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📎 Modelo de Classificação por Eixos de Risco

🎯 Objetivo

Fornecer um modelo prático, proporcional e aplicável ao contexto do desenvolvimento de software, para avaliar o nível de risco de uma aplicação com base em três eixos fundamentais:

  • Exposição (E)
  • Tipo de Dados (D)
  • Impacto Potencial (I)

Este modelo permite decisões rápidas e documentadas sobre os controlos mínimos de segurança a aplicar, com rastreabilidade ao longo do ciclo de vida.


🧮 Fórmula do Modelo Simplificado

A classificação de risco é feita com base na soma dos três eixos:

Risco Total (R) = E + D + I

Onde:

  • E (Exposição): Grau de acessibilidade da aplicação ou sistema
  • D (Tipo de Dados): Sensibilidade e regulamentação dos dados processados
  • I (Impacto Potencial): Consequência esperada de uma violação ou falha

Classificação por Pontuação

Soma TotalClassificação de RiscoCódigo
3–4BaixoL1
5–6MédioL2
7–9ElevadoL3

🧱 Detalhe dos Eixos

🧭 Exposição (E)

Avalia quão acessível está a aplicação ou sistema, com base no seu contexto de rede e interface.

NívelDescriçãoPontos
1Apenas acessível internamente (sem acesso externo)1
2Acessível externamente, mas com autenticação2
3Público (acesso aberto ou não autenticado)3

📑 Tipo de Dados (D)

Classifica a natureza e criticidade da informação processada.

NívelDescriçãoPontos
1Dados públicos, sem sensibilidade ou impacto legal1
2Dados pessoais, identificáveis, ou confidenciais internos2
3Dados regulados ou altamente sensíveis (bancários, saúde, localização)3

⚠️ Impacto Potencial (I)

Avalia o impacto que uma violação teria para a organização.

NívelDescriçãoPontos
1Impacto nulo ou irrelevante1
2Impacto limitado, reversível ou com pouco alcance2
3Impacto elevado: reputacional, regulatório ou financeiro significativo3

🔎 Porquê somar os eixos?

Ao optar pela soma simples dos eixos, este modelo privilegia a facilidade de uso e interpretação, permitindo que equipas técnicas apliquem a lógica sem cálculos complexos.

Alternativas como multiplicação ponderada (ex: ( R = E × I )) foram consideradas, mas:

  • Aumentam a variância desnecessariamente
  • Dificultam a padronização entre equipas
  • Tornam o racional menos explícito em auditorias

Este modelo é empírico e prescritivo, alinhado com a realidade de projetos ágeis e contextos de DevSecOps, mantendo proporcionalidade e rastreabilidade.


⚠️ Considerações finais

  • Este modelo não substitui análises de threat modeling ou risco regulatório formal
  • Deve ser usado como componente rápida de classificação e input para priorização, na ausência de práticas mais formais em uso
  • Deve ser revisto a cada alteração relevante: funcionalidades, dados, exposição ou contexto

Não obstante permite de forma extremamente rápida, e assente no conhecimento intriseco dos elementos participantes da equipa, numa determinação impirica do grau de segurança a aplicar à aplicação.

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