Notice bibliographique
Résumé
The cyber risk insurance market is rapidly developing in consideration of the potentially huge losses attributed to cyberattacks. This requires the insurance business to have a valuation and risk management framework that will enable cyber insurance policy issuers to fulfil their future obligations. We present such a framework for cyber risk modelling, wherein the cyberattacks’ occurrences as well as their inter-arrival and duration are captured by a regime-switching Markov model (RSMM). In this customised RSMM, the transition probabilities of the Markov chain are governed by another hidden Markov chain representing the various states of the cyber security environment. A self-calibrating mechanism is provided via filtering and a cyber kill chain is built based on the stages of the cyberattack. With the aid of change of reference probability measures and the EM algorithm, the estimators for the transition matrix are derived. Our main point of interest is the random losses from cyberattacks, which are assumed to follow a doubly-truncated Pareto distribution. The Vasiček model is utilised to describe the interest rate process for the discounting of losses. The premium for a cyber security insurance contract is calculated with the use of a simulated data set based on two pricing principles. Our methodology featuring dynamic parameter estimation and flexible adjustments in modelling various risk factors widens the available tools for pricing and cyber risk management.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 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 ».