극단적인 사이버 사고의 통계적 모형과 응용 (Statistical Modeling and Applications of Extreme Cyber Events)

서지정보

· 발행기관 : 경남대학교 산업경영연구소
· 수록지 정보 : 지역산업연구 / 48권 / 1호 / 241 ~ 262페이지
· 저자명 : 김무환, 권순일

초록

본 연구는 미국 정보유출 사고 통계를 사고유형(MALB 및 NEGB)별로 재분류한 다음 위험도수준을 평가한다. 우리는 정보유출로 인한 손해가 극단적인 리스크를 형성한다는 것을 확인한다. 주어진 자료의 꼬리 부분 중 특정한 임계치를 초과하는 극단치를 묘사하기 위해 우리는 그것들에 대해 파레토(Generalized Pareto, GP) 분포를 적용한다. 그런 다음, 극단치 이론과 Copula함수를 결합하여 이변량 변수에 기반하여 위험을 모형화하고 두 변수로 형성된 포트폴리오의 행태를 분석한다. 여기서 리스크 수준을 계산하기 위해 사용된 지표는 VaR와 ES이다. 분석의 결과에 의하면, 원자료와 Copula 함수에 기반한 필터링된 자료에서 우리는 ES에 의한 리스크 측정수준이 VaR에 비해 더 향상된다는 것을 확인한다. 마지막으로 본 연구의 응용 사례로써 우리는주어진 자료에 적합한 모형을 사용하여 재보험가격을 추정한다. 그 결과 우리는 사이버 사고에대한 손해가 보험회사에 의해 통제 가능해지고 있다는 시사점을 도출한다.

영어초록

This study reclassified the US information leak incident statistics by incident type (MALB andNEGB) and then evaluated the risk level involved. We find that the damage caused byinformation leaks forms extreme risks. To describe the extreme values that exceed a certainthreshold in the tail of a given data set, we apply the Generalized Pareto (GP) distribution tothem. After that, we model the risk based on bivariate variables by combining the extreme valuetheory and the Copula function and analyze the behavior of the portfolio formed by the twovariables. Here, the measures used to calculate the risk level are VaR and ES. According to theresults of the analysis, we confirm that the risk measurement level by ES is improved more thanVaR in the raw data and the filtered data based on the Copula function. Finally, as anapplication case of this study, we estimate the reinsurance price using the model suitable for thegiven data. As a result, we derive the implication that the damage from cyber incidents isbecoming controllable. As a result, we draw implications that cyber-incident losses are becomingcontrollable by insurance companies.

참고자료

· 없음