网络安全保险发展起始阶段的挑战及应对措施

news2024/11/19 1:52:57

文章目录

  • 前言
  • 一、网络安全保险的有序发展
  • 二、当前我国网络安全保险发展的初期态势
    • (一)网络安全风险类型
    • (二)网络安全保险的作用
    • (三)与外国网络安全保费的规模对比
  • 三、我国网络安全保险发展初期面临的挑战
    • (一)统一的标准规范体系建设尚不完善
    • (二)缺乏基础数据,影响技术支持
    • (三)市场失灵问题凸显
  • 四、《意见》发布的作用
    • (一)统一术语和服务流程
    • (二)建立健全数据披露和共享机制
    • (三)完善再保险体系
  • 总结


前言

网络安全保险是承保于网络安全相关风险的新险种,在分散网络安全风险、弥补经济损失、优化网络安全生态等方面有基础性作用,是治理网络安全风险,维护国家网络安全的重要金融工具。

随着网络空间迈向智能化纵深,法律法规的要求、企业的需求和保险业态的创新等因素促使网络安全治理手段由“减除风险”向“减除+分散风险”模式转变,我国网络安全保险迎来了重要战略机遇期,同时也面临着挑战和难题有待研究与破解。
在这里插入图片描述


一、网络安全保险的有序发展

2023 年 7 月,工业和信息化部与国家金融监督管理总局联合印发了《关于促进网络安全保险规范健康发展的意见》(以下简称《意见》),从标准体系、产业创新、技术赋能、释放需求和培育生态等五大方面提出意见,以进一步培育网络安全产业新业态,引导网络安全保险健康有序发展。
在这里插入图片描述

下一步,我们需要结合国内和国际经验,进一步研究我国网络安全保险产业面临的问题,积极制定和完善相关政策法规,推动网络安全保险发展壮大。

二、当前我国网络安全保险发展的初期态势

我国网信产业发展迅猛,网络安全风险也日趋复杂严峻。世界经济论坛(WEF)发布的《2023 年全球风险报告》将网络安全风险列为未来十年全球主要风险之一。国家互联网应急中心(CNCERT)统计报告显示,仅 2021 年上半年,CNCERT 捕获恶意程序样本数量约达 2307 万个,日均传播 582 万次,感染恶意程序的主机数量约446万台。网络安全事件发生频次高、损失数额巨大、风险关联性强。对此,我国迫切需要完善网络安全生态,增强应对此类风险的能力。

(一)网络安全风险类型

网络安全风险以损害类型划分,包括网络攻击风险、营业中断风险、信息泄露风险和声誉损失风险;以风险来源划分,包括使用互联网等技术工具所产生的风险、网络攻击造成的物质损失风险、数据的不当使用造成的欺诈风险、数据存储产生的风险、及电子信息的可用性、完整性和保密性被破坏的风险等。

(二)网络安全保险的作用

网络安全保险是一种用于分散转移网络安全风险的保险产品。通过对上述风险的量化、定价、分散和转移,网络安全保险能够对此类风险造成的经济损失进行补偿,提升市场主体对风险的应对和恢复能力,从财务方面有效提高市场的韧性。此外,作为承保必要流程的审计评估和监控预防等措施,有助于提升主体的网络安全自我保护意识,量化并提高社会总体网络安全水平;保费折扣等灵活的保险策略也能够激励用户主动提升防护水平,从基础上优化网络安全生态体系。

(三)与外国网络安全保费的规模对比

国家工业信息安全发展研究中心 2023 年初发布的《网络安全保险研究报告》(以下简称《研究报告》)称,2022 年我国网络安全保险的保费规模已达 1.4 亿元,较上年度翻一番。尽管保持较快增速,但与欧美等国相比,我国网络安全保险尚处于初期发展阶段。据惠誉国际信用评级公司统计,2022 年美国网络安全保费规模约 72 亿美元,同比增长 73%,增长势头持续强劲。经合组织早在 2017 年就已面向 G7 国家发布了名为《支持有效的网络安全保险市场》的专门报告,分析了网络安全保险市场面临的挑战与应采取的对策。

