Perpustakaan Digital ITB

Terdapat dugaan bahwa risiko serangan siber yang berbeda-beda berkorelasi satu sama lain; namun penelitian yang membahas mengenai korelasi antar risiko serangan siber masih terbatas. Dalam tugas akhir ini, dilakukan pemodelan kebergantungan bivariat antar risiko serangan siber pada suatu data serangan siber di Amerika Serikat. Data serangan siber diambil dari Privacy Rights Clearinghouse (PRC) yang berisi banyaknya breach di Amerika Serikat untuk periode Januari 2005 sampai Oktober 2019. Data tersebut dianalisis secara cross-sectional, yaitu: antar tipe serangan untuk cross-industry; dan antar tipe industri untuk cross-breach. Copula digunakan untuk memodelkan kebergantungan bivariat antar tipe serangan siber dan antar tipe industri. Setelah model kebergantungan bivariat diperoleh, dibangun model total jumlah breach dengan pendekatan Loss Distribution Approach (LDA). Model total jumlah breach diubah menjadi model kerugian finansial agregat yang digunakan untuk menghitung premi risiko asuransi serangan siber. Premi risiko cross-industry dan cross-breach ditentukan menggunakan ukuran risiko Conditional Value-at-Risk.