Avvikelsehantering och Beteendeanalys

Kontext är nyckeln

I en tid där IT-miljöer blir allt mer dynamiska och hoten allt mer förklädda, är det inte tillräckligt att bara registrera vad som händer – man måste förstå varför det händer.

Det är här kontext kommer in.

De flesta traditionella säkerhetssystem arbetar med statiska regler: “om X händer, larma”. Men modern hotaktörsaktivitet sker inte på det sättet. Istället ser vi attacker som är utdragna, lågintensiva, och anpassade efter miljön de utförs i. Varje enskild aktivitet kan se legitim ut – men helheten är skadlig.

Exempelvis:
En användare loggar in från en ny plats klockan 03:12 – och begär åtkomst till ett arkiv han inte använt på 6 månader.
En skrivare börjar plötsligt kommunicera via HTTP mot en okänd extern IP-adress.
En administratör skapar ett nytt användarkonto efter att ha justerat sina egna rättigheter.

Isolerat är inget av detta nödvändigtvis ett hot. Men i fel kontext, vid fel tidpunkt eller i fel sekvens – då förändras situationen helt.

Vår detektionsplattform arbetar därför inte med hårdkodade regler, utan med kontextmedveten analys. Det innebär att varje händelse sätts i relation till:

• Tidpunkt (är det inom förväntade arbetstider?)
• Enhet (sker det från en känd och godkänd klient?)
• Användare (har personen gjort detta tidigare?)
• Beteendemönster (sker åtgärden som en del av en följd?)

Vi analyserar inte bara vad som sker – utan hur normalt det är att det sker just där, då och av den användaren. Resultatet är en kraftfull filtrering där onödiga larm försvinner och de verkliga hoten framträder tydligt.

Det är också detta som möjliggör förklarbarhet: när ett larm uppstår, kan vi inte bara säga att något hänt – vi kan visa varför det sticker ut. Det ger både IT och verksamhet ett beslutsunderlag, inte bara ett rött blinkande fönster.

I praktiken innebär det:

• Färre falsklarm
• Kortare reaktionstid
• Bättre prioritering
• Högre förtroende för plattformen

Med andra ord: vi byter ut “brus” mot “insikt”.

Beteendeprofilering på individnivå

Att känna till vad som är normalt för en miljö räcker inte längre – vi måste veta vad som är normalt för varje individ och system i den miljön. Det är där beteendeprofilering kommer in.

I vår plattform byggs kontinuerligt en unik profil för varje användare, system, applikation och tjänst. Denna profil utgår från verklig aktivitet, inte fördefinierade regler.

Vi lär oss exempelvis:

• Vilka filer en viss användare arbetar med
• När de vanligtvis loggar in
• Från vilka enheter och platser
• Vilken typ av kommandon eller applikationer som används
• Vilka system eller resurser som normalt nås

Denna data används sedan för att skapa en digital "rytm" – ett aktivitetsmönster som fungerar som referens för framtida händelser.

När en aktivitet sker som inte stämmer överens med mönstret, klassas det som en avvikelse. Men till skillnad från enklare system som alltid larmar, väger vi in kontext:

• Är detta en tillfällig variation?
• Har något liknande hänt tidigare?
• Skedde det i samband med andra beteenden?

Detta gör att vi kan undvika falsklarm som annars drabbar både SOC och slutanvändare. Systemet är designat för att förstå avvikelse – inte misstolka förändring.

Samtidigt är varje beteende kopplat till loggar, nätverkstrafik, filinteraktioner och rättighetsförändringar, som korreleras i OpenSearch. Det innebär att:

• Ett ovanligt beteende aldrig ses isolerat
• Kontexten sparas och vägs in i varje analys
• Tidigare mönster påverkar bedömningen av nya händelser

Det här är UEBA på riktigt – User and Entity Behavior Analytics – men tränad specifikt på er miljö, inte på generiska modeller.

Resultatet?

• Skydd som förstår användarens roll och risk
• Anpassar sig efter förändringar i miljön
• Håller fokus på verkliga avvikelser – inte variationer

Det är skillnaden mellan att bara ha loggar – och att ha situationsförståelse.

