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 Eine Risikoanalyse auf Basis eines probabilistischen Modells erlaubt die Abbildung von Unsicherheiten in der Berechnung und Bewertung des Risikos, die sich in den Parametern der Verteilungen widerspiegeln. Diese Unsicherheiten ergeben sich beispielsweise aus unzureichender Evidenz für die Wirksamkeit von Maßnahmen, der unklaren Eintrittswahrscheinlichkeit von Bedrohungen oder nicht exakt definierbaren Auswirkungen oder Wechselwirkungen zwischen den einzelnen Domänen, sowie Unzulänglichkeiten des Modells. In einem dritten Schritt soll deshalb untersucht werden, wie diese Unsicherheiten analysiert und beschrieben werden können, so dass sie methodisch zur Unterstützung der Entscheidungsfindung bezüglich bestimmter untersuchter Konfigurationen dienen können. Hierbei soll insbesondere geprüft werden, wie die Sinnhaftigkeit einer ausgewählten Konfiguration von Safety- und Security-Maßnahmen unter Berücksichtigung vorhandener wechselseitiger Beeinflussungen und Unsicherheiten analysiert werden kann. Eine der möglichen Methoden, die zum Einsatz kommen könnte, wäre die (varianzbasierte) Sensitivitätsanalyse. Weitere Methoden zur Analyse von Unsicherheiten können hilfreich sein. Eine Risikoanalyse auf Basis eines probabilistischen Modells erlaubt die Abbildung von Unsicherheiten in der Berechnung und Bewertung des Risikos, die sich in den Parametern der Verteilungen widerspiegeln. Diese Unsicherheiten ergeben sich beispielsweise aus unzureichender Evidenz für die Wirksamkeit von Maßnahmen, der unklaren Eintrittswahrscheinlichkeit von Bedrohungen oder nicht exakt definierbaren Auswirkungen oder Wechselwirkungen zwischen den einzelnen Domänen, sowie Unzulänglichkeiten des Modells. In einem dritten Schritt soll deshalb untersucht werden, wie diese Unsicherheiten analysiert und beschrieben werden können, so dass sie methodisch zur Unterstützung der Entscheidungsfindung bezüglich bestimmter untersuchter Konfigurationen dienen können. Hierbei soll insbesondere geprüft werden, wie die Sinnhaftigkeit einer ausgewählten Konfiguration von Safety- und Security-Maßnahmen unter Berücksichtigung vorhandener wechselseitiger Beeinflussungen und Unsicherheiten analysiert werden kann. Eine der möglichen Methoden, die zum Einsatz kommen könnte, wäre die (varianzbasierte) Sensitivitätsanalyse. Weitere Methoden zur Analyse von Unsicherheiten können hilfreich sein.
  
