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Modéliser les Catastrophes Cyber grâce à la Loi de Puissance
La rareté des données empiriques sur les méga-catastrophes cyber (Cyber Cats > 1 Smilliard) rend leur modélisation complexe. Pour y remédier, une méthodologie s'appuie sur le classement par LLM de réclamations d'assurance pour analyser les Cyber Kittens : des événements systémiques de moindre ampleur.
L'étude démontre que ces événements suivent une loi de puissance (coefficient α=1,74), utilisant le nombre de victimes pondéré comme indicateur de perte. Cette approche permet de quantifier la fréquence des événements extrêmes (Gray Swans) : un sinistre de 20 milliards de dollars présente une période de retour de 28 ans, contre 206 ans pour 200 milliards.
L'étude démontre que ces événements suivent une loi de puissance (coefficient α=1,74), utilisant le nombre de victimes pondéré comme indicateur de perte. Cette approche permet de quantifier la fréquence des événements extrêmes (Gray Swans) : un sinistre de 20 milliards de dollars présente une période de retour de 28 ans, contre 206 ans pour 200 milliards.