Киберриск требует уникального подхода к моделированию: CyberCube

Компания считает, что нехватка исторических данных и быстро развивающаяся природа киберрисков означает, что моделисты должны быть избирательными в уроках, которые они извлекают из моделей природных катастроф. Помимо этого, кибермоделисты должны разрабатывать свои собственные решения.

В дополнение к отсутствию исторических данных и быстрой частоте изменения киберсобытий необходимо учитывать, что в кибератаках участвуют «активные игроки» в виде преступников или террористов.

В отчете отмечается, что разработчики кибермоделей не имеют времени или возможности «наблюдать, учиться и адаптироваться к прошлым данным и моделям».

Одной из ключевых проблем для разработчиков компьютерных моделей, указанных в отчете, является необходимость повышения точности в этом секторе, в котором прошлое дает ограниченные рекомендации относительно будущих событий.

«В среде специалистов по статистике есть общеизвестная фраза, что хотя все модели ошибочны, некоторые из них полезны», - сказал Оливер Брю, глава отдела клиентских услуг CyberCube.

«Такие модели, как CyberCube, не имеют прогнозирующей прямой видимости результатов, но они помогают в принятии решений, планировании капитала и широком спектре других факторов.

«В течение долгого времени наш сектор считал, что, изучая пути развития моделей природных катастроф, мы могли бы найти ответы для создания лучших моделей для киберрисков. Этот отчет показывает, что эти параллели приведут нас очень далеко от желаемой цели.

«Задача таких компаний, как CyberCube, состоит в использовании имеющихся в нашем распоряжении инструментов, чтобы извлекать уроки из прошлого и принимать обоснованные решения о будущем. Хорошая новость заключается в том, что кибермодели быстро улучшаются за счет более полезных источников данных и более быстрой вычислительной мощности в облаке».

Подготовлено порталом Allinsurance.kz