Nätverksövervakning och trafikanalys

Fullständig spegling av nätverkstrafik – total insyn utan påverkan

För att förstå och säkra ett nätverk räcker det inte att titta på sammanställda loggar eller isolerade larm. Vi erbjuder fullständig nätverksövervakning genom spegling av all trafik via TAP/SPAN. Detta innebär att varje datapaket – oavsett om det gäller intern kommunikation mellan klienter och servrar, IoT-enheter, containrar eller molntjänster – fångas upp och analyseras i realtid, helt utan att påverka den aktiva trafiken.

Speglad trafik skickas till vår dedikerade sensormiljö där djup paketinspektion utförs. Till skillnad från traditionell övervakning, som ofta förbiser intern kommunikation eller är beroende av applikationsloggar, får ni här en rå, oförvanskad kopia av verkligheten. Detta är grunden för forensisk analys, hotdetektion och korrekt incidenthantering.

Tekniken möjliggör att ni inte bara upptäcker attacker i realtid, utan även att ni kan spola tillbaka tiden och granska varje steg en angripare tagit. Det är ett effektivt verktyg både för proaktivt skydd och reaktiv analys.

Varför logga all trafik?
Att logga all nätverkstrafik är avgörande för att kunna identifiera avancerade hot och säkerställa spårbarhet. Traditionella loggar kan manipuleras, begränsas i detaljer eller missas helt – men med fullständig spegling bevaras all information. Det möjliggör identifiering av laterala rörelser, dataläckage, obehöriga åtkomstförsök och andra subtila angrepp som annars förblir oupptäckta.

Full trafikloggning ger också organisationen en möjlighet att visa på faktisk dataintegritet vid revisioner, incidentrapporter eller rättsliga tvister. Det är inte bara ett tekniskt skydd – det är också en styrka i er informationssäkerhetspolicy.

Regelverk och efterlevnad
All hantering av trafikdata sker enligt gällande standarder, inklusive ISO/IEC 27001 och GDPR. Det innebär att övervakningen sker med respekt för integritet, dataminimering och transparens. Vi säkerställer att övervakning och loggning är både laglig och etiskt förankrad.

Avancerad nätverksanalys med Suricata, Zeek, Owl Network Security och datadriven fördjupning

Vi använder en kraftfull kombination av tre nätverkssäkerhetsmotorer – Suricata, Zeek och vår egenutvecklade Owl Network Security – för att analysera varje datapaket med maximal kontext. Genom att kombinera signaturbaserad detektion, protokollanalys och sessionslogik skapas en komplett bild av nätverkets beteende i realtid.

Suricata identifierar kända hot via IDS/IPS-signaturer och mönster i trafikflödet. Zeek tillför semantisk förståelse – vilka protokoll används, vilka applikationer talar med varandra, och vad gör klienten egentligen? Owl Network Security sammanför dessa perspektiv och presenterar kritiska avvikelser i ett sammanhängande analysflöde.

All insamlad trafik och loggdata indexeras i realtid i ett centraliserat, sökbart datalager byggt på OpenSearch. Här korreleras nätverksflöden, systemhändelser och användaraktiviteter – vilket möjliggör snabb felsökning, hotanalys och visuell insyn i vad som händer i nätverket.

För djupare och långsiktig analys använder vi Apache Spark, vilket ger kapacitet att bearbeta stora datamängder och upptäcka mönster som utvecklas över tid. Det inkluderar långsamma attacker, statistiska anomalier och sällsynta avvikelser som annars undgår klassisk övervakning.

Den stora styrkan ligger i att vi arbetar med rå och oförvanskad nätverkstrafik. Till skillnad från syntetiska eller förprocessade loggar ger detta ett komplett, verifierbart och neutralt underlag för analys, korrelation och simulering. Det möjliggör också att spela upp trafik i testmiljöer, simulera angreppsscenarier eller jämföra beteenden över tid.

All databehandling sker i enlighet med ISO/IEC 27001 och GDPR. Vi följer principer om dataminimering, åtkomstkontroll och transparens – men utan att kompromissa med insyn, precision eller analysdjup.