Skräddarsydd AI-träning för just er miljö

Ingen IT-miljö är den andra lik. Det som är normalt för en utvecklingsavdelning i ett bolag, är ett avvikande mönster i en produktionsmiljö. Därför fungerar inte färdigpaketerade säkerhetsmodeller när hotbilden förändras i realtid.

Vår plattform bygger på AI-modeller som inte är statiska – utan kontinuerligt tränas på data från just er verksamhet. Genom att förstå er unika struktur, användarmönster, tillgångar och arbetsflöden bygger vi upp en kontextmedveten hotprofil – helt skräddarsydd.

Det innebär att:

• Ni inte behöver förlita er på generella regler från en central databas
• Varje åtgärd i systemet bedöms utifrån era interna referensramar
• Varningsnivåer och trösklar justeras dynamiskt över tid

Vi använder ramverk som PyTorch för att skapa maskininlärningsmodeller som löpande förbättras i takt med att er miljö förändras. Det innebär att modellen lär sig att:

• Ignorera förutsägbara beteenden, även om de verkar udda för andra
• Upptäcka subtila förändringar i aktivitet, timing eller datavolymer
• Förutse och förhindra attacker innan de når affärskritiska system

Detta gäller även vid förändringar som ofta skapar brus i andra plattformar – som nya applikationer, onboarding av personal, eller omstrukturering av infrastruktur. Vår AI förstår förändringen, anpassar sig – och fokuserar på riskerna, inte volymen.

Ju längre systemet körs, desto smartare blir det.

Med tiden får ni:

• Färre falsklarm
• Högre träffsäkerhet
• Bättre förståelse för vad som är normalt
• Kortare reaktionstid vid verkliga incidenter

Ni får alltså inte bara ett försvarssystem – utan en intelligent kollega som lär sig er verksamhet från insidan.

Interna hot och dolda beteenden

De flesta säkerhetsstrategier fokuserar på yttre hot – men de mest skadliga attackerna sker ofta inifrån. Insiderhot är inte bara tekniskt svåra att upptäcka – de är psykologiskt komplexa, eftersom de ofta kommer från betrodda användare, med rättigheter att agera.

Men bara för att något är tillåtet betyder det inte att det är säkert.

Vår plattform är byggd för att identifiera mönster som pekar på missbruk av behörighet, dolt dataläckage och lågintensiva angrepp från insidan. Detta görs genom en kombination av:

• Beteendeprofilering – vad är normalt för varje individ?
• Filövervakning (FIM) – vad händer med känsliga dokument?
• Användarrörelser och åtkomstmönster – vem rör sig var, när och hur?
• OpenSearch-korrelation – hur hänger det ihop med andra systemhändelser?

Vi kan t.ex. upptäcka:

• En IT-tekniker som laddar ner hela e-postarkivet vid midnatt
• En vanlig användare som plötsligt skapar nya lokala administratörer
• En USB-sticka som kopplas in – och kort därefter används för att kopiera 500 dokument
• Ett automatiserat script som öppnar konfidentiella filer – trots att användaren själv inte är inloggad

Insiderhot är svåra eftersom de ofta ser legitima ut. Därför krävs ett system som inte bara larmar – utan förstår kontexten och kan avgöra när en åtgärd, i sitt sammanhang, är farlig.

Vi kompletterar även denna analys med honeypots – falska resurser som ser helt legitima ut, men som inte används i produktion. Om någon försöker interagera med dessa – t.ex. en dold filserver, ett adminkonto eller ett internt API – är det ett starkt tecken på illvillig aktivitet, oavsett om det sker från ett internt eller externt konto.

Vår styrka ligger i att vi inte analyserar dessa aktiviteter isolerat. Allt kopplas samman:

• Rättighetsförändringar
• Filåtkomst
• Nätverkstrafik
• Processer och script
• Användarsessioner
• Honeypot-aktivering

När mönstret inte längre stämmer överens med den etablerade profilen, vet vi att något är fel – även om ingen enskild åtgärd brutit mot en regel.

