[논문 리뷰] Cyber Insurance.

Quanyan Zhu|arXiv (Cornell University)|2018. 09. 30.

Network Security and Intrusion Detection참고 문헌 49인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 사용자의 보안 노력에 기반한 보험료 및 보상 메커니즘을 설계하여 보험사와 사용자 간의 인centive를 조율하는 주도-소속 게임 이론 모델을 제안한다. 공격자 행동(예: DoS 공격, 데이터 유출 등)을 프레임워크에 통합하여, 손실 유형에 따라 보상이 어떻게 달라져야 하는지 분석한다. 이는 재정적 손실과 명성 손실을 반영한다.

ABSTRACT

This chapter will first present a principal-agent game-theoretic model to capture the interactions between one insurer and one user. The insurer is deemed as the principal who does not have incomplete information about user's security policies. The user, which refers to the infrastructure operator or the customer, implements his local protection and pays a premium to the insurer. The insurer designs an incentive compatible insurance mechanism that includes the premium and the coverage policy, while the user determines whether to participate in the insurance and his effort to defend against attacks. The chapter will also focus on an attack-aware cyber insurance model by introducing the adversarial behaviors into the framework. The behavior of an attacker determines the type of cyber threats, e.g. denial of service (DoS) attacks, data breaches, phishing and spoofing. The distinction of threat types plays a role in determining the type of losses and the coverage policies. The data breaches can lead to not only financial losses but also damage of the reputations. The coverage may only cover certain agreed percentage of the financial losses.

연구 동기 및 목표

• 보안 정책에 대한 비대칭 정보가 존재하는 사이버 보험 환경에서 보험사(주인)와 사용자(소속) 간의 전략적 상호작용을 모델링한다.
• 사용자의 보안 노력과 보험사의 위험 노출을 조율하는 인센티브 호환 보험 메커니즘을 설계한다.
• DoS 공격, 데이터 유출, 피싱, 스푸핑 등의 공격자 행동을 통합하여 위협 유형에 따라 다르게 반영되는 보험 프레임워크를 구성한다.
• 특히 재정적 손실과 명성 손실을 고려할 때, 보상이 위협 유형에 따라 어떻게 구성되어야 하는지 규명한다.
• 다양한 사이버 위협이 보험료와 보상 비율의 설계에 어떻게 影響을 미치는지 분석한다.

제안 방법

• 보험사가 보험료와 보상 정책을 설정하고, 사용자가 참여 여부와 노력 수준을 선택하는 주도-소속 게임 이론 모델을 수립한다.
• DoS, 데이터 유출, 피싱, 스푸핑 등을 포함한 공격자 행동을 위협 유형의 결정 요소로 도입한다.
• 위협 유형별 손실을 모델링하여 재정적 손실과 명성 손상의 차이를 명확히 한다.
• 위협 유형에 따라 정해진 비율만큼만 재정적 손실을 보상하는 보상 정책을 설계한다.
• 사용자가 공격에 대비해 최적의 노력 수준을 기울이도록 보장하기 위해 인센티브 호환성 제약 조건을 적용한다.
• 위협 유형이 보험 메커니즘의 구조, 특히 보험료와 보상 비율에 어떻게 영향을 미치는지 분석한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 사용자의 보안 정책에 대한 완전한 정보가 없을 때, 보험사는 어떻게 인센티브 호환 보험 메커니즘을 설계할 수 있는가?
• RQ2 DoS 공격과 데이터 유출과 같은 다양한 사이버 위협이 사이버 보험 정책의 구조에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ3 명성 손실은 사이버 보험의 보상 및 보험료 설계에 어떤 역할을 하는가?
• RQ4 위협 유형에 따라 보상 비율은 어떻게 결정되어야 하는가?
• RQ5 공격자 행동은 사이버 보험 계약의 최적 설계에 어떤 방식으로 영향을 미치는가?

주요 결과

• 모델은 보상이 사이버 위협 유형에 맞게 맞춤화되어야 하며, 특히 재정적 손실과 명성 손실을 구분하는 데 중점을 두어야 한다는 점을 입증한다.
• 데이터 유출은 재정적 손실과 명성 손실을 모두 초래하므로, 순수하게 재정적 모델보다 더 세밀한 보상 접근이 필요하다.
• 보상은 합의된 재정적 손실의 특정 비율에 한해 적용되며, 이는 전체 손실 보상이 보장되지 않는다는 것을 시사한다.
• 보험사의 메커니즘은 공격자 행동을 고려하여 사용자의 보안 노력에 대한 인센티브가 올바르게 조율되도록 해야 한다.
• 위협 유형은 보험료와 보상의 설계에 상당한 영향을 미치며, 다양한 위협은 각각 다른 위험 완화 구조가 필요하다.