サイバーリスクに保険戦略で対処する
より良いサイバー保険のポリシーと価格設定のための新しいモデル。
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サイバーリスクは、今の組織にとって大きな懸念事項になってるよ。日常生活でのテクノロジーの利用が増えてるから、サイバー事件によって発生する可能性のある金銭的損失が影響してるんだ。サイバー保険は、組織がこうしたリスクを管理する手助けになる一つの解決策だよ。これは、特定のサイバーイベントによって生じた損失に対して企業を補償する保険の一種なんだけど、サイバー保険のポリシーがどう作られて、どんな風に価格が決まるかは複雑なんだ。
サイバーリスクの課題
多くの企業は、情報システムに関連するリスクに直面してる。これらのリスクは、セキュリティや経済、マネジメントなどいろんな分野が関わるから、評価するのが難しいんだ。課題は、企業の運営やシステムを明確に理解することで、サイバー事件に関連するリスクを効果的に評価できるようにすること。これが、保険会社がポリシーの価格を決定する手助けになるんだよ。
サイバー保険のモデルを作る
こうした問題にうまく対処するために、新しいモデルが提案されたんだ。このモデルは、さまざまなアプローチを組み合わせて、組織のシステムと経済的要因との関係を説明することを目指してる。目的は、サイバー保険ポリシーの設計と価格決定の方法を改善しつつ、組織の特定のニーズや構造を考慮することなんだ。
組織を理解する
サイバー保険ポリシーを作成する前に、まず何が保険の対象になるのかを理解することが重要だよ。これは、組織の規模や業界、場所を説明することを意味するんだ。たとえば、自動車保険が車の走行距離や駐車場所を尋ねるのと同様に、サイバー保険もサイバー攻撃が発生した場合の潜在的な損失について聞くべきだよ。企業は、管理や使用するテクノロジーに関連する運営構造を分析する必要があるんだ。
セキュリティの評価
組織がどれだけ安全かを評価することは、サイバー攻撃に対する脆弱性を測るのに役立つよ。基本的なセキュリティ対策を講じている組織もあれば、先進的なシステムを持っているところもあるから、セキュリティ対策は定期的にチェックしてその効果を評価する必要があるんだ。これによって、組織は現在のセキュリティ状況を把握するだけじゃなく、改善すべき点も特定できるんだ。
サイバー保険における経済要因
経済モデルは、さまざまな組織や運営の要因と、それがサイバー保険のコストに与える影響をつなげるのに役立つよ。このモデルには、組織がどれだけセキュリティを管理できているかや、サイバー事件が発生する可能性によって価格を決定するための公式が含まれてるんだ。
サイバー損失調整者の概念
サイバーイベントに関連する保険請求のために、新しい役割としてサイバー損失調整者が導入されるんだ。この人は、サイバー事件後の請求を評価して、保険会社がどれだけ支払うかを決定する役割を果たすんだよ。事件の状況を分析して、セキュリティコンプライアンスを評価し、請求の正当性を判断するんだ。
エンティティ関係図の構築
組織の異なる要素がどう相互作用しているかを理解するために、エンティティ・リレーションシップ図(ERD)が使われるよ。この図は、部門や技術システム、プロセスなどのさまざまなエンティティ間の関係を示してくれる。これによって、脆弱性やサイバー脅威から保護が必要な領域を特定するのに役立つんだ。
セキュリティ成熟度モデルの重要性
セキュリティ成熟度モデル(SMM)は、組織が自分たちのセキュリティ姿勢を理解するのを助けるフレームワークなんだよ。これらは、セキュリティ実践やリソースを分類して、どれだけ発展しているかを評価するんだ。このモデルは、組織が自己分析するのに役立つだけでなく、サイバー保険の標準的な参考にもなるんだ。
成熟度モデルとサイバー保険の結びつき
サイバー保険ポリシーを作成する際には、企業のセキュリティ実践の成熟度を理解することが不可欠だよ。企業のセキュリティ対策がしっかりしていれば、保険料が安くなるかもしれない。逆に、セキュリティ対策が弱いと、リスクが高まる分保険料が上がる可能性があるんだ。
さまざまな業界のケーススタディ
モデルの実際の適用を示すために、オンライン小売、消費者バンキング、製薬製造の3つの業界で分析が行われるよ。それぞれの業界には特有のリスクとセキュリティニーズがあって、それがサイバー保険の保険料の評価に影響を与えるんだ。
オンライン小売
オンライン小売セクターでは、顧客データの保護とサービスの可用性確保が重要なんだ。サイバー事件によっては、かなりの収益損失や規制罰則が発生することがあるよ。成熟度の評価によって、組織の保護レベルが特定されて、どれだけの保険カバレッジが必要かに影響するんだ。
消費者バンキング
消費者銀行にとって、顧客データの整合性と機密性は最も重要なんだ。違反が発生すると、かなりの金銭的損失や評判へのダメージに繋がるからね。サイバー保険の評価は、銀行が自社の重要なシステムをどれだけ守れるかや、さまざまなサイバー脅威からの潜在的な経済損失を評価することに焦点を当ててるんだ。
製薬製造
製薬業界は、研究や生産プロセスのセンシティブな性質から、高いレベルのセキュリティが求められるよ。違反が発生すると命が危険に晒されることもあるから、効果的なセキュリティ対策が必要不可欠なんだ。サイバー保険は、業務を中断させるようなサイバー事件によって発生する可能性のある損失をカバーできるんだよ。
