Så förändrar AI hotdetekteringen

Fri, 17 Apr 2026 06:30:00 +0200

Artificiell intelligens förändrar i snabb takt hur säkerhetsteam upptäcker och spårar cyberhot genom att underlätta analysen av enorma mängder säkerhetsdata, avslöja subtila tecken på skadlig aktivitet och identifiera potentiella attacker snabbare än vad traditionella verktyg eller mänskliga analytiker klarar på egen hand. Analysföretaget Gartner förväntar sig att 50 procent av plattformarna för hotdetektering, utredning och respons (TDIR) – däribland tekniker som EDR, XDR, SIEM och SOAR – kommer att innehålla agentbaserade AI-funktioner år 2028, jämfört med mindre än 10 procent år 2024. Företaget säger att AI kan hjälpa organisationer att stärka hotdetektering, incidenthantering och begränsning, samtidigt som det hjälper säkerhetsteam att överbrygga den ihållande kompetensbristen och minska beroendet av den knappa tillgången på cybersäkerhetstalanger. En fråga om skala En stor del av AI:s inverkan på hotdetektering är kopplad till dess förmåga att bearbeta telemetri i en skala som mänskliga team skulle finna utmanande, kanske omöjlig, att hantera, enligt säkerhetsexperter. Moderna it-miljöer kan generera miljarder loggar och händelser varje dag över slutpunkter, nätverk, molntjänster och identitetssystem. Maskininlärningsmodeller kan korrelera dessa signaler i nära realtid och identifiera beteendeavvikelser – såsom ovanliga inloggningsmönster, misstänkt lateral rörelse eller försök till dataexfiltrering – som annars skulle kunna förbli dolda i bruset. Många säkerhetsteam inom företag förväntar sig att sådana funktioner avsevärt ska stärka deras detekteringsförmåga. I en undersökning från 2025 som Anvilogic genomförde i samarbete med SANS Institute uppgav 45 procent av de tillfrågade att deras organisationer redan har integrerat AI i sina arbetsflöden för hotdetektering; 88 procent trodde att AI skulle spela en viktig roll inom detection engineering inom de närmaste tre åren. Organisationer använder redan AI för att automatisera många av de rutinuppgifter som traditionellt hanteras av Tier 1- och Tier 2-analytiker, säger Martin Sordilla, senior teknik- och säkerhetsarkitekt på Accenture. Mycket av detta arbete handlar om att granska loggar, prioritera varningar, identifiera indikatorer på intrång, korrelera händelser och kontakta systemägare under utredningar. AI kan avsevärt påskynda dessa processer – genom att automatisera uppgifter som prioritering av larm, dokumentation, insamling av bevis och spårning av beviskedjan, tillägger han. Organisationer ser redan effektivitetsvinster på ungefär 40–50 procent för SOC-uppgifter på lägre nivå, vilket frigör mänskliga analytiker så att de kan fokusera på mer avancerade utredningar och responsaktiviteter, säger Sordilla. Minska larmtrötthet Vid larmprioritering minskar AI-agenter larmtröttheten genom att klustra larmmönster och möjliggöra riskbaserad prioritering, säger Dipto Chakravarty, produkt- och teknikchef på Black Duck. Till exempel kan agenter för naturlig språkbehandling sammanfatta hotlarm i stor skala och korrelera dem med hotinformationsflöden som CVE.org och CISA KEV-katalogen, säger han. – Det allmänna arbetsflödet för incidenthantering är ett av de områden som gynnas av AI-agenter, där vi ser värdet av automatiserade rutiner för vanliga incidenter, konstaterar han. AI-agenter spelar också en roll i att berika hotinformationen i stor skala genom att samla in och korrelera hotinformation från otaliga källor och därmed berika dessa varningar med värdefull kontext, såsom CVE-data. AI-agenter kan i dag effektivt påskynda utvinningen av insikter från organiserade och normaliserade datamängder, genom att låta analytiker ställa frågor på naturligt språk, säger Nicole Bucala, vd på Databee. De eliminerar behovet av specialiserade frågor, analytiska dashboards eller manuell analys som vanligtvis krävs för uppgiften. I stället för att översvämma analytikerna med tusentals varningar med låg tillförlitlighet kan AI-drivna detekteringsplattformar betygsätta och korrelera varningar, gruppera relaterad aktivitet i mer tillförlitliga incidenter och filtrera bort rutinmässigt eller ofarligt beteende. Resultatet, säger leverantörer och analytiker, är en minskning av varningsutmattning och en förskjutning i analytikernas arbetsflöden bort från manuell prioritering mot djupare utredning och respons. – AI hjälper SOC:er att undvika ”aktivitetsteater” genom att omvandla rått brus till snabbare beslut med högre tillförlitlighet som stöds av bevis, säger Craig Jones, säkerhetschef på