Если мы находимся в ситуации, когда кривая распределения ущерба от киберинцидента
указывает на превышение вероятности получения критического ущерба над её желаемым
значением, мы должны принять решение, продолжаем ли мы снижать вероятность или тяжесть
потенциального ущерба, инвестируя в контроли ИБ и ИТ, или нам более выгодно приобрести
страховой продукт определённой конфигурации.
Данная модель показывает, где находится оптимальный баланс размеров франшизы и лимита
покрытия при заданной вероятности критического ущерба от инцидента.
Риск-аппетит — убыток, принимаемый добровольно. Риск-предел (risk capacity) — максимум, который компания выдерживает. Критический ущерб с полисом = лимит + риск-предел − франшиза.
Число инцидентов в год поднимает распределение кривой потерь вверх.
Тяжесть инцидента работает как множитель, который растягивает кривую потерь вправо.
Переплачиваем страховую премию за ущерб ниже Риск-Аппетита.
При таком покрытии выход за Риск-Предел происходит чаще, чем мы можем себе позволить.
КАК ЧИТАТЬ И ЧЕГО НЕ ЖДАТЬ
Франшиза задаётся риск-аппетитом, лимит — риск-пределом и ёмкостью рынка. Полис не обязан дотягиваться до убийственного убытка: он обязан оставить остаток после выплаты внутри риск-предела. Поэтому порог критического ущерба сдвигается вправо ровно на величину лимита.
Частота — Пуассон, тяжесть — смесь логнормального тела и обобщённого Парето в хвосте. Среднегодовой убыток (AAL) берётся в закрытой форме, а не из выборки: при параметре формы ξ = 0,5 дисперсия бесконечна и выборочное среднее гуляет между прогонами.