多年来,美国政府责任署、美国联邦保险办公室及美国国土安全部等多部门协同合作,就网络安全保险发展过程中的问题进行报告分析和合作干预,以期充分发挥网络安全保险对国家安全的保障作用。在当前形势下,着力推进我国网络安全保险产业化,对提升我国网络安全、维护国家安全和社会稳定具有重要意义。

三、我国网络安全保险发展初期面临的挑战

尽管有关政策环境持续优化,但囿于发展初期的特性,我国网络安全保险在政策法规和发展机制方面仍面临一系列挑战。

(一)统一的标准规范体系建设尚不完善

我国网络安全保险产业发展初期,既需借鉴国际经验,又需应对新场景下的应用需求。在此背景下,市场主体的自发探索受多种因素影响,容易导致专业术语不统一、语义界定不明确。具体而言,主要包括:一是网络安全风险的广泛性和跨行业性要求对新术语进行统一解释以方便沟通和实践,而现阶段新的术语和概念及其适用尚且缺乏细致统一的标准;二是标准化保单和服务准则的缺失——一般场景下的标准化保单范式有利于可复制、易推广的服务模式的形成,而概括性的服务准则难以保证网络安全保险的有效实施;三是网络安全保险和传统商业责任险存在未被厘清界限的重叠地带——这是由于网络安全保险拓宽了传统保险的语境,使原本没有争议的概念有了新的解释方向。

统一的术语是网络安全保险获得广泛认知的前提,语义不明直接关乎网络安全保险市场的扩展。同时,此类问题容易引起争讼,影响市场对网络安全保险的信心。例如,在引起广泛讨论的亿滋国际诉苏黎世案中,苏黎世美国保险公司以“战争除外条款”为由,拒绝向亿滋国际赔付因受 NotPetya 勒索软件攻击而主张的索赔。这场 2018 年的争讼到 2022 年才以双方达成和解收场,但关于网络时代应当如何界定“网络战争”以及网络安全保险免责条款的解释和适用问题,仍然是网络安全保险行业和政府制定政策所持续关注的重要课题。

(二)缺乏基础数据,影响技术支持

与传统保险相比,网络安全保险除了需要承保主体参与,还需要配套提供日常监控和安全防护等网络安全技术服务。《研究报告》称我国网络安全保险产品形态和服务模式日趋多元,“保险服务+安全风控”模式日趋成熟。在现有模式下,保险环节的量化评估和费率厘定所需的精算模型需要大量基础数据支持,而网络安全服务环节的安全防护、风险监测和事故预警也需要大量的数据支撑——数据的完备程度直接影响着网络安全保险的有效性。此处的基础数据不仅因大数法则的要求而追求数量之多,在结构上也要求全面、具体、真实准确。包括网络安全事故类型、严重程度、事故各阶段时间线、风控水平、影响后果等信息都应当包含在内。

现阶段,我国网络安全保险产业在基础数据方面不足,包括两重挑战:从数量上看,由于缺乏数据披露和共享机制,网络安全保险难以进行风险量化和合理定价;从结构上看,由于信息网络技术发展的动态性和场景多样性,原本就数量不足的既有数据在细分场景下的实践价值大幅削减,可用数据匮乏。

(三)市场失灵问题凸显

网络安全的外部性容易产生需求侧的“搭便车”效应,导致市场主体的投保积极性不足。评估和判定网络安全水平应具备专业性和保密性,这又容易引发信息不对称。投保主体的网络安全水平无法得到准确评估,风险量化困难,为保障赔付能力,保险公司不得不提高保费。此种情形下,逆向选择诱发“劣币驱逐良币”现象,投保主体不愿提高对网络安全保险的投入,阻碍了保险公司承保和产品创新。美国政府责任署将保费提高和最高赔付额降低视为网络安全保险发展面临的主要挑战之一。而基础数据不足和市场失灵正是这一现象的主要成因。

