The Techno-Neutrality Solution to Navigating Insurance Coverage for Cyber Losses
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Insurers currently constrict coverage for losses involving electronic information in traditional insurance product lines. As a result, insurance customers are driven to the brave new world of non-standardized varieties of cyber-risk insurance policies. That world abounds with coverage gaps as the market for cyber insurance sorts itself out. Until that synchronization of coverage for cyber losses occurs, litigation is bound to occur as the boundaries of coverage remain patchwork and uncertain. This article examines the degree to which cyber losses differ from other insured losses. The cyber-loss insurance coverage jurisprudence reveals a mishmash of principles and coverage terms that are largely focused on the technology of the loss and not on the nature of the loss insured. Unpredictable and unhelpful analogies have ensued, prompting a highly inefficient coverage marketplace and resulting litigation experience. This article also draws parallels with the market experience of a number of now-commonplace insurance coverage products, like commercial general liability policies, that also went through an initial period of uncertainty. Lessons from those prior insurance experiences are instructive as the wild world of cyber insurance stabilizes. This article proposes that, to reduce the prevalence of insurance coverage disputes about cyber losses, courts should jettison the "cyber" loss differentiation altogether and instead focus on the nature of the inherent risk insured against, as opposed to the risk's "cyber" quality. Taking a technologically neutral stance-applying "techno-neutrality" to insurance policy language-can act as a market stabilizer. This approach is preferable to introducing new, untested insurance products or, alternatively, risking arbitrary coverage gaps under traditional product lines. The long-term, more commercially sensible solution is for insurers to simply fold cyber-loss coverage into traditional coverage products and not differentiate losses based on particular or peculiar property characteristics.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle