Der Cybersecurity Digital Twin erstellt eine virtuelle Simulation der individuellen IT-Umgebung (Quelle: Trend Micro)
Cybersicherheits-Teams haben mit einer wachsenden Angriffsfläche und einer Flut an Warnmeldungen zu kämpfen, die es erschwert, kritische Indikatoren zu erkennen. Deshalb wird künstliche Intelligenz (KI) immer wichtiger, um die täglichen Security-Herausforderungen zu meistern. Gerade agentenbasierte KI (Agentic AI) bietet Unternehmen verschiedene Unterstützungs- und Automatisierungsmöglichkeiten, mit denen sie proaktiv werden können, um Angreifern einen Schritt voraus zu sein.
Ein Beispiel für solche Agenten sind Cybersecurity Digital Twins. Diese erstellen eine virtuelle Simulation der individuellen IT-Umgebung, die kontinuierlich mit Daten des Originalsystems aktualisiert wird. Dabei geht es nicht darum, eine vollständige 1:1-Kopie zu erzeugen, sondern um eine Modellierung der Elemente, die für den jeweiligen Anwendungszweck relevant sind. So erfasst der Digital Twin die Infrastrukturen, Datenflüsse, Identitäten, Sicherheitsmechanismen und Verhaltensweisen, um aussagekräftige Simulationen und Validierungen zu ermöglichen.
In der Simulation können die Aktivitäten von Angreifern imitiert und die Risikoexposition in Echtzeit berechnet werden. Dabei lernen die Agenten dynamisch dazu. Auf diese Weise können IT-Sicherheitsverantwortliche ihre Verteidigungsstrategie durch eine unbegrenzte Anzahl von Tests kontinuierlich validieren und optimieren – ganz ohne Ressourcen der Produktivumgebung zu verbrauchen oder dort Störungen zu verursachen. Dank der durch die KI-Agenten gewonnenen Fähigkeit, Aktionen von Angreifern zu antizipieren, können Unternehmen mit einem proaktiven Security-Ansatz schneller sein.
Datenkorrelation und -analyse in großem Maßstab
Agentenbasierte KI-Technologie hat zudem das Potenzial, die bekannten Nachteile von SIEM-Lösungen (Security Information and Event Management) zu überwinden: Hohe Kosten, große Komplexität und eine Flut von Warnmeldungen. Herkömmliche SIEM-Lösungen basieren auf manueller Konfiguration und vordefinierten Parsern, die jedoch mit der Geschwindigkeit und Vielfalt heutiger Datenquellen nicht mehr Schritt halten können. Anders ein Agentic SIEM: Dieses nutzt KI-Agenten, um Daten automatisiert zu normalisieren und eigenständig die relevanten Warnmeldungen herauszufiltern. Das reduziert die Arbeitslast für Security-Analysten und senkt die Kosten. Zudem lassen sich neue Datenquellen und Arten von Logs innerhalb von wenigen Tagen oder sogar Stunden integrieren – im Vergleich zu mehreren Monaten bei klassischen SIEM-Lösungen.
Die Zukunft der Cybersecurity ist proaktiv und KI-gestützt
Bedrohungslandschaften und IT-Infrastrukturen entwickeln sich beständig weiter – und auch die die Cybersicherheit muss dabei Schritt halten. Rein reaktive Security ist heute nicht mehr zeitgemäß. Mit einer proaktiven Sicherheitsstrategie, die das Potenzial von KI-Agenten ausschöpft, können Unternehmen dagegen Risiken vorausschauend mindern und auch künftige Herausforderungen meistern. Eine umfassende Cybersecurity-Plattform schafft dafür die Basis: Sie führt Security-Daten, -Systeme und -KI-Modelle zusammen und ermöglicht eine zentrale Steuerung. Das reduziert die Komplexität und schafft zentrale Sichtbarkeit über Aktivitäten, Risiken und Bedrohungen in der gesamten IT-Umgebung.