美国数据泄露报告模式与频率的演变：跨州分析
风险管理
2024-07-02 v2 密码学与安全
摘要
理解数据泄露的出现对网络保险至关重要。然而，现有文献中关于数据泄露频率趋势的分析得出了相互矛盾的结论。我们提出这些差异可能（至少部分）源于随时间与空间不一致的数据收集标准以及报告模式。我们着手对二者进行仔细控制。本文对八个州（即加利福尼亚、特拉华、印第安纳、缅因、蒙大拿、北达科他、俄勒冈和华盛顿）总检察长发布的数据泄露进行了联合分析，这些州均受既定的数据收集标准——即州数据泄露（强制）通知法约束。由于明确承认这些通知法，我们得以随时间以一致且可比的方式建模泄露频率。因此，我们能够分离并捕捉报告模式的复杂性，充分估计IBNR（已发生未报告），并对数据泄露的历史频率趋势给出高度可靠的评估。我们的分析还提供了八个美国州间数据泄露频率的全面比较，拓展了对网络风险州际差异的认识，而现有文献对此讨论甚少。此外，我们揭示了文献中未曾讨论的新特征，例如大型与小型数据泄露间网络风险频率趋势的差异。总体而言，我们发现报告延迟正在拉长。我们还揭示了跨州、严重程度和时间段的报告模式的共性与异质性。在充分估计IBNR后，我们发现频率在2020年前相对稳定，2020年后上升。这在各州间一致。讨论了我们的发现对网络保险的意义。
引用
@article{arxiv.2310.04786,
title = {On the evolution of data breach reporting patterns and frequency in the United States: a cross-state analysis},
author = {Benjamin Avanzi and Xingyun Tan and Greg Taylor and Bernard Wong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.04786},
year = {2024}
}