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Ein neuartiges gegenseitiges Versicherungsmodell zur Absicherung gegen Cyber-Risiken in Stromnetzen mit dem Einsatz intelligenter Technologien


Core Concepts
Ein neuartiges gegenseitiges Cyber-Versicherungsmodell wird entwickelt, das auf der Bewertung des Systemrisikos mit dem Einsatz intelligenter Technologien basiert. Die Cyber-Versicherungspolice für Stromnetze wird durch Cyber-Risikomodellierung, Zuverlässigkeitsauswirkungsanalyse und Versicherungsprämienberechnung angepasst.
Abstract
In dieser Studie wird ein neuartiges Cyber-Versicherungsmodell entwickelt, das auf der Bewertung des Systemrisikos mit dem Einsatz intelligenter Technologien basiert. Das Cyber-Versicherungsmodell umfasst folgende Schlüsselaspekte: Cyber-Risikomodellierung: Ein stochastisches Epidemie-Netzwerkmodell wird entwickelt, um das Cyber-Risiko durch die Ausbreitung von Cyberangriffen auf grafische Schwachstellen zu bewerten. Zuverlässigkeitsanalyse: Die Auswirkungen auf die Systemzuverlässigkeit werden durch eine Leistungsabwurfschätzung bewertet, die in monetäre Verluste umgewandelt werden können. Versicherungsprämienberechnung: Ein neues Shapley-basiertes gegenseitiges Versicherungsprinzip wird entwickelt, um eine faire Verteilung der Entschädigung zu gewährleisten. Die Wirksamkeit des vorgeschlagenen Shapley-basierten gegenseitigen Versicherungsdesigns wird anhand von Fallstudien validiert. Die Shapley-Prämie wird mit bestehenden Prämiendesigns verglichen. Es wird gezeigt, dass die Shapley-Prämie hohe Entschädigungsniveaus aufweist, die denen der Tail Conditional Expectation-Prämie nahe kommen. Gleichzeitig ist die Shapley-Prämie fast so erschwinglich wie die Koalitionsprämie und weist eine relativ geringe Insolvenzwahrscheinlichkeit auf.
Stats
Die Leistungsabwurfschätzung wird durch die folgende Optimierung berechnet: min {∑ 𝑲𝒙 𝑥 }𝜈 Unter den Bedingungen: 𝑩𝜽 + 𝑮 + 𝑲𝒙 = 𝑫𝒄𝒂𝒑 |𝑭| ≤ 𝑭𝒄𝒂𝒑 𝟎 ≤ 𝑲𝒙 ≤ 𝑫𝒄𝒂𝒑 𝟎 ≤ 𝑮 ≤ 𝐸𝑁(𝑺𝒙) ∗ 𝑮𝒄𝒂𝒑
Quotes
"Ein neuartiges gegenseitiges Cyber-Versicherungsmodell wird entwickelt, das auf der Bewertung des Systemrisikos mit dem Einsatz intelligenter Technologien basiert." "Die Wirksamkeit des vorgeschlagenen Shapley-basierten gegenseitigen Versicherungsdesigns wird anhand von Fallstudien validiert." "Es wird gezeigt, dass die Shapley-Prämie hohe Entschädigungsniveaus aufweist, die denen der Tail Conditional Expectation-Prämie nahe kommen."

Deeper Inquiries

Wie könnte das vorgeschlagene Cyber-Versicherungsmodell auf andere kritische Infrastrukturen wie Wasser- oder Gasnetze angewendet werden?

Das vorgeschlagene Cyber-Versicherungsmodell, das auf dem Shapley-Wert basiert, könnte auf andere kritische Infrastrukturen wie Wasser- oder Gasnetze angewendet werden, indem ähnliche Risikobewertungs- und Versicherungsprinzipien angewendet werden. Zunächst müssten die spezifischen Risiken und Schwachstellen dieser Infrastrukturen identifiziert werden, um ein angemessenes Cyber-Risikomodell zu entwickeln. Dies könnte die Analyse potenzieller Cyberangriffe, die Bewertung von Auswirkungen auf die Betriebsfähigkeit und die Schätzung von finanziellen Verlusten umfassen. Die Anwendung des Shapley-basierten Versicherungsmodells würde eine faire Verteilung der Versicherungsprämien und -entschädigungen ermöglichen, basierend auf der individuellen Beteiligung und dem Risiko jedes Akteurs in der Infrastruktur. Durch die Integration von Smart-Technologien und Cyber-Physischen Systemen könnten Wasser- oder Gasnetze besser gegen Cyberangriffe geschützt werden. Die Erweiterung des Modells auf andere kritische Infrastrukturen erfordert jedoch eine Anpassung an die spezifischen Merkmale und Risiken dieser Systeme.

Welche Gegenargumente könnten gegen die Verwendung eines Shapley-basierten Versicherungsmodells in der Praxis vorgebracht werden?

Gegen die Verwendung eines Shapley-basierten Versicherungsmodells könnten einige Gegenargumente vorgebracht werden. Ein mögliches Argument könnte die Komplexität der Berechnung und Implementierung des Shapley-Werts sein. Da der Shapley-Wert auf kooperativen Spielen basiert und die individuelle Beitrag jedes Akteurs berücksichtigt, könnte dies zu einer aufwändigen und zeitaufwändigen Prozess führen. Ein weiteres Gegenargument könnte die Fairness der Verteilung der Versicherungsprämien sein. Einige Akteure könnten argumentieren, dass die individuelle Risikobewertung und Beitrag nicht immer gerecht oder genau ist, was zu Unzufriedenheit und Konflikten führen könnte. Zusätzlich könnten Bedenken hinsichtlich der Anpassungsfähigkeit des Shapley-Modells an verschiedene Branchen und Infrastrukturen geäußert werden. Es könnte argumentiert werden, dass das Modell möglicherweise nicht für alle Arten von Versicherungsbedürfnissen oder Risikoprofilen geeignet ist.

Wie könnte das Cyber-Versicherungsmodell um Anreize für Investitionen in Cybersicherheit erweitert werden, um die Resilienz des Stromnetzes weiter zu erhöhen?

Um das Cyber-Versicherungsmodell um Anreize für Investitionen in Cybersicherheit zu erweitern und die Resilienz des Stromnetzes weiter zu erhöhen, könnten folgende Maßnahmen ergriffen werden: Belohnung für Sicherheitsmaßnahmen: Das Versicherungsmodell könnte Anreize bieten, indem Unternehmen belohnt werden, die nachweislich robuste Cybersicherheitsmaßnahmen implementieren. Dies könnte sich in niedrigeren Prämien oder zusätzlichen Versicherungsvorteilen widerspiegeln. Risikobasierte Prämien: Unternehmen, die in fortschrittliche Cybersicherheitslösungen investieren und dadurch das Risiko von Cyberangriffen verringern, könnten mit niedrigeren Prämien belohnt werden. Dies würde Anreize schaffen, in präventive Maßnahmen zu investieren. Schulungen und Ressourcen: Das Versicherungsmodell könnte Schulungen und Ressourcen zur Verfügung stellen, um Unternehmen bei der Implementierung von Cybersicherheitsmaßnahmen zu unterstützen. Dies würde dazu beitragen, das Bewusstsein für Cybersicherheit zu stärken und die Resilienz des Stromnetzes zu verbessern. Durch die Integration von Anreizen für Investitionen in Cybersicherheit könnte das Cyber-Versicherungsmodell dazu beitragen, die Widerstandsfähigkeit des Stromnetzes gegen Cyberangriffe zu stärken und die Auswirkungen von Sicherheitsvorfällen zu minimieren.
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