Systemloggar, filövervakning och användarbeteende

Utöver nätverkstrafik samlar vi in och analyserar systemloggar, filändringar och användarbeteenden från klienter, servrar och containerbaserade miljöer. Med hjälp av Wazuh, i kombination med verktyg som Linux Audit, Auditbeat, Windows Event Log och Sysmon, får vi en detaljerad inblick i allt som sker på enheten – i realtid.

Vi fångar händelser som:

• Åtkomst till konfidentiella dokument
• Kopiering eller uppladdning av känsliga filer
• Radering eller manipulation av loggar
• Utdrag av SSH-nycklar eller lösenordsfiler
• Otillåten användning av terminalkommandon (t.ex. dd, scp, curl, netcat)
• Exekvering av okända binärer
• Förändring av användargrupper eller privilegier
• Inloggningar från okända klienter eller ovanliga tider

Detektionen omfattar även filövervakning (FIM) – File Integrity Monitoring – vilket gör att vi kan identifiera om till exempel ett spionprogram kopierar en Excelfil varje gång den uppdateras, eller om ett kryptovirus börjar kryptera dokument i användarens hemkatalog. All aktivitet loggas oavsett om den sker via GUI, terminal, fjärrprotokoll eller API.

Till skillnad från enklare SIEM-lösningar som bara samlar in loggar på WARNING eller ERROR, hämtar vi alla nivåer, inklusive DEBUG och TRACE. Det är avgörande för att kunna korrelera beteenden i efterhand – till exempel vid:

• Insiderincidenter (där någon först läser en fil, sen exporterar den tyst)
• Långsamt agerande angripare (APT) som försöker flyga under radarn
• Falska inloggningar som sker från förtroendevärda IP-adresser

Genom att samla all denna information i vårt datalager (OpenSearch) kan vi knyta filhändelser och systemloggar till användaridentiteter, nätverkstrafik och AI-baserad riskanalys. Det möjliggör både händelseanalys i realtid och forensisk utredning i efterhand – komplett, sökbart och i full kontext.

AI-driven respons med PyTorch och molnintegration

Genom att koppla vår säkerhetsövervakning till AI-modeller i PyTorch kan vi upptäcka och agera på beteenden som avviker från det normala – även när de inte matchar några kända signaturer. Systemet lär sig successivt vad som är "normalt" i just er miljö, utifrån nätverkstrafik, användaraktiviteter, filåtkomst, inloggningar och systemloggar.

Det innebär att vi inte bara reagerar på larm – vi tolkar kontexten. Om en användare plötsligt loggar in på natten från en ny plats, laddar ner stora mängder filer eller exekverar ovanliga kommandon, kan modellen avgöra om beteendet är tillräckligt avvikande för att kräva åtgärd.

AI-modellen klassificerar risknivå baserat på mönster som påminner om tidigare attacker, kombinerade händelser och taktiker från MITRE ATT&CK. Det kan handla om:

• Kommandon som signalerar exfiltration eller C2
• Filaktivitet som liknar ransomware
• Samtidiga inloggningar från flera geografiska platser
• Ovanlig användning av legitima verktyg (living-off-the-land)

När en risk passerar en definierad tröskel aktiveras Wazuhs Active Response. Den kan automatiskt:

• Blockera IP-adresser
• Döda processer
• Isolera system från nätverket
• Skicka notifieringar till ansvariga
• Skapa incidenter för vidare analys

Wazuhs responsfunktioner fungerar inte bara i lokala miljöer – de kan också hantera molnbaserade resurser i AWS och Azure. Genom att köra agenter på instanser (t.ex. EC2 eller Azure VM) samt integrera med respektive API, kan vi automatiskt:

• Stoppa eller isolera molninstanser
• Blockera åtkomst genom säkerhetsgrupper
• Rotera nycklar eller avaktivera användare via IAM

För att snabba upp och automatisera dessa åtgärder har vi även utvecklat en egen in-house AI-modell (LLM) som snabbt kan generera anpassade skript, kodsnuttar eller policies – till exempel för att automatiskt åtgärda specifika molnhot, modifiera brandväggsregler eller återställa säkerhetskonfigurationer.

