В новом отчете поставщика кибераналитики CyberCube подчеркивается важность понимания и прогнозирования поведения людей, когда речь идет о моделировании как пандемических, так и киберрисков.
Согласно отчету, целью которого является понимание уроков, которые разработчики моделей пандемии и киберсобытий могли бы извлечь друг от друга, возможность политических решений и реакция общественности на продолжительность и серьезность событий обоих типов имеют решающее значение для успешного моделирования.
В частности, CyberCube подчеркивает проблему того, как проиллюстрировать диапазон результатов на основе индивидуальных и социальных реакций, которые влияют на распространение болезни или киберугроз.
Аналитики также указали на то, что нехватка данных тормозит прогресс для обоих типов разработчиков моделей из-за отсутствия значительных пандемических и системных киберсобытий.
«Понятно, что уроки можно извлечь и применить к моделированию киберрисков из понимания того, как развивались модели пандемии», - сказал Оли Брю, руководитель отдела клиентского успеха CyberCube.
«По мере продолжения пандемии COVID-19, несмотря на различия между компьютерными и человеческими вирусами, появляются параллели в моделировании, методологиях и проблемах с данными», - продолжил Брю.
«Есть реальная ценность в том, чтобы учиться у междисциплинарных групп тому, как уравновесить требования точности и достоверности при разработке моделей для удовлетворения потребностей рынка. Как минимум, потребность в творческом, но основанном на реальности воображении для представления перспективных рисков имеет решающее значение».
Отчет CyberCube также включал комментарии от Munich Re и Metabiota, которые высказали свои мысли о проблеме моделирования пандемических и киберрисков.
Хьялмар Бём, старший актуарий Epidemic Risk Solutions, специализированного бизнес-подразделения по решениям для эпидемических рисков в Munich Re, прокомментировал: «И в случае киберриска, и в случае пандемий необходимо учитывать риск накопления. Например, пандемия является ключевым фактором для страховщиков жизни, а событие с высокой смертностью может привести к значительным экономическим потерям».
«Надежный подход к контролю подверженности риску накопления должен быть основой каждой бизнес-модели страхования от эпидемических рисков».
Нита Мадхав, генеральный директор Metabiota, добавила: «Есть параллели с моделированием глобального распространения болезни и того, как киберсистемы связаны между собой - и то, и другое - проблемы сети. Воздействие смягчения риска и своевременных действий потенциально может иметь значение. Кроме того, COVID-19 может протекать бессимптомно; аналогично, вы можете не знать, проник ли в вашу сеть киберзлоумышленник».
В отчете сделан вывод, что устранение ограничений в сборе данных повысит ценность и понимание, которое модели могут предоставить рынкам перестрахования / страхования.
Подготовлено порталом Allinsurance.kz