AI-baserad hotdetektion och Beteendeanalys

Varför traditionell säkerhet inte längre räcker

Cyberhot har utvecklats. De är inte längre statiska eller förutsägbara – de är ofta AI-drivna, distribuerade och anpassningsbara. Angripare använder automatiserade verktyg för att skanna, analysera och agera i realtid. Det innebär att ni inte längre bara möter människor – ni möter maskiner som lär sig ert nätverk.

Traditionella säkerhetssystem förlitar sig på signaturer, manuella regler eller uppdaterade hotdatabaser. Men dessa metoder är reaktiva och bygger på tidigare kända attacker. De saknar förmåga att förutse nya mönster eller förstå komplexa samband. Det gör att angrepp kan pågå i veckor innan de ens upptäcks.

Ett modernt intrång kan vara fördelat över flera dagar: en ny användare skapas, rättigheter justeras, ett fjärrverktyg exekveras och en stor mängd data laddas ner – men inget av detta sker samtidigt. Utan kontextuell analys blir det bara brus.

För att identifiera ett hot bland hundratals miljoner datapunkter krävs maskininlärning och korrelationsmotorer som förstår när flera små avvikelser tillsammans bildar ett större mönster. Och det är här AI-baserad hotdetektion blir kritisk.

Vår plattform analyserar beteende, trafik, rättigheter och systemloggar i realtid. Den lär sig hur just er miljö fungerar – och slår larm när något bryter mot det normala. Den behöver inte vänta på att andra företag först blir hackade – den skyddar er på era villkor.

Det är därför vi säger: AI-hot kräver AI-försvar. I en värld där angriparen tänker, anpassar och lär sig – måste även ert skydd göra detsamma.

Arkitekturen bakom AI-hotdetektion

För att upptäcka moderna hot krävs mer än antivirus, brandväggar och logginsamling. Det krävs ett analyslager – ett intelligent, korrelerande lager som kan tolka vad alla andra system ser, i realtid. Det är detta lager som omvandlar realtidsövervakning till konkret säkerhetsinsikt.

Men detta analyslager är bara en del av vår säkerhetsplattform. Det utgör hjärnan i ett större ekosystem som även inkluderar proaktiv respons, molnintegration, endpoint protection, nätverksövervakning och SOC. Det är här datan omvandlas till insikt – och där varje potentiellt hot får mening och kontext.

Vad analyslagret består av

• Wazuh – agentbaserad logginsamling med stöd för FIM, sårbarhetsanalys, Active Response och användarbeteende.
• Owl Network, Suricata, Zeek – identifierar protokoll, avvikande trafikmönster, laterala rörelser och signaturfria hot via djup nätverksinspektion.
• ESET Security Management – signaler från klientskydd – inklusive beteendeavvikelser, virusförsök och karantän.
• OpenSearch – vår gemensamma lagrings- och analysplattform där all data samlas, korreleras och visualiseras.
• Apache Spark – för realtidsberäkningar, tidslinjer, klustring och anomalidetektion i stora datamängder.
• PyTorch – AI-modeller som tränas specifikt på era dataflöden – det gör att skyddet förstår vad som är normalt för er.
• MITRE ATT&CK – alla mönster och hot klassificeras enligt denna standard, så ni förstår var i attackkedjan ni befinner er.

Integration, inte isolering

För att verkligen förstå vad som sker krävs helhetssyn. Därför arbetar inte komponenterna ovan separat – de samverkar. Trafikmönster, filaktivitet, loggändringar, användarrörelser – allt måste tolkas tillsammans.

Genom ett gemensamt analyslager, integrerat i vår säkerhetsplattform, möjliggör vi exakt det: en miljö där alla datapunkter samlas, granskas och förstås – som ett sammanhang. Där AI:n inte bara ser ett larm – utan en berättelse.

Vad vi upptäcker: Från beteende till mönster

Att något händer i ett IT-system är normalt. Att något händer i fel kontext – det är ett potentiellt angrepp. Vår detektionsmotor är tränad på att inte bara se enskilda händelser, utan att känna igen mönster som tyder på hot – även när varje komponent ser harmlös ut. Detta är kärnan i modern hotdetektion och beteendeanalys inom IT.