保険料を理解する
サイバー保険ポリシーの保険料を計算する際には、いくつかの要因が考慮されるよ。サイバー事件による潜在的な損失を計算するのが複雑だから、保険会社は組織のセキュリティ実践の成熟度を評価して、これが保険料にどのように影響するかを判断する必要があるんだ。
提案されたモデルの実装
提案されたモデルを効果的に展開するために、組織は以下のステップを踏む必要があるよ:
エンティティ関係図を作成する:この図は、サイバー保険の価格設定に必要な組織の要素をキャッチするべきなんだ。
成熟度モデルを選択する:適切な成熟度モデルを選ぶことで、異なる組織間での比較が可能になり、より良い価格決定ができるんだ。
ユーティリティ関数を推定する:この分析は、予想される損失とその可能性を特定して、ポリシーの価格設定を導くのに役立つよ。
実際の考慮事項
このモデルを実際に適用する際には、ERDに含める情報の量や、価格に影響を与える可能性のある情報の非対称性など、さまざまな要因を考慮する必要があるよ。また、組織のコントロールを正確に反映する成熟度モデルを選ぶことも重要なんだ。
結論
要するに、提案されたサイバー保険モデルは、組織がリスクや保険ニーズを評価する方法を改善することを目指してるんだ。セキュリティ評価と経済モデルを組み合わせることで、保険会社はより正確な価格設定とカバレッジの選択肢を提供できるようになるんだよ。テクノロジーが私たちの生活の中心であり続ける中で、サイバー保険に対する構造的アプローチを採用することは、サイバー事件に関連した金銭的リスクを効果的に管理するのに役立つんだ。
タイトル: Pricing cyber-insurance for systems via maturity models
概要: Pricing insurance for risks associated with information technology systems presents a complex modelling challenge, combining the disciplines of operations management, security, and economics. This work proposes a socioeconomic modelling framework for cyber-insurance decisions compromised of entity relationship diagrams, security maturity models, and economic models, addressing a long-standing research challenge of capturing organizational structure in the design and pricing of cyber-insurance policies. Insurance pricing is usually informed by the long experience insurance companies have of the magnitude and frequency of losses that arise in organizations based on their size, industry sector, and location. Consequently, their calculations of premia will start from a baseline determined by these considerations. A unique challenge of cyber-insurance is that data history is limited and not necessarily informative of future loss risk meaning that established actuarial methodology for other lines of insurance may not be the optimal pricing strategy. The modelling framework proposed in this paper provides a vehicle for agreement between practitioners in the cyber-insurance ecosystem on cyber-security risks and allows for the users to choose their desired level of abstraction in the description of a system.
著者: Henry Skeoch, David Pym
最終更新: 2023-10-04 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2302.04734
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2302.04734
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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