Nyligen publicerade dataintrång har avslöjat personuppgifter för hundratals miljoner människor. Vissa rapporter pekar på alarmerande ökningar av både storleken och frekvensen av dataintrång, vilket sporrar institutioner runt om i världen att ta itu med vad som verkar vara en förvärrad situation. Men blir problemet i själva verket ännu värre? I den här artikeln studerar vi ett populärt offentligt dataset och utvecklar Bayesian Generalized Linear Models för att undersöka trender i dataintrång. Analys av modellen visar att varken storleken eller frekvensen av dataintrång har ökat under det senaste årtiondet. Vi finner att de ökningar som har väckt uppmärksamhet kan förklaras av de tunga statistiska distributioner som ligger till grund för datasetet. Specifikt finner vi att dataintrångsstorleken är log-normalt distribuerad och att den dagliga frekvensen av brott beskrivs av en negativ binomial distribution. Dessa distributioner kan ge ledtrådar till de generativa mekanismer som är ansvariga för överträdelserna. Dessutom förutspår vår modell sannolikheten för brott av en viss storlek i framtiden. Vi finner till exempel att det under nästa år bara finns en 31-procentig risk för ett brott mot 10 miljoner rekord eller mer i USA. Oavsett vilken trend, dataintrång är kostsamt, och vi kombinerar modellen med två olika kostnadsmodeller för att projicera att under de kommande tre åren överträdelser kan kosta upp till $55 miljarder.
Edwards och Al. REF undersöker trender i dataintrång med hjälp av Bayesian generaliserade linjära modeller.
Hype and Heavy Tails: A Closer Look at Data Breaches
{'venue': 'WEIS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}