 +==== 6.4 Beispiele für risikobasierte Modelle ====
 +
 +=== Safety Modelle====
 +
 +DIN EN ISO 13849: Sicherheit von Maschinen - Sicherheitsbezogene Teile von Steuerungen, 2017.
 +
 +DIN EN 61882 VDE 0050-8: HAZOP-Verfahren (HAZOP-Studien), 2017
 +
 +IAEA Safety Reports Series No. 25: Review of Probabilistic Safety Assessments by Regulatory Bodies, 2002.
 +
 +IAEA Safety Reports Series No. 52: Best Estimate Safety Analysis for Nuclear Power Plants: Uncertainty Evaluation, 2008.
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 +IAEA Safety Standards Series No. GSR Part 4 (Rev. 1): Safety Assessment for Facilities and Activities, 2016.
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 +IAEA Safety Standards Specific Safety Guide No. SSG-3: Development and Application of Level 1 Probabilistic Safety Assessment for Nuclear Power Plants, 2010.
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 +IAEA Safety Standards Specific Safety Guide No. SSG-4: Development and Application of Level 2 Probabilistic Safety Assessment for Nuclear Power Plants, 2010.
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 +IEC 61508: Funktionale Sicherheit sicherheitsbezogener elektrischer/elektronischer/programmierbarer elektronischer Systeme, 2011.
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 +IEC 61511: Functional safety - Safety instrumented systems for the process industry sector, 2016.
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 +ISO 26262: Road vehicles – Functional safety, 2018.
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 +NE 144: Risikobasierte Instandhaltung von Brandmeldeanlagen, 2012.
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 +=== Security Modelle ===
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 +Alberts, Christopher, Audrey Dorofee, James Stevens, and Carol Woody. “Introduction to the OCTAVE Approach.” Networked Systems Survivability Program. Pittsburgh, PA, USA: Carnegie Mellon University, 2003. Beyerer, Jürgen, and Jürgen Geisler. “A Framework for a Uniform Quantitative Description of Risk with Respect to Safety and Security.” CKGE_TMP_i European Journal of Security Research CKGE_TMP_i 1 (2016): 135–150. BSI - Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik. “Guidelines for Developer Documentation according to Common Criteria Version 3.1,” 2007. Campbell, Philip L., and Jason E. Stamp. “A Classification Scheme for Risk Assessment Methods.” SANDIA REPORT. Albuquerque, NM, USA: Sandia National Laboratories, 2004. Harnser Group, ed. “A Reference Security Management Plan for Energy Infrastructure.” European Commission, 2010. Landoll, Douglas J. CKGE_TMP_i The Security Risk Assessment Handbook: AComplete Guide for Performing Security Risk Assessments CKGE_TMP_i . 2nd ed. Boca Raton, FL, USA: CRC Press, 2011.NE 153: Automation Security 2020 - Design, Implementierung und Betrieb industrieller Automatisierungssysteme, 2015
 ===== 7 Ethische und rechtliche Aspekte ===== ===== 7 Ethische und rechtliche Aspekte =====
 „Sicherheit“ (als „Oberbegriff“ zu Safety und Security) wird ubiquitär verwendet, hat verschiedene Bedeutungen und ist – abhängig vom Bezug – vielfältig konnotiert; sie ist jedoch trotz allem zu einem zentralen Bezugspunkt menschlichen Denkens, Handelns und Strebens geworden. Die Herstellung bzw. Gewährleistung von (Technik-)Sicherheit in unterschiedlichen gesellschaftlichen Bereichen ist auch mit ethischen Implikationen verbunden. „Sicherheit“ (als „Oberbegriff“ zu Safety und Security) wird ubiquitär verwendet, hat verschiedene Bedeutungen und ist – abhängig vom Bezug – vielfältig konnotiert; sie ist jedoch trotz allem zu einem zentralen Bezugspunkt menschlichen Denkens, Handelns und Strebens geworden. Die Herstellung bzw. Gewährleistung von (Technik-)Sicherheit in unterschiedlichen gesellschaftlichen Bereichen ist auch mit ethischen Implikationen verbunden.
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   * Abschließend wird nach offenen Forschungsfragen, neuen Kompetenzen oder interdisziplinärem Wissen gefragt, das notwendig ist, um Safety und Security systematisch zu integrieren – etwa zu Unsicherheitsbewertung, ethischer Abwägung oder Entscheidungsmodellen.   * Abschließend wird nach offenen Forschungsfragen, neuen Kompetenzen oder interdisziplinärem Wissen gefragt, das notwendig ist, um Safety und Security systematisch zu integrieren – etwa zu Unsicherheitsbewertung, ethischer Abwägung oder Entscheidungsmodellen.
  
