CyberCube

CyberCube — это коммерческая платформа для киберриск-аналитики, предназначенная для страховых компаний, перестраховщиков и брокеров. Платформа предоставляет количественные модели и данные для оценки, ценообразования и управления киберрисками в портфелях страхования и перестрахования. CyberCube разрабатывает и поддерживает компания CyberCube Analytics Inc., основанная в 2015 году и базирующаяся в Сан-Франциско (США). Платформа используется для анализа уязвимости организаций к кибератакам, моделирования потенциальных убытков и оценки влияния системных киберсобытий.

История

Компания CyberCube Analytics была основана в 2015 году как дочернее предприятие Symantec Corporation (впоследствии приобретённой Broadcom), сфокусированное на разработке аналитических решений для страхового рынка. В 2017 году компания выделилась в самостоятельный бизнес, получив инвестиции от венчурных фондов. В 2020 году CyberCube привлекла $100 млн от инвесторов, включая Morgan Stanley Alternative Investment Partners и другие фонды, что позволило расширить продуктовую линейку и географию присутствия.

В 2022 году CyberCube объявила о партнёрстве с рядом крупных перестраховочных компаний (например, Munich Re, Swiss Re) для интеграции своих моделей в процессы андеррайтинга. К 2024 году платформа обрабатывала данные о более чем 1 млн организаций по всему миру, включая финансовые учреждения, промышленные предприятия, ритейлеров и государственные структуры.

Классификация и виды продуктов

CyberCube предлагает несколько продуктовых линеек, ориентированных на разные этапы управления киберрисками:

### Portfolio Manager

Продукт для анализа портфелей страхования и перестрахования. Позволяет моделировать накопление убытков от кибератак, оценивать влияние системных событий (например, атак программ-вымогателей в масштабе отрасли) и оптимизировать перестраховочную защиту. Использует стохастические модели для генерации тысяч сценариев киберсобытий.

### Broker

Инструмент для брокеров, предназначенный для оценки рисков отдельных клиентов при размещении страховых программ. Предоставляет скоринговые модели, сравнительный анализ с отраслевыми бенчмарками и рекомендации по лимитам и франшизам.

### Underwriting Workbench

Платформа для андеррайтеров, интегрированная с системами управления полисами. Включает автоматизированную оценку риска на основе данных о компании (отрасль, размер выручки, используемые технологии, уровень кибербезопасности). Позволяет в реальном времени получать оценку вероятности убытка и ожидаемого ущерба.

### Cyber Risk Analytics

API-доступ к моделям и данным CyberCube для встраивания в сторонние приложения. Используется страховыми технологическими платформами и системами управления рисками.

Устройство и методология

Платформа CyberCube основана на комбинации нескольких источников данных и методов анализа:

Источники данных

• Публичные данные: информация о компаниях из открытых источников (финансовая отчётность, отраслевые классификаторы, новостные ленты).
• Данные о кибербезопасности: данные о выявленных уязвимостях, инцидентах, репутации IP-адресов и доменов, собранные из открытых и коммерческих баз (например, Shodan, Censys, VirusTotal).
• Партнёрские данные: информация от страховых компаний, перестраховщиков и брокеров (анонимизированная статистика убытков, данные о полисах).
• Внешние модели: данные о макроэкономических факторах, геополитической обстановке, активности киберпреступных группировок.

Моделирование рисков

• Стохастические модели: генерация множества сценариев кибератак с различными параметрами (тип атаки, масштаб, отрасль, регион). Для каждого сценария рассчитывается вероятный убыток на основе исторических данных и экспертных оценок.
• Модели уязвимости: оценка вероятности успешной атаки на конкретную организацию на основе её профиля (например, наличие уязвимых систем, уровень защиты, размер выручки).
• Модели системного риска: оценка влияния событий, затрагивающих множество организаций одновременно (например, атака на облачного провайдера, использование массовой уязвимости в популярном программном обеспечении).

Ключевые метрики

• Ожидаемый убыток (Expected Loss): средняя величина убытка от кибератаки за определённый период.
• Вероятность убытка (Loss Probability): вероятность того, что убыток превысит заданный порог.
• Хвостовой риск (Tail Risk): вероятность экстремальных убытков (например, 99-й процентиль).
• Максимальный вероятный убыток (Probable Maximum Loss, PML): максимальный убыток, который может возникнуть с заданной вероятностью (например, 1% в год).

Применение

CyberCube используется в основном в страховой и перестраховочной индустрии для решения следующих задач:

• Андеррайтинг: оценка риска при заключении договоров страхования киберрисков, определение размера премии, лимитов и франшиз.
• Управление портфелем: анализ концентрации рисков, моделирование накопления убытков, оптимизация перестраховочной защиты.
• Ценообразование: калибровка страховых тарифов на основе актуарных моделей.
• Сценарный анализ: оценка влияния гипотетических кибератак (например, атака на критическую инфраструктуру) на портфель.
• Регуляторная отчётность: предоставление данных для расчёта капитала под киберриски в соответствии с требованиями регуляторов (например, Solvency II в Европе).

Критика и ограничения

Платформа CyberCube, как и другие инструменты киберриск-аналитики, подвергается критике по нескольким направлениям:

• Недостаток исторических данных: киберстрахование — относительно молодая отрасль, и объём статистики по убыткам ограничен, что снижает точность моделей.
• Сложность валидации: модели трудно верифицировать, так как кибератаки редки и уникальны, а сценарии системных событий (например, атака на облачного провайдера) не имеют исторических прецедентов.
• Зависимость от качества данных: точность оценки риска сильно зависит от полноты и актуальности данных о компаниях, которые могут быть неполными или устаревшими.
• Риск моделирования: модели могут недооценивать или переоценивать риски из-за упрощений, что приводит к неверным решениям по андеррайтингу.
• Конфиденциальность: использование данных о компаниях (включая информацию о кибербезопасности) вызывает вопросы о защите коммерческой тайны и персональных данных.

Интересные факты

• В 2021 году CyberCube была включена в список «InsurTech 100» (рейтинг инновационных страховых технологических компаний) по версии аналитического агентства FinTech Global.
• Платформа использовалась для моделирования последствий атаки программы-вымогателя Colonial Pipeline (2021 год), которая привела к остановке поставок топлива на восточном побережье США.
• В 2023 году CyberCube запустила модель «Systemic Cyber Risk» для оценки влияния атак на критическую инфраструктуру, включая энергетику, транспорт и здравоохранение.

Источники

• CyberCube Analytics Inc. — официальный сайт компании (раздел «About Us», «Products», «Methodology»).
• Отчёт «Cyber Insurance Market Insights 2024» — аналитическое агентство Fitch Ratings.
• Публикация «Modelling Systemic Cyber Risk» — Journal of Risk and Insurance, 2022.
• Статья «CyberCube Raises $100 Million to Expand Cyber Risk Analytics» — Reuters, 2020.
• Материалы конференции «Cyber Insurance Summit 2023» — доклады представителей Munich Re и Swiss Re.