Alla åtgärder är anpassningsbara och loggas för transparens och revision. Modellen tränas kontinuerligt med nya datapunkter från just er miljö – vilket gör skyddet starkare ju längre det är i drift.

Genom att kombinera AI, hotintelligens, systemövervakning och realtidslogik skapar vi ett skydd som inte bara reagerar – utan förstår, lär och agerar. All databehandling sker i enlighet med ISO 27001 och GDPR, med full kontroll och spårbarhet.

Realtidsindexering och visualisering i OpenSearch

Alla datapunkter – från nätverkstrafik och systemloggar till användarbeteenden och filövervakning – indexeras i realtid i vår dataplattform baserad på OpenSearch. Det är ett kraftfullt, skalbart och flexibelt datalager byggt på öppen källkod, vilket gör det både dynamiskt, integrationsvänligt och framtidssäkrat.

OpenSearch är utvecklat för att hantera stora volymer säkerhetsdata med hög prestanda. Plattformen stödjer realtidssökning, filtrering, korrelation och visualisering, vilket gör den idealisk för hotjakt, forensiska analyser och incidenthantering.

Vår implementation innehåller förkonfigurerade dashboards för:

• MITRE ATT&CK-kartläggning
• Nätverkstrafik och sessionsflöden
• Inloggning och autentisering
• Filaktivitet och integritetsövervakning

En av de största fördelarna med OpenSearch är dess öppna gränssnitt. Det gör det möjligt för externa analysmotorer som Apache Spark och PyTorch att läsa data direkt från plattformen – utan tunga mellanlager.

Spark används för att analysera stora datamängder över längre tid: exempelvis för att identifiera trender, statistiska avvikelser eller lågintensiva attacker. Samtidigt tränas våra in-house AI-modeller i PyTorch på loggdata, nätverkstrafik och användarbeteenden. Modellerna returnerar sedan analyser eller riskbedömningar direkt till OpenSearch, där de kan indexeras och visualiseras i realtid.

Det skapar ett självlärande, tvåvägsflöde: OpenSearch ger datagrunden, medan Spark och AI förädlar och förstärker insikterna – som omedelbart återkopplas till gränssnittet. På så sätt utvecklas plattformen varje dag, med varje ny datapunkt.

All data hanteras i enlighet med ISO/IEC 27001 och GDPR, med stöd för dataminimering, behörighetsstyrning, anonymisering och kontrollerad retention. OpenSearch blir därmed inte bara ett datalager – utan en operativ säkerhetsmotor för hela organisationen.

Storskalig analys med Apache Spark

Säkerhet handlar inte bara om att reagera i realtid – det handlar också om att förstå mönster över tid. Med Apache Spark som analysmotor kan vi bearbeta mycket stora mängder data från hela er infrastruktur: nätverk, systemloggar, användarbeteende och molnmiljöer. Allt sker parallellt, distribuerat och med minimal fördröjning.

Spark gör det möjligt att identifiera angrepp som pågår under längre perioder – till exempel lågintensiva C2-försök, gradvis dataläckage eller användare som stegvis bygger upp privilegier. Genom att analysera statistik, trender och avvikelser över dagar, veckor eller månader kan vi upptäcka hot som annars aldrig skulle larma i ett traditionellt SIEM.

Vi använder Spark för att:

• Identifiera långsamma eller utspridda attacker (APT)
• Upptäcka användarbeteenden som avviker över tid
• Följa säsongsvariationer, förändrade riskmönster eller effekter av policyändringar
• Träna AI-modeller med aggregerad, historisk data

Analysen sker direkt mot vårt datalager i OpenSearch, vilket gör att vi snabbt kan korrelera resultatet tillbaka till det operativa gränssnittet. Ni kan visualisera förändringar i autentiseringsmönster, undersöka återkommande mönster före incidenter, eller bygga upp förutsägande insikter inför kommande riskperioder.

Spark fungerar som en analytisk ryggrad i vår säkerhetsplattform – och stärker både det förebyggande och det reaktiva skyddet.