-===== 9 Anhang: Beispiele für risikobasierte Modelle (zu ergänzen) ===== 
  
-==== 9.1 Safety ==== 
  
-DIN EN ISO 13849: Sicherheit von Maschinen - Sicherheitsbezogene Teile von Steuerungen, 2017. 
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-DIN EN 61882 VDE 0050-8: HAZOP-Verfahren (HAZOP-Studien), 2017 
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-IAEA Safety Reports Series No. 25: Review of Probabilistic Safety Assessments by Regulatory Bodies, 2002. 
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-IAEA Safety Reports Series No. 52: Best Estimate Safety Analysis for Nuclear Power Plants: Uncertainty Evaluation, 2008. 
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-IAEA Safety Standards Series No. GSR Part 4 (Rev. 1): Safety Assessment for Facilities and Activities, 2016. 
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-IAEA Safety Standards Specific Safety Guide No. SSG-3: Development and Application of Level 1 Probabilistic Safety Assessment for Nuclear Power Plants, 2010. 
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-IAEA Safety Standards Specific Safety Guide No. SSG-4: Development and Application of Level 2 Probabilistic Safety Assessment for Nuclear Power Plants, 2010. 
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-IEC 61508: Funktionale Sicherheit sicherheitsbezogener elektrischer/elektronischer/programmierbarer elektronischer Systeme, 2011. 
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-IEC 61511: Functional safety - Safety instrumented systems for the process industry sector, 2016. 
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-ISO 26262: Road vehicles – Functional safety, 2018. 
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-NE 144: Risikobasierte Instandhaltung von Brandmeldeanlagen, 2012. 
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-==== 9.2 Security ==== 
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-Alberts, Christopher, Audrey Dorofee, James Stevens, and Carol Woody. “Introduction to the OCTAVE Approach.” Networked Systems Survivability Program. Pittsburgh, PA, USA: Carnegie Mellon University, 2003. Beyerer, Jürgen, and Jürgen Geisler. “A Framework for a Uniform Quantitative Description of Risk with Respect to Safety and Security.” CKGE_TMP_i European Journal of Security Research CKGE_TMP_i 1 (2016): 135–150. BSI - Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik. “Guidelines for Developer Documentation according to Common Criteria Version 3.1,” 2007. Campbell, Philip L., and Jason E. Stamp. “A Classification Scheme for Risk Assessment Methods.” SANDIA REPORT. Albuquerque, NM, USA: Sandia National Laboratories, 2004. Harnser Group, ed. “A Reference Security Management Plan for Energy Infrastructure.” European Commission, 2010. Landoll, Douglas J. CKGE_TMP_i The Security Risk Assessment Handbook: AComplete Guide for Performing Security Risk Assessments CKGE_TMP_i . 2nd ed. Boca Raton, FL, USA: CRC Press, 2011.NE 153: Automation Security 2020 - Design, Implementierung und Betrieb industrieller Automatisierungssysteme, 2015 
  
-===== 10 Resilienz =====+===== 9 Resilienz =====
  
 Die Betrachtung der Resilienz ist motiviert durch die Annahme, dass nicht alle zukünftigen Gefährdungssituationen vorhersehbar sind, sondern dass im Gegenteil gerade besonders drastische Störereignisse plötzlich und unerwartet auftreten können. Die Auswirkungen solcher Ereignisse können nicht vollends abgefangen oder verhindert werden. Das Ziel von Resilienz-bildenden oder -stärkenden Maßnahmen ist es stattdessen ein System zu befähigen mit den Auswirkungen von Störungen jedweder Art und Ausprägung umzugehen – auch solcher, die bis zu ihrem Auftreten unbekannt waren. Die Betrachtung der Resilienz ist motiviert durch die Annahme, dass nicht alle zukünftigen Gefährdungssituationen vorhersehbar sind, sondern dass im Gegenteil gerade besonders drastische Störereignisse plötzlich und unerwartet auftreten können. Die Auswirkungen solcher Ereignisse können nicht vollends abgefangen oder verhindert werden. Das Ziel von Resilienz-bildenden oder -stärkenden Maßnahmen ist es stattdessen ein System zu befähigen mit den Auswirkungen von Störungen jedweder Art und Ausprägung umzugehen – auch solcher, die bis zu ihrem Auftreten unbekannt waren.
  
