La convergence des jumeaux numériques (JN) et de l'intelligence artificielle (IA) constitue une combinaison prometteuse pour améliorer la cybersécurité en prédisant proactivement les menaces et les attaques. Cet article propose une taxonomie complète des jumeaux numériques pour la cybersécurité, en catégorisant leurs rôles dans la prédiction des menaces et la détection des attaques. En analysant les méthodologies, les stratégies de sélection des caractéristiques des systèmes et les outils d'intelligence artificielle utilisés dans diverses implémentations, leurs capacités et limites actuelles sont mises en évidence.

The convergence of Digital Twin (DT) technology and Artificial Intelligence (AI) presents a promising combination for enhancing cybersecurity by proactively predicting threats and attacks. This paper proposes a comprehensive taxonomy of Digital Twins for cybersecurity, categorizing its roles in threat prediction and attack detection. By analyzing methodologies, feature selection strategies, and AI tools employed across implementations, it highlights their current capabilities and limitations.