A Breakthrough of Digital Assets Security in Crypto Insurance: Cyber Risk Prediction Models
Notice bibliographique
Résumé
We use unsupervised cluster analysis to divide the world into geographically distinct groups and then use our proposed model to analyze the Privacy Right Clearinghouse (PRC) data breach chronology. We model zero losses using a covariate-dependent probability, moderate losses using a finite mixture distribution, and large losses using an extreme value distribution to capture the heavy-tailed nature of the loss data. The risks and opportunities that digital technologies, devices and media bring us are manifest. Cyber risk is never a matter purely for the IT team. An organisation's risk management function needs a thorough understanding of the constantly evolving risks, as well as the practical tools and techniques available to address them. It is challenging to model the whole range of losses using a typical loss distribution when considering cyber losses in terms of the number of records exposed as a result of cyber events since these losses frequently include a significant share of zeros, distinct characteristics of mid-range losses, and high losses. By suggesting a three-component splicing regression model that can concurrently simulate zeros, moderate, and substantial losses as well as take into account heterogeneous effects in mixture components, we attempt to solve this modeling dificulty. Parameters and coeffcients are estimated using the Expectation Maximization (EM) algorithm. Combining with our frequency model (generalized linear mixed model) for data breaches, aggregate loss distributions are investigated and applications on cyber insurance pricing and risk management are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».