-==== 10.1 Definition Resilienz ====+==== 9.1 Definition Resilienz ====
  
 Der Begriff Resilienz beschreibt die Fähigkeit eines Systems (unmittelbar sowie langfristig) mit den Auswirkungen unspezifischer und möglicherweise unvorhergesehener Störereignisse umzugehen. Entsprechend der Vielfalt an Mechanismen, die zu einem positiven Umgang mit einem Störereignis beitragen können, ergibt sich die Resilienz eines Systems aus einer Kombination unterschiedlicher Kompetenzen und Strategien. Genau genommen beschreibt der Begriff Resilienz also nicht eine einzelne, sondern eine Gruppe von Fähigkeiten. Diese Gruppe lässt sich anhand dreier übergeordneter Grundfähigkeiten zusammenfassen, die die Zielsetzung resilienten Verhaltens erfassen: Ein resilientes System ist in der Lage die Auswirkungen einer Störung gering zu halten (Absorptionsfähigkeit) und sich von diesen schnell und vollständig zu erholen (Restorationsfähigkeit). Darüber hinaus besitzt ein resilientes System eine gewisse Lernfähigkeit, die es dem System ermöglicht die zum Umgang mit Störungen notwendigen Fähigkeiten zu steigern oder diese in einer sich verändernden Gefährdungslage langfristig zu erhalten (Adaptionsfähigkeit). Jede dieser drei übergeordneten Grundfähigkeiten (Absorptions-, Restorations- und Adaptionsfähigkeit) ergibt sich wiederum aus verschiedenen Resilienz-bildenden Eigenschaften und Fertigkeiten. Beispielsweise kann die Absorptionsfähigkeit eines Systems durch bestimmte Strukturmerkmale (wie ein modulares Design oder das Vorhandensein redundanter Elemente) sowie durch organisatorische Fertigkeiten der handelnden Akteure (z.B. Entscheidungs- und Kommunikationsfähigkeit in Krisensituationen) positiv beeinflusst werden. Der Begriff Resilienz beschreibt die Fähigkeit eines Systems (unmittelbar sowie langfristig) mit den Auswirkungen unspezifischer und möglicherweise unvorhergesehener Störereignisse umzugehen. Entsprechend der Vielfalt an Mechanismen, die zu einem positiven Umgang mit einem Störereignis beitragen können, ergibt sich die Resilienz eines Systems aus einer Kombination unterschiedlicher Kompetenzen und Strategien. Genau genommen beschreibt der Begriff Resilienz also nicht eine einzelne, sondern eine Gruppe von Fähigkeiten. Diese Gruppe lässt sich anhand dreier übergeordneter Grundfähigkeiten zusammenfassen, die die Zielsetzung resilienten Verhaltens erfassen: Ein resilientes System ist in der Lage die Auswirkungen einer Störung gering zu halten (Absorptionsfähigkeit) und sich von diesen schnell und vollständig zu erholen (Restorationsfähigkeit). Darüber hinaus besitzt ein resilientes System eine gewisse Lernfähigkeit, die es dem System ermöglicht die zum Umgang mit Störungen notwendigen Fähigkeiten zu steigern oder diese in einer sich verändernden Gefährdungslage langfristig zu erhalten (Adaptionsfähigkeit). Jede dieser drei übergeordneten Grundfähigkeiten (Absorptions-, Restorations- und Adaptionsfähigkeit) ergibt sich wiederum aus verschiedenen Resilienz-bildenden Eigenschaften und Fertigkeiten. Beispielsweise kann die Absorptionsfähigkeit eines Systems durch bestimmte Strukturmerkmale (wie ein modulares Design oder das Vorhandensein redundanter Elemente) sowie durch organisatorische Fertigkeiten der handelnden Akteure (z.B. Entscheidungs- und Kommunikationsfähigkeit in Krisensituationen) positiv beeinflusst werden.
  
-==== 10.2 Abgrenzung zum Risikobegriff ====+==== 9.2 Abgrenzung zum Risikobegriff ====
  