四、《意见》发布的作用

《关于促进网络安全保险规范健康发展的意见》是我国网络安全保险领域的首份国家层面的政策文件,就现阶段我国网络安全保险产业发展难题提出了一揽子重要政策方案。下一阶段,需要在完善宏观设计的同时,针对网络安全保险发展中的痛点、难点,制定和完善微观层面的具体对策。

(一)统一术语和服务流程

针对术语和概念不统一的现状,《意见》提出从产业政策制度和标准规范体系两方面进行网络安全保险政策标准体系建设,依行业划分看,由网络安全产业和保险业共同提供支持、加强合作,建立标准体系,推动标准化建设。

《意见》并未强调专业文本体系和标准化保单。下一步,统一术语规范和流程要求的同时,也应着力建设专业文本体系,确立标准化保单。建立专业的网络安全保险法律文本体系,对基本概念、保险覆盖范围、生效条件等进行统一解释。文义严密、结构完备的标准化保单,是规范术语使用和行业实践标准化的直接形式。专业文本体系和标准化保单的确立,有助于减少网络安全保险业务中的法律争议风险,提升网络安全保险的可靠性和稳定性。

(二)建立健全数据披露和共享机制

面对缺乏基础数据的难题,《意见》提出强化网络安全技术赋能保险发展,从量化评估和风险监测两方面进行鼓励和支持,鼓励保险机构建立风险理赔数据库,支撑精准定价,充分发挥安全技术手段,加强风险监测能力。

《意见》鼓励支持保险机构建立风险理赔数据库,但在市场经济条件下,数据和信息的披露与交流存在外部性,这意味着数据和信息的流动难以单方面依赖市场主体的协商合作而自主实现。此外,涉及国家安全、商业秘密和个人隐私的数据与信息也不能够任由保险机构自行处置。据此,政府有关部门和行业协会应作为中立主体介入,主持并监督数据披露和共享机制的实施。这有助于更加准确地进行风险预测和评估,推动合理定价,开拓更加丰富多元的网络安全保险保单体系。

(三)完善再保险体系

为解决网络安全保险推进中的市场失灵问题,《意见》从供需双方入手,供给侧加强网络安全保险产品与服务创新,强调多元化产品创新的同时鼓励各机构协同合作,探索保险业与网络安全产业融合创新的网络安全保险服务;需求侧抓住重点行业及新兴领域,鼓励试点与推广,同时广泛培育合格投保主体,兼顾重点行业和中小企业,推动企业风险应对能力的提升。

《意见》从拓宽参与主体的广度、加强融合创新的角度进行规划,没有涉及金融保险机制上的纵深探索。再保险是对网络安全保险所管理风险的二次分担。短期来看,有效的再保险不仅为保险公司的赔付能力提供了保障,还有助于促进保险公司积极承保、扩大保险覆盖范围。长远来看,再保险方式的完善创新有利于持续维护保险公司赔付能力,强化网络安全保险市场防范和化解重大风险的能力,以应对巨灾风险、提高市场韧性。


总结

网络安全保险作为科技与金融交汇融合的产物,在未来,更将作为完善网络安全治理体系和推动保险产业长足发展的新业态,成为维护国家安全和经济平稳运行的重要工具。现阶段,我国网络安全保险市场正蓬勃发展,《关于促进网络安全保险规范健康发展的意见》为现阶段我国网络安全保险发展进行了科学合理的设计与规划,对培育网络安全保险新业态、引导网络安全产业规范健康发展具有重要意义。

政策环境持续向好的同时,需要把握网络安全产业和保险产业的交叉点这一特征,立足我国网络安全保险“服务+保险”的运行模式,在政府合理引导、行业协会积极配合和公司机构广泛参与的过程中,全面释放网络安全保险的活力与优势,建立更加具有韧性的网络安全生态,提高网络安全风险治理能力和水平。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1375841.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

