该论文针对开放、非密的安全自主研究受限于无法接触实际作战平台、受争议通信基础设施和代表性对抗测试条件的问题，提出了一种面向威胁的数字孪生方法，用于对具备学习能力的自主平台进行网络安全评估。该方法被实例化为一套开源、模块化的数字孪生系统，模拟典型的自主堆栈，包含分离的感知、自主控制和监控功能；置信度门控的多模态感知；显式的指令与遥测信任边界；以及运行时保持安全的行为。贡献在于方法论层面：一个可复现的设计模式，将威胁分析转化为可观察、可控制的测试，针对欺骗、重放、畸形输入注入、降级感知和对抗性机器学习压力。虽然实现的代理基于地面平台，但架构有意围绕与无人机和空间系统共享的堆栈元素构建，包括受限的机载计算、间歇性或高延迟链路、概率感知和关键任务恢复行为。结果是提供了一个可实施的研究框架，用于无人机和空间领域的可靠且安全自主研究。