Systemet analyserar tusentals parametrar i realtid: vem som gör vad, när det görs, hur det görs och varifrån. I stället för att bara reagera på statiska regler, identifierar vår plattform avvikelser i beteenden över tid och mellan system – ett typiskt exempel på avancerad anomalidetektion.

Exempel på komplexa mönster vi identifierar

• En användare loggar in från Stockholm, 30 sekunder senare från Singapore.
• En intern skrivare börjar plötsligt skicka ut HTTP-förfrågningar.
• En administratör raderar loggar efter att ha gjort ändringar i grupper och rättigheter.
• En användare öppnar och exfiltrerar hundratals filer via en okrypterad anslutning.
• Ett script kör PowerShell-kommandon med ovanliga parametrar under natten.
• Ett API-anrop görs med legitim token – men från en ovanlig klient.

Individuellt är dessa beteenden inte alltid skadliga. Men när de uppträder tillsammans, i fel kontext, vid fel tidpunkt eller från fel plats – då reagerar vår AI.

Från rådata till beslutsunderlag

För att nå denna nivå av detektion måste vi kombinera:

• Beteendeanalys (UEBA)
• Tidslinjer
• Korrelaterade loggflöden
• Anomalimodeller
• Hotintelligens

Det är inte bara ett larm. Det är en förståelse av att en kedja av händelser tillsammans utgör ett hot – även om ingen av dem triggade ett traditionellt larm.

Ständigt förbättrad precision

Genom att tränas på just er miljö bygger modellen upp en kontextuell förståelse av hur användare, system och nätverk vanligtvis beter sig. Det stärker både nätverkssäkerheten och möjliggör en respons som baseras på verkliga risker. Med tiden innebär det färre falsklarm – och att verkliga hot upptäcks snabbare.

MITRE ATT&CK och taktisk kontext

När ett angrepp pågår räcker det inte med att veta att något är fel. Det viktiga är att förstå vad syftet är, var i attackkedjan det befinner sig och vad som sannolikt kommer härnäst. Det är här MITRE ATT&CK kommer in – som en grundpelare i vår AI-baserade cybersäkerhetsplattform.

MITRE ATT&CK är en öppen kunskapsbas över verkliga attacktekniker, samlade från tusentals dokumenterade intrång globalt. Den fungerar som ett ramverk för att identifiera taktik, teknik och procedurer (TTPs) som används av angripare – och därmed även för att känna igen mönster i er miljö.

Vår säkerhetsplattform använder detta ramverk på två nivåer:

• I realtid, för att tolka och klassificera varje misstänkt händelse med hjälp av AI och beteendedata.
• Strategiskt, för att dokumentera vilka delar av MITRE-matrisen som är möjliga i just er miljö – och var eventuella sårbarheter finns.

Det gör att ni inte bara reagerar snabbare vid incidenter – ni kan också förebygga dem genom att systematiskt arbeta med att minska er exponerade yta.

Exempel på tolkad kontext

• Ett PowerShell-kommando i en användarsession mappas till Execution.
• En ny administratör som skapas direkt efter rättighetsförändringar klassas som Privilege Escalation.
• En ZIP-fil som skickas okrypterat till en extern server flaggas som Exfiltration.
• Ett API-anrop från ovanlig enhet med höga rättigheter klassas som Credential Access.

Vad ni vinner på detta

• Ni får inte bara larm – ni får förklarade händelser.
• Ni ser om ett angrepp är i början, pågående eller i slutskedet.
• Ni kan prioritera åtgärder baserat på attackens mål och position.
• Ni stärker ert incidentarbete med tydlig dokumentation, förankrat i en global standard.
• Ni kan i förväg identifiera blinda fläckar och bygga bort dem.

MITRE ATT&CK gör det möjligt att prata samma språk mellan teknik, ledning och säkerhetsansvariga. Det förvandlar tekniska larm till taktisk säkerhetsinsikt – en nyckelkomponent i varje modern AI cybersäkerhet.

