論文の概要: Mind the Gap: Securely modeling cyber risk based on security deviations
from a peer group
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04166v1
- Date: Tue, 6 Feb 2024 17:22:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-18 14:32:23.502544
- Title: Mind the Gap: Securely modeling cyber risk based on security deviations
from a peer group
- Title（参考訳）: Mind the Gap: ピアグループからのセキュリティ逸脱に基づいたセキュアなサイバーリスクモデリング
- Authors: Taylor Reynolds, Sarah Scheffler, Daniel J. Weitzner, Angelina Wu
- Abstract要約: 本稿では,特定の経済セクターにおいて,ピアに対するサイバー姿勢とサイバーリスクを推定する新たな枠組みを提案する。
我々は、組織とその仲間間の重み付けされたセキュリティギャップを表す、Defense Gap Indexと呼ばれる新しいトップライン変数を導入する。
このアプローチを,25の大企業から収集したデータを用いて,特定の分野に適用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7910505923792646
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: There are two strategic and longstanding questions about cyber risk that
organizations largely have been unable to answer: What is an organization's
estimated risk exposure and how does its security compare with peers? Answering
both requires industry-wide data on security posture, incidents, and losses
that, until recently, have been too sensitive for organizations to share. Now,
privacy enhancing technologies (PETs) such as cryptographic computing can
enable the secure computation of aggregate cyber risk metrics from a peer group
of organizations while leaving sensitive input data undisclosed. As these new
aggregate data become available, analysts need ways to integrate them into
cyber risk models that can produce more reliable risk assessments and allow
comparison to a peer group. This paper proposes a new framework for
benchmarking cyber posture against peers and estimating cyber risk within
specific economic sectors using the new variables emerging from secure
computations. We introduce a new top-line variable called the Defense Gap Index
representing the weighted security gap between an organization and its peers
that can be used to forecast an organization's own security risk based on
historical industry data. We apply this approach in a specific sector using
data collected from 25 large firms, in partnership with an industry ISAO, to
build an industry risk model and provide tools back to participants to estimate
their own risk exposure and privately compare their security posture with their
peers.
- Abstract（参考訳）: 組織が主に答えられなかったサイバーリスクについて、戦略的かつ長年にわたって疑問が2つある。
両方の回答には、セキュリティ姿勢、インシデント、損失に関する業界全体のデータが必要である。
現在、暗号コンピューティングのようなプライバシー強化技術(pets)は、機密性の高い入力データを非公開にしながら、組織のピアグループによるサイバーリスクメトリクスの安全な計算を可能にする。
これらの新しい集計データが利用可能になると、アナリストはそれらをサイバーリスクモデルに統合し、より信頼できるリスクアセスメントを生成し、ピアグループと比較できるようにする方法が必要となる。
本稿では,セキュアな計算から生じる新しい変数を用いて,ピアに対するサイバー姿勢のベンチマークを行い,特定の経済セクターにおけるサイバーリスクを推定する枠組みを提案する。
本稿では,組織とその仲間間の重み付けされたセキュリティギャップを表す,defid gap indexと呼ばれる新たなトップライン変数を導入し,過去の産業データに基づいて組織のセキュリティリスクを予測する。
我々は,25の大企業から収集したデータを用いて特定の分野に適用し,業界ISAOと共同で業界リスクモデルを構築し,参加者に自身のリスク露出を推定するためのツールを提供し,セキュリティ姿勢を仲間とプライベートに比較する。
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