시스템적 사이버 리스크 분류체계 및 통계적 특성 연구
A Classification and Statistical Analysis on Systemic Cyber Risks
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초록
시스템적 사이버 리스크는 기업 및 산업 전반에 막대한 경제적 손실을 초래할 수 있는 위협으로 부각되고 있다. 본 연구는 이러한 리스크의 핵심 요인을 정의하고 손실 데이터를 추출하여 업종별 기업의 재정 부담 수준 평가를 목적으로 한다. 이를 위해 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 시스템적 사이버 손실 사건을 식별하고, 월별 빈도와 개별 심도의 분포 적합성 검정을 수행하였으며, 손실분포접근법을 통해 총손실분포를 추정하였다. 분석 결과, 빈도는 음이항 분포를, 심도는 로그 정규 분포와 일반화 파레토 분포의 결합 분포를 따르는 것을 확인하였다. 이러한 시스템적 사이버 손실에 대해 제조 및 정보 산업이 상대적으로 높은 재정 부담을 지는 반면, 금융 및 소매업의 부담은 낮은 것으로 평가하였다. 본 연구 결과를 통해 업종별 차별화된 리스크 평가 및 요율 산정의 중요성을 강조함으로써 글로벌 사이버 보험시장에서의 공급 역량을 강화하는데 시사점을 제공할 수 있다
Abstract
Systemic cyber risk poses a significant threat, causing substantial economic losses across industries. This study aims to define key factors of such risks and evaluate financial burdens of industries with extracted loss data. Using text mining techniques and Loss Distribution Approach (LDA), we identify systemic cyber incidents, estimate parametric distributions for monthly frequency and individual severity, and generate aggregate losses. Our results show that loss frequency and severity follow a negative binomial distribution and a combination of log-normal and generalized Pareto distributions, respectively. In addition, manufacturing and information industries may face higher financial burdens, whereas financial and retail industries may not. The results imply that customized risk assessment and rate-making at the industry level might help enhance the capital capacity of the supply side in the global cyber insurance market.