Utilisation de données de cybersécurité pour une quantification dynamique du risque cyber

L'Institut des actuaires a le plaisir de vous inviter à la présentation de mémoire de Nicolas Rosal-chesneau sur le thème Utilisation de données de cybersécurité pour une quantification dynamique du risque cyber.

Cette présentation aura lieu mardi 30 septembre à 12h30. 

Vous pouvez vous inscrire ICI.

Assister à cette conférence vous permettra d'ajouter 6 points à votre score de Perfectionnement Professionnel Continu.

Résumé : 

Classé en première place de la cartographie des risques de France Assureurs depuis 2017, le risque cyber inquiète aujourd’hui plus que jamais. L’assurance cyber, en plein développement, se heurte aux spécificités de ce risque et à une pénétration inégale du marché des entreprises, particulièrement faible pour les PME. Ce contexte, accentué par un manque de données de sinistre fiables, rend la quantification complexe. De nombreux acteurs demandent alors une meilleure connaissance du risque et une quantification en temps réel pouvant se détacher de la nécessité d’une base de données de sinistres. Ce mémoire explore alors sous forme de pistes de recherche l’utilisation de données de cybersécurité pour la quantification dynamique du risque cyber dans un contexte d’assurance. Une modélisation basée sur des graphes et des modèles graphiques bayésiens est proposée. L’étude se concentre sur les PME, particulièrement vulnérables, et développe une approche permettant d’intégrer la volatilité des risques et l’évolution des vulnérabilités spécifiques à chaque entreprise, tout en se détachant du cadre classique. À travers un portefeuille fictif, la méthodologie est appliquée à un contexte de perte d’exploitation. Le mémoire démontre comment cette approche dynamique peut améliorer la quantification du risque en assurance cyber et comment elle peut être utilisée pour aider l’assureur à proposer l’accompagnement dont les PME ont besoin. L’approche est prometteuse, mais nécessite de futures recherches pour être applicable, notamment concernant les différents paramètres du modèle.