Säkerhetsklassificering enligt MITRE ATT&CK-modellen

Säkerhetslarm är bara början – det verkliga värdet ligger i att förstå vad larmet betyder i kontext. Därför klassificerar vi alla avvikelser och upptäckta beteenden enligt MITRE ATT&CK-modellen – den mest etablerade referensramen för angripares taktik och metoder.

Genom att mappa varje händelse till en konkret teknik eller taktik (t.ex. Initial Access, Persistence, Command and Control, Exfiltration), kan vi identifiera var i angreppskedjan ni befinner er, vad som redan skett, och vad som sannolikt sker härnäst.

Detta möjliggör:

• Bättre prioritering av incidenter
• Effektivare hotjakt och korrelation
• Automatiserad taktikdetektion via AI
• Snabbare rapportering och compliance

Klassificeringen sker direkt i realtid via våra motorer (Zeek, Suricata, Wazuh, AI), och varje larm taggas med relevanta ATT&CK-koder. Det gör att ni inte bara får ett tekniskt larm – ni får ett taktiskt beslutsunderlag som kan förstås av både analytiker och ledning.

Informationen visualiseras i vår OpenSearch-dashboard, där ni kan följa en attack från första kontakt till eventuell påverkan – och se exakt vilka ATT&CK-tekniker som aktiverats. Det är ett kraftfullt sätt att både identifiera pågående attacker och förbättra ert säkerhetsarbete över tid.

Genom att använda MITRE ATT&CK som standardram skapar vi struktur, insikt och jämförbarhet – utan att begränsa flexibilitet eller innovation.

Vanliga frågor om nätverksspegling och säkerhetsanalys

Vad innebär fullständig spegling av nätverkstrafik?

Det betyder att all nätverkstrafik kopieras via TAP/SPAN utan att påverka systemen, vilket möjliggör komplett analys och insyn.

Varför är det viktigt att logga all trafik?

För att upptäcka avancerade hot, få spårbarhet och kunna bevisa dataintegritet vid revisioner eller incidenter.

Hur påverkas prestanda av trafikövervakningen?

Inte alls – trafiken speglas till en separat sensor och påverkar inte det ordinarie nätverket.

Hur säkrar ni att övervakning är laglig?

All övervakning sker enligt GDPR och ISO 27001 med dataminimering, åtkomstkontroll och transparens.

Vad är skillnaden mellan Suricata, Zeek och Owl Network Security?

Suricata identifierar hot via signaturer, Zeek tolkar protokoll och sessionslogik, och Owl sammanställer insikterna för vidare analys.

Hur lagras och analyseras trafiken?

All data indexeras i realtid i OpenSearch, där den kan korreleras, visualiseras och analyseras direkt.

Vad används Apache Spark till?

För att analysera stora datamängder över tid och upptäcka långsamma attacker och statistiska anomalier.

Vilken typ av filhändelser kan upptäckas?

Exekvering av okända filer, kopiering av känslig data, radering av loggar och misstänkt filåtkomst.

Hur hanteras användarbeteende?

Vi analyserar allt från inloggningar och kommandon till användarens fil- och nätverksaktivitet i realtid.

Använder ni AI för att identifiera hot?

Ja, PyTorch-baserade modeller analyserar beteenden som avviker från det normala, även utan kända signaturer.

Vad är MITRE ATT&CK-klassificering?

Det är en metod för att placera hot i en strukturerad modell som visar angriparens taktik och metoder.

Kan AI automatisera åtgärder vid intrång?

Ja, modellen kan trigga t.ex. blockering, isolering och notifiering automatiskt via Wazuhs Active Response.

Hur fungerar OpenSearch i ert system?

Det är ett centralt datalager som används för att indexera, söka och visualisera säkerhetsdata i realtid.

Vilken roll spelar Apache Spark i analysen?

Spark används för att analysera långsiktiga trender och utbilda AI-modeller baserat på historisk data.

Hur säkerställs integritet och efterlevnad?

Genom ISO 27001, dataminimering, anonymisering och full kontroll över dataåtkomst och retention.