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Les cyber-risques pour les entreprises et les infrastructures sont de plus en plus préoccupants, et pas seulement en raison de l'avènement des menaces persistantes avancées (MPA ou APT). Les cyber-risques ne créent pas seulement des cyber-incidents tels que l'usurpation d'identité, la cyber-extorsion et la perturbation des réseaux, mais peuvent également entraîner un dysfonctionnement de l'ensemble de l'infrastructure et de ses services clés pour les utilisateurs et les clients. Il devient essentiel pour les opérateurs de protéger les infrastructures contre les actions intentionnelles et non intentionnelles susceptibles d'endommager le système. Les contre-mesures classiques comprennent l'installation de système de détection des intrusions (IDS), la mise sur liste noire des hôtes malveillants, le filtrage/blocage du trafic dans le réseau. Toutefois, ces méthodes ne peuvent pas garantir une sécurité parfaite et peuvent être contournées par des adversaires sophistiqués malgré les progrès technologiques. Par conséquent, les cyber-risques sont inévitables et il est essentiel de trouver d'autres moyens d'atténuer les risques et l'impact.
[...] Bien entendu, tout cela dépend des spécificités sur lesquelles l'entreprise et l'assureur s'accordent. Il est important d'accélérer de développement de la culture du risque cyber. La perte, la compromission ou le vol de données électroniques peut avoir un impact négatif sur une entreprise, notamment la perte de clients et de revenus. Les entreprises peuvent être tenues responsables des dommages résultant du vol de données de tiers. La couverture de la cyber-responsabilité est importante pour protéger les entreprises contre le risque de cyber-événements, y compris ceux associés au terrorisme. [...]
[...] Chacun a des habitudes d'utilisation distinctes que l'intelligence artificielle peut apprendre, ce qui l'aide à découvrir des brèches potentielles. Les programmes d'analyse tels que les logiciels de sécurité contre la cybercriminalité, proposés par des entreprises comme Kaseware, peuvent examiner les données afin d'identifier les schémas frauduleux, et tirer la sonnette d'alarme lorsque les utilisateurs ne respectent pas ces schémas. Cette approche fonctionne de la même manière que la surveillance des fraudes. Tout comme une banque peut désactiver votre carte de crédit après un achat inhabituel, ces systèmes peuvent restreindre un compte après un comportement atypique. [...]
[...] Pour cela, " il faut connaître le risque, accumuler de l'information le concernant. L'asymétrie d'information, inhérente au contrat d'assurance, complexifie fortement cette tâche, à plus forte raison dans le cadre d'un risque émergent tel que le cyber-risque Pour évaluer le profil de risque d'un client, les assureurs peuvent identifier les risques potentiels, une mauvaise hygiène cybernétique et les mauvaises pratiques par le biais d'une évaluation initiale des risques. Ce processus peut encourager une organisation à évaluer son exposition au risque, à mettre en œuvre de nouveaux contrôles ou à remédier à des vulnérabilités précédemment identifiées . [...]
[...] Selon Petrosyan , rien qu'en des entreprises françaises ont subi 3 cyber-attaques et ont subi plus de 15 cyber-attaques informatiques. D'après Charnay , " les pertes cumulées de chiffre d'affaires provoquées par des ransomwares auraient atteint 2,8 milliards d'euros pour les entreprises françaises en 2022, d'après la start-up de cybersécurité Anozr Way Selon la même source, le préjudice va très loin, " atteinte portée à l'image de l'entreprise, interruption d'activité, la perte d'informations confidentielles À titre d'exemple, l'entreprise Thales a été victime d'une attaque perpétrée par le groupe Lockbit 3.0, le 31 octobre 2022. [...]
[...] En outre, la validation est généralement réalisée en effectuant des tests d'adéquation et des examens des résidus. À l'inverse, l'approche de la modélisation algorithmique est utilisée par des statisticiens universitaires, mais elle est couramment utilisée par les informaticiens et les statisticiens industriels. Cette approche peut être appliquée à des analyses de données complexes et de grande taille, ainsi qu'à des analyses de données plus petites. Dans ce cas, la validation est généralement effectuée en mesurant le taux de précision du ou des modèles. [...]
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