UN’ANALISI DEI DATI SUI RISCHI CYBER TRAMITE UNA METODOLOGIA STATISTICA BASATA SUL MACHINE LEARNING
“Statistical Machine Learning Analysis of Cyber Risk Data: Event Case Studies” (Mcquarie University - Faculty of Business and Economics, SSRN Paper Series)
Gareth W. PETERS, Pavel V. SHEVCHENKO, Ruben D. COHEN, Diane R. MAURICE
MCQUARIE UNIVERSITY - FACULTY OF BUSINESS AND ECONOMICS
https://www.mq.edu.au/about/about-the-university/faculties-and-departments/faculty-of-business-and-economics
Gli Autori analizzano le caratteristiche comuni delle diverse tipologie di rischi cyber, al fine di comprendere meglio gli aspetti chiave che contribuiscono a qualificarle.
Allo scopo, utilizzano una serie di event studies per una gamma di differenti settori economici, Paesi, categorie di evento cyber.
Per condurre l’analisi, esplorano una metodologia di clustering basata sul moderno machine learning per identificare gli attributi del cyber risk e come questi possano essere categorizzati con un metodo statistico.
Esaminano, poi, le proprietà di tale classificazione statistica e valutano le implicazioni per la tassonomia usuale sviluppata per il cyber risk nell’ambito del risk management.
Nel processo, valutano le implicazioni dell’analisi svolta sia sui modelli di rischio operativo per i dati sui cyber risk sia sulla definizione dei prodotti assicurativi per la copertura di tali rischi.