現実世界のリスクが決定論的な単一原因の関係を持つことはめったにありません。ノイズの多いORモデルは、複数の要因が独立してリスクイベントに寄与する可能性があり、1つの要因がないからといって必ずしもイベントの発生を防ぐわけではないことを認識しています。これは、サイバーセキュリティ、コンプライアンス、監査、財務などの分野におけるリスクの複雑な性質と一致しています。条件付き確率は、不確実性を定量化するためのフレームワークを提供します。これらは、パッチが適用されていない脆弱性、ネットワーク帯域幅の低さ、インシデント対応能力の低さなどの特定のリスク要因の有無を考慮して、サービス拒否などのイベントが発生する可能性を表します。
AI技術を使用して予測リスクモデルを構築する場合、ノイズORモデルと条件付き確率を理解することで、複数の原因が独立して影響に寄与し、各原因が影響を引き起こす確率が一定である状況に対処するのに役立ちます。エグゼクティブ教育の IE Law School では、Pythonコードを使用した例について議論し、内部統制、規制の変更、従業員の行動など、複数の要因に基づいて規制違反の可能性を評価します。
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