的安全检查新措施大概给每位旅客增加了半个小时的等待时间，按照统计数字，2007年美国一共有7.6亿人次旅客登机，这样总共的等待时间达到了惊人的43000年，假设人均寿命是70岁，就相当于这种安全检查每年杀死大概620个人。很令人吃惊吧！如果考虑到消耗的时间全部是清醒的时间、登机旅客的经济工作能力等，这个人数可能要达到上千人。好了，现在的问题来了 – 这样的安全检查措施值得吗？ROI分析需要证明如果不要安全检查的话，恐怖主义至少会杀死更多的人。
坦白说，这样的判断并不难做，911事件改变了很多人的看法。但是在互联网和IT系统中，这个判断和分析就不那么容易了。
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