 Ein entscheidendes Kriterium zur Unterscheidung von Risiko- und Resilienz-basierten Ansätzen zur Steigerung der Sicherheit oder Zuverlässigkeit eines Systems ist die Unsicherheit oder Kenntnis über die Ereignisse oder Szenarien, die die beiden Ansätze adressieren. Während Risiko-basierte Ansätze darauf abzielen ein System auf Gefährdungssituationen vorzubereiten, deren Charakteristika zu einem gewissen Grad bekannt oder zumindest absehbar sind, zielen Resilienz-basierte Ansätze darauf ab ein System auf den Umgang mit beliebigen Gefährdungssituationen vorzubereiten – hierzu zählen insbesondere auch unerwartete und singuläre Störereignisse. Charakteristisch für Resilienz-basierte Betrachtungen ist der starke Fokus auf das System selbst bzw. auf die Ausprägung der resilienten Fähigkeiten dieses Systems. Entsprechende Betrachtungen beinhalten dabei speziell auch die Fähigkeiten, die nach der Ausbildung negativer Folgen zum Tragen kommen (d.h. die Restorations- und Adaptionsfähigkeit des Systems). Ein entscheidendes Kriterium zur Unterscheidung von Risiko- und Resilienz-basierten Ansätzen zur Steigerung der Sicherheit oder Zuverlässigkeit eines Systems ist die Unsicherheit oder Kenntnis über die Ereignisse oder Szenarien, die die beiden Ansätze adressieren. Während Risiko-basierte Ansätze darauf abzielen ein System auf Gefährdungssituationen vorzubereiten, deren Charakteristika zu einem gewissen Grad bekannt oder zumindest absehbar sind, zielen Resilienz-basierte Ansätze darauf ab ein System auf den Umgang mit beliebigen Gefährdungssituationen vorzubereiten – hierzu zählen insbesondere auch unerwartete und singuläre Störereignisse. Charakteristisch für Resilienz-basierte Betrachtungen ist der starke Fokus auf das System selbst bzw. auf die Ausprägung der resilienten Fähigkeiten dieses Systems. Entsprechende Betrachtungen beinhalten dabei speziell auch die Fähigkeiten, die nach der Ausbildung negativer Folgen zum Tragen kommen (d.h. die Restorations- und Adaptionsfähigkeit des Systems).
  
-==== 10.3 Resilienz bewerten und quantifzieren ====+==== 9.3 Resilienz bewerten und quantifzieren ====
  
 Die Bewertung des Resilienz-Status eines Systems – d.h. die Ermittlung des Grades der Fähigkeit eines Systems mit jedweder Störung umgehen zu können – ist mit einigen Schwierigkeiten verbunden. Dies hängt damit zusammen, dass sich die Ausprägung einer Fähigkeit nur in dem Moment manifestiert, in dem diese Fähigkeit gebraucht wird – d.h. im Falle der Resilienz, während eines Störereignisses. Für die Bewertung oder Quantifizierung der Resilienz bedeutet dies im Umkehrschluss, dass um die tatsächliche Resilienz eines Systems fehlerlos zu ermitteln, jede erdenkliche Störung berücksichtigt werden müsste. Folglich kann jede Resilienz-Bewertung nur eine Näherung an die tatsächliche Resilienz eines Systems liefern. Bei entsprechenden Näherungen kann grundsätzlich zwischen zwei Herangehensweisen unterschieden werden – Outcome-basierten (ergebnisorientiert) und Property-basierten (eigenschaftsbasiert). Die Bewertung des Resilienz-Status eines Systems – d.h. die Ermittlung des Grades der Fähigkeit eines Systems mit jedweder Störung umgehen zu können – ist mit einigen Schwierigkeiten verbunden. Dies hängt damit zusammen, dass sich die Ausprägung einer Fähigkeit nur in dem Moment manifestiert, in dem diese Fähigkeit gebraucht wird – d.h. im Falle der Resilienz, während eines Störereignisses. Für die Bewertung oder Quantifizierung der Resilienz bedeutet dies im Umkehrschluss, dass um die tatsächliche Resilienz eines Systems fehlerlos zu ermitteln, jede erdenkliche Störung berücksichtigt werden müsste. Folglich kann jede Resilienz-Bewertung nur eine Näherung an die tatsächliche Resilienz eines Systems liefern. Bei entsprechenden Näherungen kann grundsätzlich zwischen zwei Herangehensweisen unterschieden werden – Outcome-basierten (ergebnisorientiert) und Property-basierten (eigenschaftsbasiert).
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