Toward Human Digital Twins for Cybersecurity Simulations on the Metaverse: Ontological and Network Science Approach
Notice bibliographique
Résumé
Background Cyber defense is reactive and slow. On average, the time-to-remedy is hundreds of times larger than the time-to-compromise. In response, Human Digital Twins (HDTs) offer the capability of running massive simulations across multiple domains on the Metaverse. Simulated results may predict adversaries' behaviors and tactics, leading to more proactive cyber defense strategies. However, current HDTs’ cognitive architectures are underdeveloped for such use. Objective This paper aims to make a case for extending the current digital cognitive architectures as the first step toward more robust HDTs that are suitable for realistic Metaverse cybersecurity simulations. Methods This study formally documented 108 psychology constructs and thousands of related paths based on 20 time-tested psychology theories, all of which were packaged as Cybonto—a novel ontology. Then, this study applied 20 network science centrality algorithms in ranking the Cybonto psychology constructs by their influences. Results Out of 108 psychology constructs, the top 10 are Behavior, Arousal, Goals, Perception, Self-efficacy, Circumstances, Evaluating, Behavior-Controllability, Knowledge, and Intentional Modality. In this list, only Behaviors, Goals, Perception, Evaluating, and Knowledge are parts of existing digital cognitive architectures. Notably, some of the constructs are not explicitly implemented. Early usability tests demonstrate that Cybonto can also be useful for immediate uses such as manual analysis of hackers’ behaviors and automatic analysis of behavioral cybersecurity knowledge texts. Conclusions The results call for specific extensions of current digital cognitive architectures such as explicitly implementing more refined structures of Long-term Memory and Perception, placing a stronger focus on noncognitive yet influential constructs such as Arousal, and creating new capabilities for simulating, reasoning about, and selecting circumstances.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».