Detta är avgörande i en värld där det största hotet ofta redan har ett lösenord.

Korrelation med loggar, nätverk och Spark

Ett enskilt loggmeddelande säger väldigt lite. Ett udda filåtkomstmönster kan vara ofarligt – eller en attack i sin linda. Nyckeln till insikt ligger i att sätta varje datapunkt i sitt sammanhang. Därför korrelerar vår plattform all information från hela IT-miljön – i realtid.

Det innebär att systemloggar, nätverkstrafik, användarbeteenden, rättighetsförändringar och processhistorik samlas, indexeras och analyseras som en helhet – inte som separata strömmar. Allt sker i vår kraftfulla dataplattform med:

• OpenSearch som nav för lagring, sökning, dashboard och larm.
• Apache Spark som analysmotor för klustring, tidslinjer, statistisk analys och mönsterigenkänning.

När vi säger korrelation menar vi att vi sätter ihop helheten:

• En fil rörs → av vem?
• Via vilken process → körd av vilken användare?
• Från vilken dator → inloggad via vilken kanal?
• Samtidigt som vad → ändrades rättigheter, sågs annan trafik, fanns det ett script?

Det är så vi identifierar attackkedjor – även om varje steg i sig är subtilt.

Vi bygger inte bara en logglista – vi bygger en tidslinje över det som hänt, när det hände, hur det hängde ihop och varför det spelar roll. Det här är det som gör att en isolerad användaråtgärd plötsligt pekar på ett exfiltreringsförsök.

Systemet är också byggt för att skala. Oavsett om ni hanterar 100 000 datapunkter om dagen eller 10 miljarder – Spark möjliggör analys i realtid, även över distribuerade miljöer, containrar och molnplattformar.

Ju mer data vi samlar, desto bättre bild får vi. Det handlar inte om mängden loggar – det handlar om förmågan att tolka dem.

Simulering och validering med MITRE ATT&CK

Att upptäcka en attack i realtid är en sak. Att vara säker på att man faktiskt kan upptäcka den – innan det är skarpt läge – är något helt annat.

Därför arbetar vi med kontinuerlig simulering av attacker i kontrollerade miljöer. Vi använder MITRE ATT&CK som ramverk för att bygga verklighetstrogna scenarier baserade på hur riktiga angripare faktiskt arbetar – med samma verktyg, metoder och sekvenser.

Målet är att säkerställa att vårt skydd verkligen fungerar – inte bara i teorin, utan i praktiken.

Med hjälp av simulerade attacker kan vi:

• Testa om AI:n reagerar korrekt vid varje steg i attackkedjan
• Finslipa trösklar, regler och beteendeprofiler
• Identifiera blinda zoner innan en riktig angripare gör det
• Träna incidentrespons i säker miljö

Detta gör vi utan att störa er produktionsmiljö. Vi iscensätter t.ex.:

• Lateral rörelse mellan system
• Powershell-baserade angrepp
• Credential harvesting
• Dataexfiltration via legitima applikationer

Varje händelse analyseras av plattformen – och resultatet används för att justera algoritmer, notifieringsflöden och prioriteringar.

För att ytterligare stärka vår analysförmåga kombinerar vi dessa simuleringar med praktiska penetrationstester. Genom att låta etiska hackare aktivt försöka kringgå våra skydd – parallellt med våra AI-simuleringar – får vi värdefulla insikter om verkliga attackvägar, tekniska sårbarheter och mänskliga svagheter.

Pentesterna validerar inte bara våra skydd utan fungerar även som input till våra AI-modeller, som därefter tränas om med verkliga data från utförda tester.

Simuleringarna är inte bara tester. De är ett verktyg för löpande förbättring och bevisad säkerhet.

Vi vet att vår AI fungerar – eftersom vi har utmanat den. Och varje gång den lär sig något nytt, får ni ett ännu bättre skydd.