一天一个设计模式---适配器模式

概念 适配器模式是一种结构型设计模式,用于将一个类的接口转换成客户端所期望的另一个接口。它允许不兼容的接口之间进行协同工作,使得原本由于接口不匹配而无法合作的类能够一起工作。 具体内容 适配器模式主要包括以下几个要素: 目标接…

yolov8 瑞芯微 RKNN 的 C++部署,部署工程难度小、模型推理速度快

之前写过两次yolov8目标检测部署,后续继续思考,针对部署还有优化空间,本示例的部署方式优化了部署难度,加快了模型推理速度(略微增加了后处理的时耗)。 特别说明:如有侵权告知删除,…

半Happy的一天

终于差不多将SWMM模型与LisFlood模型耦合运转起来了 MDL的雏型也出来了,注册了模型方法和参数,差一个方法参数 晚上和师兄聊了聊未来规划,回顾了这半年研究生生涯的“拍烂”生活(其实也没特别摆烂,还是学了不少东西&…

服务器数据传输安全如何保障?保障意义是什么?

数据安全,是指通过采取必要措施确保数据处于有效保护和合法利用的状态,以及具备保障持续安全状态的能力。数据安全应保证数据生产、存储、传输、访问、使用、销毁、公开等全过程的安全,并保证数据处理过程的保密性、完整性、可用性。无论是互…

SpringBoot知识02

1、快速生成mapper和service &#xff08;自动生成简单的单表sql&#xff09; 2、springboot配置swagger&#xff08;路径不用加/api&#xff09; &#xff08;1&#xff09;主pom导包&#xff08;子pom要引用&#xff0c;可选依赖&#xff09; <!-- swagger3…

git提交记录全部删除

目录 问题描述 解决方案 结果 问题描述 新复制的项目具有特比多的提交记录我想给他清除&#xff0c;因为不清楚过多历史也就导致包特别大下载和提交等方面都不是很快 解决方案 查看代码clone网址&#xff1b; 打开远程仓库&#xff0c;选择要去除历史记代码分支&#xff08…

C2855 命令行选项“/Zc:referenceBinding“与预编译头不一致和C2855 命令行选项“/Zc:__cplusplus“与预编译头不一致

在VS2019和Qt5.12.12环境下&#xff0c;笔记本上编译这个工程没有问题&#xff0c;把工程拷贝到台式机上&#xff0c;一样的配置&#xff0c;但是报如下错误&#xff1a; 打开项目的命令行配置如下&#xff1a; 解决办法&#xff1a;在编译选项"/Zc:referenceBinding"…

大模型LLM Agent在 Text2SQL 应用上的实践

1.前言 在上篇文章中「如何通过Prompt优化Text2SQL的效果」介绍了基于Prompt Engineering来优化Text2SQL效果的实践&#xff0c;除此之外我们还可以使用Agent来优化大模型应用的效果。 本文将从以下4个方面探讨通过AI Agent来优化LLM的Text2SQL转换效果。 1 Agent概述2 Lang…

内网穿透的应用-使用Docker部署开源建站工具—Halo,并实现个人博客公网访问

文章目录 1. Docker部署Halo1.1 检查Docker版本如果未安装Docker可参考已安装Docker步骤&#xff1a;1.2 在Docker中部署Halo 2. Linux安装Cpolar2.1 打开服务器防火墙2.2 安装cpolar内网穿透 3. 配置Halo个人博客公网地址4. 固定Halo公网地址 本篇文章介绍如何在CentOS下使用D…

2023年北邮渣硕的暑期秋招总结

背景 实验室一般是在研究生二年级的时候会放实习&#xff0c;在以后的日子就是自己完成毕业工作要求&#xff0c;基本上不再涉及实验室的活了&#xff0c;目前是一月份也是开始准备暑期实习的好时间。实验室每年这个时候都会有学长学姐组织暑期实习经验分享&#xff0c;本着不…

