Résumé - Enabling Cyber Security Education through Digital Twins and Generative AI Peut être traduit en français par : Mise en œuvre de l'éducation à la cybersécurité à l'aide des jumeaux numériques et de l'intelligence artificielle générative

Enabling Cyber Security Education through Digital Twins and Generative AI Peut être traduit en français par : Mise en œuvre de l'éducation à la cybersécurité à l'aide des jumeaux numériques et de l'intelligence artificielle générative

2025-07-23 13:55:35

{"Vita Santa Barletta","Vito Bavaro","Miriana Calvano","Antonio Curci","Antonio Piccinno","Davide Pio Posa"}

{cs.CR,cs.AI,cs.CY,cs.HC,cs.SE}

Ce document explore l'utilisation des jumeaux numériques et des modèles de grande langue (LLM) pour améliorer l'éducation en cybersécurité et la préparation opérationnelle. Il enquête sur la manière dont l'intégration de ces technologies avec des outils de tests de pénétration peut offrir un cadre pratique et interactif pour explorer les vulnérabilités et les stratégies de défense dans des environnements cyber simulés. La recherche se concentre sur le Red Team Knife (RTK), un kit d'outils de tests de pénétration personnalisé aligné avec le modèle Cyber Kill Chain. RTK guide les apprenants à travers les phases clés des attaques cybernétiques, y compris la reconnaissance, l'exploitation et la réponse, au sein d'un écosystème alimenté par des jumeaux numériques. L'intégration des LLM enrichit davantage l'expérience en fournissant des retours intelligents et en temps réel, des explications de menaces en langage naturel et un soutien à l'apprentissage adaptatif pendant les exercices de formation. Le cadre combiné de jumeau numérique-LLM est actuellement en phase de test dans des contextes académiques pour développer des compétences pratiques en évaluation des vulnérabilités, détection des menaces et opérations de sécurité. Les résultats initiaux suggèrent que l'intégration améliore considérablement l'efficacité et la pertinence de la formation en cybersécurité, en bridant le fossé entre la connaissance théorique et l'application réelle. Points clés du document : * Les jumeaux numériques gagnent en popularité dans le domaine de la cybersécurité pour leur capacité à reproduire des infrastructures IT, OT et IoT complexes, permettant une surveillance en temps réel, une analyse de menace et une simulation de système. * La recherche enquête sur la manière dont l'intégration des jumeaux numériques avec des outils de tests de pénétration et des LLM peut améliorer l'éducation en cybersécurité et la préparation opérationnelle. * Le kit d'outils Red Team Knife (RTK) guide les apprenants à travers les phases clés des attaques cybernétiques au sein d'un écosystème alimenté par des jumeaux numériques. * L'intégration des LLM fournit des retours intelligents et en temps réel, des explications de menaces en langage naturel et un soutien à l'apprentissage adaptatif. * Le cadre combiné de jumeau numérique-LLM est actuellement en phase de test dans des contextes académiques pour développer des compétences pratiques en évaluation des vulnérabilités, détection des menaces et opérations de sécurité. * Les résultats initiaux suggèrent que l'intégration améliore considérablement l'efficacité et la pertinence de la formation en cybersécurité. Dans l'ensemble, la recherche démontre comment les jumeaux numériques et les LLM peuvent transformer l'éducation en cybersécurité pour répondre aux exigences évoluant de l'industrie en fournissant un cadre pratique et interactif pour explorer les vulnérabilités et les stratégies de défense.