Självlärande skydd – tränat på er miljö

Inget IT-system är det andra likt. Varje organisation har sina användarmönster, arbetstider, applikationer och systemflöden. Det som är ett hot i en miljö kan vara helt normalt i en annan. Därför kan inte hotdetektion bygga på generiska regler – den måste vara personlig.

Vår AI-drivna säkerhetsplattform är designad för just det. Den tränas kontinuerligt på er unika miljö och bygger upp en modell av vad som är normalt: hur användare rör sig, vilka system de interagerar med, vilka filer som används och när. Det är AI cybersäkerhet på riktigt – där skyddet anpassar sig efter verksamheten.

Vad betyder det i praktiken?

• Ett konto som normalt bara används under kontorstid loggar in kl 03:17.
• En användare försöker exekvera script på en server där den aldrig tidigare varit inloggad.
• Ett API-anrop kommer från ett nytt verktyg med oväntade rättigheter.
• En container startas med ny konfiguration i ett annars statiskt kluster.
• Stora datamängder laddas ner från en känslig filresurs – men användaren är inte ens inloggad lokalt.
• Filer öppnas av ett process-ID som tillhör en okänd tredjepartsapplikation.

Här kombineras avancerad filövervakning (FIM) med användarprofilering och kontextuell analys. Systemet ser att det inte är personen själv som har öppnat dokumenten – utan ett externt verktyg eller ett automatiserat skript som agerar på kontots vägnar. Det är exakt den typen av avvikande mönster som klassisk loggning missar – men som vår AI kan identifiera.

Kontinuerlig förbättring utan manuella regler

Till skillnad från lösningar som kräver ständigt underhåll, bygger vår modell på ett självförbättrande ramverk. Den justerar sig i takt med att ert beteende förändras – och lär sig skilja mellan harmlösa variationer och verkliga hot.

• Inga manuella regler krävs.
• Automatisk anpassning till förändringar i er miljö.
• Färre falsklarm och snabbare identifiering av riktiga angrepp.

Det betyder att ni får ett system som lär sig, anpassar sig och levererar hotdetektion med precision – oavsett hur just er IT-miljö ser ut.

Från brus till beslut – prioriterad analys

Att samla in data är enkelt. Att förstå vad som faktiskt betyder något – det är utmaningen. I många organisationer drunknar säkerhetsansvariga i larm som saknar kontext, prioritet eller riktning. Resultatet blir att verkliga hot försvinner i mängden.

Därför handlar vår AI-baserade hotdetektion inte bara om att se, utan om att förstå och filtrera. Systemet arbetar med en kombination av riskmodeller, hotklassificering, kontextuell analys och prioriteringslogik för att avgöra vad som kräver åtgärd – och vad som kan ignoreras.

Så fungerar det

• Varje händelse får en poäng baserat på sannolikhet, allvarlighetsgrad och MITRE-taktik.
• Händelser med låg risk eller förklarad bakgrund sorteras bort automatiskt.
• Kvar blir en prioriterad lista av incidenter – med kontext, tidslinje och föreslagen åtgärd.

Exempel: Från logg till insikt

• 🔹 Ett användarkonto har begärt tusentals filåtkomster → normalt för backupscript? Ignoreras.
• 🔸 Samma konto har även använts för att starta en ovanlig process på en server → avvikelse upptäcks.
• 🔺 När kontot dessutom exekverar PowerShell och skickar trafik till en IP i östeuropa → klassas som högriskincident.

Dessa tre datapunkter hade kanske ignorerats var för sig. Men i kombination ger de ett tydligt mönster. Det är detta vår plattform identifierar – och presenterar som ett beslutsunderlag, inte en gissning.

Mer fokus, mindre stress

Det innebär att ert team slipper lägga tid på att manuellt granska irrelevanta loggar. Ni får inte bara en översikt, utan ett beslutsstöd – med rätt händelser, i rätt ordning, och med rätt åtgärdsförslag. Det gör både er respons snabbare och er arbetsbelastning rimligare.

Ett tänkande försvar – självlärande, prediktivt och integrerat

I ett digitalt landskap där hot är snabba, automatiserade och ofta drivs av AI, krävs ett försvar som matchar – eller överträffar – angriparens kapacitet. Det räcker inte med att reagera. Man måste kunna förutse, anpassa och agera innan skadan sker.

