If You Can’t Measure it You Can’t Manage it - Quantitative Analysis of Cyber Risk Prediction and Mitigation
Notice bibliographique
Résumé
Cyber breach incidents have increased dramatically during COVID-19 pandemic and keep a cyclical trend there after. Data breach incidents result in severe financial loss and reputational damage to business, government, healthcare and educational institutions. Compared to sufficient amount of cyber risk investigation in economic and IT system domain, seldom investigations of cyber risk have been made in quantitative perspective, In order to fill this gap, we propose a Bayesian generalized linear mixed model to analyze data breach incidents chronology since 2001. Our model captures the dependency between frequency and severity of cyber losses, and the behavior of cyber attacks on entities across time. Risk characteristics such as types of breach, types of organization, entity locations in chronology, as well as time trend effects are taken into consideration when investigating breach frequencies. A statistical predictive model is generated under actuarial mathematics frame, with flexible input available such as location and organization types. Predictions and implications of the proposed model in enterprise risk management and cyber insurance rate filing are discussed and illustrated. Our results show that both geological location and business type play significant roles in measuring cyber risks. The outcomes of our predictive analytics provide numerical currency loss level that can be utilized by various kinds of organizations and design their risk mitigation strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».