Digitale Zwillinge in der Cybersicherheit : Den Angreifern einen Schritt voraus : Trend Micro Halle 7, Stand 137 und 139

Cyberkriminelle setzen zunehmend künstliche Intelligenz ein, um Angriffe zu skalieren, Schwachstellen automatisiert zu identifizieren und gezielt auszunutzen. Mit Large Language Models (LLMs) erstellen sie täuschend echte Phishingmails und entwickeln kontinuierlich neue Malware-Varianten. KI ermöglicht heute Kampagnen in bisher ungeahntem Ausmaß und Tempo. Schneller als je zuvor können Bedrohungsakteure nach der Erstinfektion ihre Rechte erweitern und lateral im Netzwerk vordringen. Um sich vor dieser massiven Bedrohungswelle zu schützen, brauchen auch Security-Teams Verteidigungsmaßnahmen in Maschinengeschwindigkeit  – nicht nur für eine schnelle Erkennung und Reaktion, sondern auch für ein kontinuierliches, proaktives Risikomanagement. Wer es schafft, Bedrohungen vorherzusehen, kann seine Security-Strategie zielgerichtet stärken, um den Angreifern einen Schritt voraus zu sein. Eine entscheidende Rolle spielen dabei Cybersecurity Digital Twins.

Definition und Funktionsweise

Ein digitaler Zwilling ist ein virtuelles Abbild eines physischen Produkts, Prozesses oder Systems. Er wird kontinuierlich mit Echtzeitdaten gespeist, um Verhalten, Interaktionen und Zustände zu simulieren, zu analysieren und zu überwachen – ohne die reale Umgebung zu beeinträchtigen. In der Industrie wird dieses Konzept seit Jahren erfolgreich eingesetzt, etwa zur Überwachung technischer Anlagen oder zur Optimierung von Wartungsintervallen. Übertragen auf die Cybersicherheit bildet ein Digital Twin die sicherheitsrelevante Struktur und das Verhalten einer digitalen Umgebung ab. Dabei geht es nicht um eine vollständige Kopie, sondern um eine Modellierung der Elemente, die für den jeweiligen Anwendungszweck relevant sind. So erfasst ein Cybersecurity Digital Twin die Infrastruktur, Datenflüsse, Identitäten, Kontrollmechanismen und Verhaltensweisen mit angemessener Genauigkeit, um aussagekräftige Simulationen und Validierungen zu ermöglichen.

Technologische Voraussetzungen Digitale Zwillinge sind kein neues Konzept. In der Cybersicherheit halten sie aber erst jetzt Einzug, weil bisher die technischen Voraussetzungen fehlten. Erst die Kombination aus fortschrittlicher Telemetrie, skalierbaren Cloud-Infrastrukturen und KI ermöglicht es, komplexe digitale Umgebungen kontinuierlich und realitätsnah zu modellieren. Moderne Security-Umgebungen erzeugen enorme Mengen an Streaming-Daten, die in den digitalen Zwilling einfließen, sodass ein präzises, lebendiges Risikomodell entsteht. Auf Cloud-Architekturen lässt sich das virtuelle Abbild praktikabel, kosteneffizient und sicher betreiben. KI-Agenten und LLMs wiederum kommen zum Einsatz, um Angreiferverhalten dynamisch zu simulieren, intelligente Testszenarien zu entwerfen und automatisiert Schlussfolgerungen zu ziehen. So können sich SecurityTeams besser auf neue Bedrohungen vorbereiten und den Angreifern zuvorkommen.

Die Bedeutung von proaktiver Security ist heute hinlänglich bekannt: Viele Unternehmen haben bereits Maßnahmen wie Application Security Testing, Pentesting oder gar Red Teaming etabliert. Diese sind zweifellos wertvoll, stellen aber immer nur eine Momentaufnahme dar. Da solche Maßnahmen mit einem hohen finanziellen und manuellen Aufwand verbunden sind, erfolgen sie nur sporadisch. In dynamischen Umgebungen, in denen sich Konfigurationen, Systeme und Risiken permanent verändern, reicht das nicht weit genug. Digitale Zwillinge ermöglichen dagegen eine automatisierte, kontinuierliche Sicherheitsbewertung.