Ontinue. Utbrändhet hos SOC-team är ett reellt problem, konstaterar Jones. De största drivkrafterna för detta i branschen är larmvolym, fragmentering och tvetydighet, och dessa påfrestningar finns för alla team som arbetar i stor skala. Analytiker, säger han, hamnar ofta i en situation där de tillbringar för stor del av dagen med att hantera stora mängder larm med låg signalstyrka och sedan måste växla mellan flera verktyg bara för att sammanställa grunderna för en utredning. Begränsa hot tidigare Den verkliga vinsten med AI är inte att bearbeta fler larm eller stänga fler ärenden; det handlar om att begränsa verkliga hot tidigare, med färre misstag, säger Jones. – När AI används för att korrelera svaga signaler till sammanhängande incidenter, automatiskt berika utredningar och rekommendera säkra nästa åtgärder inom tydliga ramar, slutar man mäta insats och börjar visa resultat, förklarar han. Säkerhetsexperter förväntar sig att AI kommer att förändra de färdigheter som behövs i säkerhetsteam. I stället för att eliminera jobb kommer det att hjälpa säkerhetsteam att automatisera rutinuppgifter och flytta roller mot teknik och systemdesign, säger Accentures Sordilla. Den traditionella rollen som SOC-analytiker – som i hög grad fokuserar på manuell logggranskning – kommer sannolikt att utvecklas till säkerhetsingenjörsroller med fokus på att bygga motståndskraftiga system, automatiseringspipelines och AI-assisterade försvar. Tidiga data visar att organisationer som har implementerat AI för detekteringsteknik ser vissa mätbara vinster. I en Google-studie av 3 466 ledande befattningshavare rapporterade nästan sju av tio (67 procent) tidiga användare av agentbaserad AI att de såg en positiv inverkan på deras säkerhetsläge. Av denna grupp uppgav 85 procent att AI hade förbättrat deras förmåga att identifiera hot. Tidiga användare av AI, noterade Google, ser mätbara fördelar inte bara i termer av effektivitet, utan också i termer av verkningsgrad. Samtidigt varnar experter för att AI-driven detektering inte är någon mirakelkur. Angripare experimenterar själva alltmer med AI – de använder den för att skapa mer övertygande phishing-kampanjer, automatisera rekognosering eller modifiera skadlig kod för att undvika signaturbaserade försvar. Denna dynamik tvingar försvararna att behandla AI inte bara som ytterligare ett säkerhetsverktyg, utan som en del av en bredare utveckling inom säkerhetsverksamheten där mänsklig expertis, hotinformation och maskininlärning måste samverka. – Cyberattacker har industrialiserats i maskinhastighet, säger Ram Varadarajan, vd på Acalvio. – Vi måste svara på samma sätt. Det innebär att implementera defensiv AI som kan hantera tekniska uppgifter i stor skala, såsom att sortera phishing-mejl, analysera omfattande nätverksloggar för beteendeavvikelser, använda AI-medveten cyberdeception och självständigt sätta komprometterade enheter i karantän för att förhindra lateral rörelse, säger han. – När det gäller en AI-angripare med maskinhastighet kommer ingen människa någonsin att kunna hänga med, och dessa komplexa AI-attacker kommer att genomföras i stor skala, säger han. Implementera AI på rätt sätt Nyckeln till att få ut mesta möjliga värde av AI vid hotdetektering är att se till att människor är involverade. Alla hotupptäckter eller åtgärder som vidtas utifrån dessa insikter, särskilt sådana som medför betydande konsekvenser för verksamheten, bör åtminstone förbli under mänsklig övervakning, säger Databees Bucala. – Människan i loopen är mantrat. Det finns stora affärsrisker som kan uppstå genom full automatisering om inte felmarginalen i maskinbaserade beslut är nära noll. Även om AI ser lovande ut när det gäller hotdetektering behöver det fortfarande finslipas. Den bästa metoden för organisationer är att etablera en process som inkluderar mänsklig validering, och människor som har rätt uppmärksamhet på detaljer och sammanhang för att stickprovskontrollera AI:s sammanfattande resultat och beslut, påpekar Bucala. AI, tillägger Accentures Sordilla, är inte en ersättning för grundläggande säkerhetsrutiner. Om en organisation redan har svaga säkerhetsrutiner kan AI helt enkelt förvärra befintliga problem. Företag bör därför först se till att de har en stark styrning, tydliga säkerhetsstandarder och mogna processer – såsom de som beskrivs i ramverk från NIST och Internationella standardiseringsorganisationen – innan de integrerar AI i sina säkerhetsprogram. – AI är en kraftmultiplikator, säger Sordilla. – Om ditt företag är på väg i fel riktning går det ännu snabbare åt skogen.