サイバーリスクPML(予想最大損害額)レポートサービス

下記の様なサイバーリスクの課題を解決致します。

現在の当社のサイバーリスク対策に抜け・漏れ・課題はないか?

セキュリティとして保護すべきものを可視化、定量化することが可能

リスクを金額に換算して、経営視点でサイバーリスクを把握したい

適切なリスク管理配分(回避・低減・移転・受容)の基礎情報として活用

経営課題としてサイバーリスク対策の優先度を高くもってほしい

レポート結果をセキュリティ予算やリソースの確保のエビデンスに活用

DXの進展やIoT機器の増加など、CISOを始めとする企業のサイバーリスク担当者にとって、サイバーセキュリティ対策は複雑さと高度なスキルがますます求められる状況になってきています。
その一方で、国内企業においてサイバーリスク対策の優先度が高くない要因として 自社がサイバー攻撃の被害にあうとは想像・想定できない
どれほどの被害にあうのかわからない
などが挙げられます。

MS&ADインターリスク総研の「サイバーリスクPMLレポートサービス」では、
リスクマネジメントの重要な要素の一つである「リスクの定量化」を実現、
予想最大損害額(Probable Maximum Loss PML)を算出するほか、
算出過程で判明した改善すべきポイント、改善実施した場合のPML削減額を分析します。

MS&ADインターリスク総研株式会社 サイバーリスクPML(予想最大損害額)レポートサービス サイバーリスクPML(予想最大損害額)レポートサービス

本サービスの概要

本サービスでは、基礎インプットデータ(売上、利益、従業員数など)とリスク評価を組み合わせ、
PMLを算出し、レポートにまとめご提供します。

レポートでは、PML算出の過程で判明した改善すべきポイント、
改善実施した場合のPML削減額も分析します。

また、ご要望に応じてサイバーセキュリティにかけるコスト(売上に対する比率)や、
セキュリティ組織のあり方などについての解説などを付け加えることも可能です。

リスク評価(CIS, NISTCSF等)結果をインプットデータとする

売上、従業員数、保有データ量、事業地域などの情報を予想最大損害額算出のインプットデータとして予想最大損害額を算出

KOVRRの持つノウハウを活用したシミュレーション

PML算出

本サービスの特徴 ボトムアップによるシミュレーション

本サービスでは、これまでのサイバーPMLで使用されている基礎インプットデータ(売上、利益、従業員数等)のみでなく、リスク評価を加えシミュレーションを実施していることにより、「対策の具体事例の提供」とその「対策を実施することによって、削減される予想損害額の関係性」を分析します。

これまでのシミュレーション
(基礎データのみ)

基礎インプットデータのみでのシミュレーションでは、
どんな対策をすればリスク低減ができるのかわからない

今回のシミュレーション
(外部データを含む)

外部診断の結果を分析モデルに投入することで、
対策の具体事例の提供」とその
対策を実施することによって、削減される予想損害額の関係性」を可視化

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FAQ -よくある質問-

どんなデータを提供すればいいのですか?
たとえば下記の内容です。
  • PMLの算出対象とする会社名
  • 所在地
  • 売上
  • 利益
  • 従業員数
  • ドメイン等です。
また、別途提供するリスク評価に使用する質問表に回答いただきます。
どのくらいの期間がかかりますか?
お客さまからデータ提供いただいてから報告書の納品まで、約1か月程度のお時間をいただきます。
※【ご参考】本サービスご利用のフローは下記のとおりです。
①お申込み→ ②データ提供依頼→ ③お客さまから当社へのデータ提供→ ④分析レポート作成→ ⑤報告
料金はどのくらいですか?
本サービスの料金は、個別にお見積させていただきます。

活用例

サイバーリスクの定量化および対策実施による削減効果の可視化を実現でき、経営層にも説明がしやすくなった

自社のみならず関連するグループ各社の
内部統制ツールとして活用している

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本サービスご利用にあたってのご注意

お問合せ先・お申込み先

MS&ADインターリスク総研株式会社

リスクマネジメント第三部 
危機管理・サイバーリスクグループ

東京都千代田区神田淡路町2-105

MAIL:CyberRisk_irric@ms-ad-hd.com

本サービスの提携事業者について

KOVRR

Kovrrのサイバーリスクモデリングプラットフォームは、グローバルな(再)保険会社に、肯定的なサイバーリスクエクスポージャーと非肯定的なサイバーリスクエクスポージャーの透明性の高いデータ駆動型のインサイトを提供しています。

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