Nginx配置反向代理实例二

Mac 安装Nginx教程 Nginx配置反向代理实例一 提醒一下&#xff1a;下面实例讲解是在Mac系统演示的&#xff1b; 反向代理实例二实现的效果 使用nginx 反向代理&#xff0c;根据访问的地址跳转到不同端口的服务中 nginx 监听端口为81&#xff1b; 访问地址1&#xff1a;http:/…

ptaR7-6/zzuli2106 有去有回

题目 输入n个整数&#xff0c;第一趟按从左到右间隔k个数取数据&#xff0c;然后第二趟再从右到左间隔k-1个数取余下的数&#xff0c;如果数据没有取完&#xff0c;下一趟再间隔k-2个从左到右取数据&#xff0c;如此反复&#xff0c;直到所有的数据取完为止。注意&#xff1a;…

API设计:从基础到优秀实践

在这次深入探讨中&#xff0c;我们将深入了解API设计&#xff0c;从基础知识开始&#xff0c;逐步进阶到定义出色API的最佳实践。 作为开发者&#xff0c;你可能对许多这些概念很熟悉&#xff0c;但我将提供详细的解释&#xff0c;以加深你的理解。 API设计&#xff1a;电子商…

2024年 最新 iPhone手机 历代机型、屏幕尺寸、纵横比、分辨率 整理

&#x1f3ac; 博客主页&#xff1a;https://xiaoy.blog.csdn.net &#x1f3a5; 本文由 呆呆敲代码的小Y 原创&#xff0c;首发于 CSDN&#x1f649; &#x1f384; 学习专栏推荐&#xff1a;Unity系统学习专栏 &#x1f332; 游戏制作专栏推荐&#xff1a;游戏制作 &…

css3边框与圆角

css3边框与圆角 前言边框的三要素边框的三要素小属性 四个方向的边框四个方向边框的三要素小属性 去掉边框利用边框制作三角形圆角 border-radius单独设置四个圆角小属性百分比为单位 盒子阴影阴影延展内阴影多阴影 结语 前言 在网页设计中&#xff0c;边框与圆角不仅仅是简单…

强化学习求解TSP(七):Qlearning求解旅行商问题TSP(提供Python代码)

一、Qlearning简介 Q-learning是一种强化学习算法&#xff0c;用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法&#xff0c;通过与环境的交互来学习最优策略。Q-learning的核心思想是通过学习一个Q值函数来指导决策&#xff0c;该函数表示在给定状态下采取某个动作所获…

对git中tag, branch的重新理解

1. 问题背景 项目中之前一个tag&#xff08;v1.0&#xff09;打错了&#xff0c;想删除它&#xff0c;但我们从此tag v1.0中迁出新建分支Branch_v1.0,在此分支下修复了bug&#xff0c;想重新打一个tag v1.0&#xff0c;原来的tag v1.0可以删除掉吗&#xff1f; 错误的理解&am…

SQL-分组查询

目录 DQL-分组查询 分组查询注意事项&#xff1a; DQL- 排序查询 &#x1f389;欢迎您来到我的MySQL基础复习专栏 ☆* o(≧▽≦)o *☆哈喽~我是小小恶斯法克&#x1f379; ✨博客主页&#xff1a;小小恶斯法克的博客 &#x1f388;该系列文章专栏&#xff1a;重拾MySQL &…

RT-Thread入门笔记4-跑马灯线程实例

RT-Thread操作系统是基于线程调度的多任务系统。 线程状态切换 调度过程是一种完全抢占式的基于优先级的调度算法。 支持8/32/256优先级&#xff0c;其中0表示最高&#xff0c;7/31/255表示最低。最低优先级7/31/255优先级用于空闲线程。 支持以相同优先级运行的线程。 共享时…

【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览 第七十二期】Mon, 8 Jan 2024

AI视野今日CS.NLP 自然语言处理论文速览 Mon, 8 Jan 2024 Totally 17 papers &#x1f449;上期速览✈更多精彩请移步主页 Daily Computation and Language Papers DeepSeek LLM: Scaling Open-Source Language Models with Longtermism Authors DeepSeek AI Xiao Bi, Deli Ch…