Андеррайтинг кібер-ризиків
У сучасному світі, де кіберзагрози постійно еволюціонують, процес андеррайтингу кіберризиків стає все більш складним. Збільшення кількості кібератак, витоків даних та атак із використанням програм-вимагачів підкреслює необхідність удосконалення методів оцінки та управління ризиками. У статті провідного спеціаліста компанії CyberCube, яка займається аналітикою у сфері кіберстрахування, Челсі Лоу (Chelsea Law) “Андеррайтинг кібер-ризиків: 5 особливостей, на які слід звернути увагу в рішенні з кібер-моделювання” розглядаються п’ять ключових характеристик, які слід враховувати при виборі рішення для моделювання кіберризиків, що сприятиме точному та прибутковому андеррайтингу.
- Перевірені дані про експозицію
Дані є фундаментом для андеррайтингу кіберризиків. Однак надлишок інформації може ускладнити процес прийняття рішень, особливо коли дані надходять із різних, іноді суперечливих джерел. Неповні або неперевірені дані можуть призвести до помилкових оцінок та неправильного вибору клієнтів для страхування.
Рішення для моделювання кіберризиків повинно надавати доступ до перевірених даних про експозицію та безпеку, що дозволить андеррайтерам отримати повне уявлення про кібербезпеку потенційних клієнтів. Ефективне рішення не лише забезпечує доступ до необхідної інформації, але й відбирає найважливіші дані, спрощуючи процес аналізу та сприяючи прийняттю обґрунтованих рішень.
- Критичні сигнали зі статистичною значущістю
Оцінка кіберризиків вимагає не лише наявності повних даних, але й уміння виділяти ключові сигнали, які допомагають у виборі ризиків. Багато рішень для моделювання кіберризиків надають загальні оцінки ризику, які можуть бути надто широкими для прийняття точних рішень.
Важливо ідентифікувати критичні сигнали зі статистичною значущістю, які відображають як перспективу захисника (наприклад, через стандарти NIST), так і точку зору атакуючого (через аналіз ланцюга кібератак). Прикладами таких сигналів є:
- Викриті облікові дані
- Інфекції інфраструктури
- Вразливості та інфекції програм-вимагачів
- Безпека електронної пошти
- Підозрілий вихідний трафік
- Відкриті порти RDP
- Програмні вразливості
Ці сигнали відображають стан кібергігієни організації, а їх статистична значущість допомагає андеррайтерам виявляти підприємства з підвищеним рівнем ризику.
- Практичні інсайти
Ефективні сигнали сприяють формуванню практичних інсайтів — тобто перетворенню технічних даних на зрозумілі рекомендації щодо подальших дій. Багато андеррайтерів стикаються з проблемою інтерпретації отриманої інформації, особливо при використанні неадаптованих рішень для моделювання кіберризиків.
Недостатньо мати лише доступ до оцінок кібербезпеки; необхідний контекст, який надає вказівки щодо підходів до прийняття андеррайтингових рішень. Функціональність, що надає практичні інсайти, допомагає спростити складні аспекти кібербезпеки, надаючи рекомендації щодо пом’якшення ризиків. Це особливо корисно при взаємодії з брокерами або страхувальниками під час нових подань або поновлень полісів.
Практичні інсайти корисні не лише для загальних або нетехнічних андеррайтерів, але й для технічних фахівців, які можуть потребувати додаткових вказівок щодо подальших дій, особливо в умовах обмеженого часу. Наявність таких інсайтів сприяє більш ефективному та впорядкованому процесу андеррайтингу.
- Здатність кількісно оцінювати потенційні збитки
Наявність правильних даних, практичних інсайтів та сигналів сприяє ефективному вибору ризиків, але рішення, яке дозволяє кількісно оцінювати потенційні збитки, є надзвичайно цінним. Це допомагає обґрунтовувати андеррайтингові рішення та визначати:
- Можливі події втрат для компанії
- Точки приєднання
- Ймовірність та масштаб потенційних збитків
- Оцінку втрат від конкретних типів кібератак
- Розподіл втрат за різними видами покриття для певних подій
Це сприяє визначенню та обґрунтуванню прибуткових рівнів цін, а також допомагає встановлювати премії, франшизи, ліміти та типи покриття, що полегшує процес переговорів.
- Знання технологічних залежностей
Розуміння того, які технології використовують компанії, є критично важливим для оцінки кіберризиків. Багато організацій залежать від хмарних сервісів, стороннього програмного забезпечення та різних постачальників, що створює додаткові ризики у разі кібератак. Зокрема, напади на ключових провайдерів технологій можуть вплинути на безліч компаній одночасно, викликаючи значні фінансові втрати та операційні збої.
Рішення для андеррайтингу кіберризиків повинні враховувати ці технологічні залежності та допомагати оцінювати, наскільки організація вразлива через використання певних постачальників послуг.Це дозволяє страхувальникам приймати обґрунтовані рішення щодо покриття, лімітів відповідальності та політики реагування на інциденти.
Моделювання кібер-ризиків, що розширює можливості андеррайтерів
Моделювання кіберризиків стає основою для андеррайтингу в сучасному цифровому світі. Страхові компанії, що використовують правильні методи моделювання, можуть значно підвищити точність оцінки ризиків, розробити ефективні продукти страхування та забезпечити прибутковість своїх портфелів. Здатність ефективно визначати ризики, ідентифікувати потенційні вразливості та оцінювати можливі фінансові збитки дозволяє страховикам зменшити невизначеність та ухвалювати більш стратегічні рішення.
Таким чином, поєднання перевірених даних, критичних сигналів ризику, практичних інсайтів, кількісного аналізу втрат та розуміння технологічних залежностей робить процес андеррайтингу кіберризиків значно ефективнішим.Це дає змогу страховикам не тільки зменшити свої ризики, але й створити більш конкурентні та привабливі страхові продукти для клієнтів у сфері кіберстрахування.