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Enregistrement W4411666649 · doi:10.34190/eccws.24.1.3380

CyberX 2.0: From Hacks to Head Games - Evolving Cyber Defence with Strategic Twists and Tactical Consequences

2025· article· en· W4411666649 sur OpenAlexaff
Scott Knight, Sylvain Leblanc, Erich Devendorf, Mike Shuck

Notice bibliographique

RevueEuropean Conference on Cyber Warfare and Security · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInformation and Cyber Security
Établissements canadiensRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHead (geology)Computer securityComputer scienceGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CyberX is a unique, large-scale cyber operations exercise that incorporates a cyber-kinetic battlespace, designed to provide participants with a realistic, multifaceted problem space. The original environment offered limited support for Information Environment operations beyond scenarios for Defensive Cyber Operations, Offensive Cyber Operations, and Computer Network Exploitation. These scenarios did not initially include aspects of information operations or cognitive influence, such as diplomacy, propaganda, fake news, social media manipulation, and political subversion—key elements associated with hybrid warfare. This paper presents the ongoing evolution of CyberX, which introduces new dimensions of Information Operations to enhance the exercise scenarios and broaden learning opportunities for participants. The goal is to incorporate open-source intelligence and cognitive influence elements into Information Environment operations. New features include a geopolitical context for the mission scenario and a cognitive dimension to the Information Environment, ensuring that decisions made at the tactical cyberspace level carry real consequences. An integrated social media environment now supports Information Operations scenarios, populated by simulated personas and social media interactions. Exercise control referees use this platform to set up the scenario and manage gameplay. The platform leverages AI to semi-automatically generate message content, blending AI-generated rumors with ground-truth information. This simulated information space provides commanders with a more nuanced understanding of adversary disposition and movements. However, with this enhanced insight comes a greater strategic responsibility, requiring commanders to operate within the cognitive geopolitical space. This evolution makes the CyberX mission scenarios more tangible and realistic. The goal is to ensure that decisions made at the tactical cyberspace layer have real consequences. Choices aimed at locally optimizing risk in response to a cyber threat at the expense of overall mission success are discouraged. The learning outcomes now emphasize the integrated nature of cyber operations with other operational domains and their interdependence for mission success.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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