Praktische Anwendungsbeispiele

Welche Vorteile ein Cybersecurity Digital Twin bringt, lässt sich am besten anhand von konkreten Use Cases darstellen:

• Auf High-Impact-Angriffsszenarien vorbereiten: Im virtuellen Abbild simulieren KI-Agenten das Verhalten, die Ziele und Taktiken potenzieller Angreifer. Sobald neue Threat Intelligence verfügbar ist, setzen sie diese automatisiert um. Gleichzeitig analysieren sie die Auswirkungen in Echtzeit und testen die Wirksamkeit der Abwehrstrategien. So erhalten Security-Teams validierte Ergebnisse und Entscheidungsgrundlagen, um die Sicherheit gezielt zu verbessern.
• Investitionen in die Sicherheit strategisch planen: Viele Unternehmen entscheiden anhand von Branchentrends, Compliance-Vorgaben oder schlichtweg aus dem Bauch heraus über neue Security-Technologien. Wie wirksam die Investitionen tatsächlich sind, lässt sich schwer messen. Im Cybersecurity Digital Twin können Entscheidungsträger dagegen unter realen Bedingungen testen, welchen Einfluss welche Maßnahmen auf das Sicherheitsniveau haben. Indem sie neue Technologien, veränderte Richtlinien oder Architektur-Anpassungen vorab durchspielen, sind sie in der Lage, Investitionen evidenzbasiert und strategisch zu planen.
• Die Resilienz stärken: Digitale Zwillinge zeigen nicht nur technische Abhängigkeiten, sondern auch die Folgen von Störungen für Entscheidungen und Geschäftskontinuität. Ausfallszenarien lassen sich simulieren, ohne die Produktivsysteme zu beeinträchtigen. So erhalten Führungskräfte Einblick, wie Assets, Datenflüsse und Geschäftsprozesse zusammenhängen, und können ihre Disaster-Recovery-Strategien verbessern.

Implementierungsvoraussetzungen

Damit ein Cybersecurity Digital Twin wirksam funktioniert, benötigt er hochqualitative Telemetrie. Unvollständige oder veraltete Daten können die Simulationen verzerren und zu falschen Sicherheitsentscheidungen führen. Genauso wichtig ist die Skalierbarkeit: Da sich IT-Umgebungen stetig weiterentwickeln, muss auch der Digitale Zwilling mitwachsen, ohne an Leistung oder Aussagekraft zu verlieren. Außerdem darf das System keine isolierte Insellösung sein, sondern sollte sich nahtlos in bestehende IT-, OT- und Cloud-Landschaften integrieren. Nicht zuletzt ist es wichtig, den digitalen Zwilling auch selbst vor Cyberangriffen zu schützen. Schließlich enthält er sensible Informationen über Assets, Schwachstellen und Angriffswege, die nicht in falsche Hände geraten dürfen. Hier gelten dieselben Security-Empfehlungen wie für alle geschäftskritischen Systeme: mehrschichtige Sicherheitskontrollen und regelmäßige Härtungsmaßnahmen.

Mensch und Technologie

Während Cyberkriminelle in KI-Geschwindigkeit angreifen, können wir ihnen mit gleicher Kraft begegnen. Digitale Zwillinge versetzen uns in die Lage, unsere Security-Posture kontinuierlich proaktiv an neue Risiken anzupassen, sodass wir den Angreifern einen Schritt voraus sind. Trend Vision One stellt ein leistungsfähiges digitales Abbild auf Basis von agentenbasierter KI und NVIDIA NIM Microservices in einem Plattformansatz bereit. Trotz Automatisierung und KI bleibt der Mensch dabei unverzichtbar. Auch künftig braucht es kompetente Security-Mitarbeiter, die die Ziele des digitalen Zwillings definieren, ihn strategisch steuern und seine Ergebnisse interpretieren. Im Zusammenspiel werden menschliche Expertise und moderne Technologie zum schlagkräftigen Team, das künftigen Sicherheitsherausforderungen selbstbewusst begegnen kann.