Vårt säkerhetssystem är inte en samling verktyg – det är en sammanhängande, självlärande plattform. Den är byggd för att tolka, förutspå och skydda, baserat på just era mönster, system och verksamhetslogik.

Så fungerar det i praktiken

• Plattformen tränas kontinuerligt på er miljö – inte generiska data.
• Händelser tolkas utifrån kontext, roll och normalbeteende.
• När ett mönster bryter mot det förväntade sker åtgärd automatiskt.
• Åtgärder spåras, dokumenteras och kan revideras för förbättrad precision.

Skillnaden mot traditionella lösningar

Traditionell säkerhet	Vårt intelligenta försvar
Reaktivt, regelbaserat	Självlärande och adaptivt
Öar av isolerade system	Full integration och korrelation
Manuell analys	AI-driven prioritering och åtgärd
Generiska larm	Kontextuella, verifierade insikter
Skydd av komponenter	Skydd av hela flödet – från endpoint till moln

Nästa steg: från insikt till handling

• Utforska våra tjänstepaket – anpassade för olika miljöer och krav.
• Kontakta oss – vi hjälper er att analysera nuläget och bygga ett proaktivt skydd.

Ett smartare försvar handlar inte bara om teknik – det handlar om att ge er kontroll, förtroende och framtidssäkerhet.

Vanliga frågor om AI-baserad hotdetektion och cybersäkerhet

Varför räcker inte traditionell cybersäkerhet längre?

Hoten idag är AI-drivna, snabba och anpassningsbara – traditionella lösningar reagerar för långsamt och saknar kontextförståelse.

Hur fungerar AI-baserad hotdetektion?

Genom att analysera beteende, trafik, loggar och rättigheter i realtid och lära sig vad som är normalt i just er miljö.

Vad är ett analyslager i cybersäkerhet?

Det är det intelligenta skiktet i en säkerhetsplattform som korrelerar data från olika system för att ge meningsfull insikt.

Vilka komponenter ingår i ert analyslager?

Wazuh, Suricata, Zeek, ESET, OpenSearch, Spark, PyTorch och MITRE ATT&CK – alla integrerade för helhetsanalys.

Hur identifierar ni komplexa hotmönster?

Genom att kombinera anomalidetektion, korrelation, UEBA och tidslinjer för att tolka avvikelser i sitt sammanhang.

Vad är MITRE ATT&CK och varför används det?

Det är ett globalt ramverk som klassificerar attacker enligt taktik och teknik – och översätter larm till förståeliga hotbilder.

Hur fungerar självlärande skydd?

Plattformen tränas på er miljö och lär sig kontinuerligt vad som är normalt – vilket minskar falsklarm och ökar precision.

Kan systemet tolka attacker i kontext?

Ja, genom att se mönster och koppla händelser till MITRE ATT&CK kan AI:n förstå syftet med ett angrepp.

Vad händer när ett avvikande mönster upptäcks?

Systemet kan automatiskt blockera, isolera, notifiera eller skapa incidenter beroende på hotets nivå.

Hur skiljer ni mellan hot och normala variationer?

Genom att använda AI-modeller som tränats på just ert normala beteende, inte generiska regler.

Hur prioriteras incidenter i systemet?

Alla händelser poängsätts utifrån sannolikhet, allvar och MITRE-kategori – vilket ger en fokuserad åtgärdslista.

Vad är skillnaden mot ett traditionellt SIEM?

Vi ger inte bara larm – vi tolkar dem. Systemet filtrerar, förstår och prioriterar – automatiskt och i kontext.

Vad menas med kontextuell säkerhet?

Att varje händelse tolkas utifrån vem, när, hur och var – så att ni inte reagerar på brus, utan på verkliga hot.

Vilka typer av avvikelser kan AI:n upptäcka?

Allt från misstänkt inloggningstid till komplex exfiltration via ovanliga verktyg – även om varje steg i sig är diskret.

Hur anpassas plattformen över tid?

Modellen förbättras kontinuerligt genom inlärning på nya datapunkter, vilket ger ökad träffsäkerhet ju längre den körs.