Resultatet: Ett tänkande försvar

Att samla in data är inte svårt. Att sätta den i rätt sammanhang – förstå, värdera och agera – är det som gör skillnaden. Vår AI-baserade plattform har inte byggts för att ersätta människor, utan för att förstärka deras förmåga att fatta rätt beslut – i tid.

Det vi erbjuder är mer än ett skydd – det är en intelligent säkerhetsfunktion som kontinuerligt:

• Lär sig er miljö
• Identifierar hot som andra missar
• Reagerar med precision
• Dokumenterar varje steg
• Prioriterar det som faktiskt betyder något

Genom att kombinera beteendeanalys, maskininlärning, hotmodeller och realtidskorrelation skapar vi ett ekosystem där ni:

• Vet vad som händer – med kontext
• Förstår vad som är farligt – med bevis
• Vet vad ni ska göra – med beslutsstöd

Det handlar inte bara om teknik. Det handlar om tillit. Att kunna säga: "Vi har koll. Vi upptäcker det som betyder något. Och vi vet vad vi ska göra."

Ett exempel i praktiken

• En användare laddar ner stora mängder data från ett internt arkiv.
• Det sker under normal arbetstid – så ingen larmar.
• Men användaren är egentligen inte inloggad – det är ett fjärrskript.
• Samtidigt startas en Powershell-session med avvikande parametrar.
• Vårt system kopplar ihop detta – flaggar det som en exfiltration – och isolerar sessionen innan data lämnar nätverket.

Det är inte science fiction – det är nästa generations säkerhet, i drift hos våra kunder idag.

Vanliga frågor om kontextmedveten hotdetektion och AI-säkerhet

Vad innebär kontextmedveten säkerhet?

Det betyder att säkerhetssystemet analyserar händelser utifrån tidpunkt, enhet, användare och beteendemönster – inte bara vad som hände.

Varför är kontext viktigt för hotdetektion?

För att isolerade händelser kan verka harmlösa, men i fel sammanhang tyder de på ett intrång eller missbruk.

Vad är beteendeprofilering?

Det är när systemet lär sig hur varje användare och enhet normalt beter sig och upptäcker avvikelser från detta mönster.

Hur hanterar ni falsklarm?

Genom att väga in kontext och tidigare mönster så filtreras legitima variationer bort och endast riktiga hot flaggas.

Vad är UEBA?

User and Entity Behavior Analytics – en teknik för att analysera och upptäcka avvikelser i användar- och systembeteenden.

Hur tränas AI:n i er plattform?

AI-modellen tränas kontinuerligt på er egen data och anpassas efter er miljö för att bli mer träffsäker över tid.

Hur upptäcker ni insiderhot?

Genom att korrelera åtkomstmönster, filaktivitet och rättighetsändringar – även om det utförs av betrodda användare.

Vad är honeypots och hur används de?

Honeypots är dolda resurser som inte används i produktion – all interaktion med dem tolkas som misstänkt aktivitet.

Hur kopplas datapunkter ihop i er analys?

Alla loggar, nätverkshändelser och användaraktiviteter samlas i OpenSearch och analyseras i realtid med Spark.

Vad är fördelen med Spark i detta sammanhang?

Spark möjliggör realtidsanalys av stora datamängder, inklusive mönsterigenkänning, klustring och tidslinjer.

Hur arbetar ni med MITRE ATT&CK?

Vi använder ramverket för att simulera attacker och klassificera händelser, vilket stärker både förebyggande skydd och respons.

Varför är simulering viktig i säkerhet?

För att testa om skyddet verkligen fungerar i praktiken – och för att förbättra AI:n med verkliga angreppsscenarier.

Vad är skillnaden mellan er AI och traditionella larmregler?

Vår AI förstår kontext, anpassar sig över tid och filtrerar bort brus – till skillnad från statiska regler.

Hur hanteras interna hot som ser legitima ut?

Genom att analysera sammanhanget runt händelsen – t.ex. sessionstyp, samtidiga åtgärder och användarhistorik.

Vad får vi med ett kontextbaserat säkerhetssystem?

Ni får insikt, färre falsklarm, snabbare reaktionstid och en AI som lär sig just er verksamhet och skyddar därefter.