Subventions et des contributions :

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Titre :

A Neural Network Based Cyber Insurance Risk Classification Tool

Numéro de l’entente :

EGP

Valeur d'entente :

25 000,00 $

Date d'entente :

20 sept. 2017 -

Organisation :

Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada

Location :

Nouveau-Brunswick, Autre, CA

Numéro de référence :

GC-2017-Q2-04299

Type d'entente :

subvention

Type de rapport :

Subventions et des contributions

Informations supplémentaires :

Subvention ou bourse octroyée s'appliquant à plus d'un exercice financier (2017-2018 à 2018-2019).

Nom légal du bénéficiaire :

Ghorbani, Ali-akbar (Université du Nouveau-Brunswick)

Programme :

Subventions d'engagement partenarial pour les universités

But du programme :

Cyber insurance underwriters need to rapidly assess the cybersecurity risk of prospective cyber insurancex000D
clients in order to quote appropriate premiums for different cyber insurance coverages. Underwriters arex000D
currently relying heavily on their expert professional judgment to determine the key indicators of cybersecurityx000D
risks for different coverages. The Primary objective of this research project is to design, develop, and test ax000D
neural network-based cyber risk classification tool that can adapt to the changing indicators of cyber risk andx000D
make cyber incident risks classification based on current and historical trends in malicious cyber activities.