De flesta organisationer är idag uppkopplade och hanterar data med hjälp av system och digitala tjänster. Säkerheten kring sådana uppsättningar är aldrig helt vattentäta, snarare tvärt om. Samtidigt, på andra sidan hittar ljusskygga cyberskurkar nya metoder, nya 0day attacker och uppfinningsrika sätt att utpressa drabbade företag. De sitter också på automatiserade verktyg, artificiell intelligens och smarta metoder för att hitta svagheter och genomföra attacker i stor skala. Det betyder att uppkopplade företag och organisationer måste anpassa sig till dagens riskbild och automatisering blir en viktig del av säkerhetsarbetet här.
Tänk dig att du jobbar på ett företag och ansvarar för säkerheten i företagets IT-miljö. Varje dag sker tusentals inloggningar, filer öppnas, mejl skickas och nätverkstrafik passerar. Att sitta och manuellt övervaka allt detta hade varit nästan omöjligt. Det är här automatisering inom cybersäkerhet kommer in.
Automatisering innebär att system och program kan ta över en del av säkerhetsarbetet istället för att en människa måste kontrollera allt själv. Det kan till exempel handla om att upptäcka hot, analysera misstänkt aktivitet eller till och med stoppa en attack direkt när något verkar fel.
Ett vanligt exempel är automatiserad övervakning. Tänk dig att systemet hela tiden analyserar nätverkstrafik, loggar och hur användare beter sig i systemen. Om någon plötsligt försöker logga in från en ovanlig plats, gör många misslyckade inloggningsförsök eller försöker komma åt känslig information, kan systemet reagera direkt. I vissa fall går det snabbare än vad en människa hade hunnit upptäcka och agera på problemet.
SIEM-system och automatiserad övervakning
En vanlig lösning inom automatiserad informationssäkerhet är SIEM-system, vilket står för Security Information and Event Management. Kort sagt fungerar de som ett centralt övervakningssystem som samlar in information från exempelvis servrar, brandväggar, nätverk och datorer för att analysera om något verkar misstänkt.
Det kan handla om ovanliga inloggningar, stora dataöverföringar eller nätverkstrafik som sticker ut från det normala. Om systemet upptäcker något avvikande skickas ofta ett larm direkt till säkerhetsteamet. I vissa fall kan systemet också agera på egen hand, utan att någon först behöver sitta och fatta beslut manuellt.
Ett enkelt exempel är om någon försöker logga in på samma konto från två olika länder inom bara några minuter. Ett automatiserat system kan då tolka det som misstänkt aktivitet och reagera direkt. Det kan till exempel låsa kontot tillfälligt, kräva multifaktorautentisering eller blockera åtkomsten tills någon har kontrollerat vad som hänt. Tidigare behövde säkerhetsanalytiker ofta upptäcka och analysera sådana händelser manuellt, vilket både tog längre tid och ökade risken att något missades.
SOAR och automatiserad incidenthantering
En annan viktig teknik inom automatiserad cybersäkerhet är SOAR-plattformar, vilket står för Security Orchestration, Automation and Response. De används för att automatisera hanteringen av säkerhetsincidenter och få olika säkerhetsverktyg att arbeta tillsammans istället för att fungera var för sig.
När ett hot upptäcks kan systemet snabbt samla in information från flera olika källor, analysera situationen och i vissa fall agera direkt utan att någon först behöver göra en manuell bedömning. Det sparar både tid och resurser, särskilt vid större attacker där varje sekund kan vara avgörande.
Ett SOAR-system kan till exempel automatiskt:
- Blockera skadliga IP-adresser
- Isolera infekterade datorer från nätverket
- Återställa komprometterade användarkonton
- Skicka varningar till säkerhetsteamet
- Prioritera incidenter utifrån risknivå
- Samla in loggar och annat bevismaterial
Det här är särskilt användbart vid ransomware-attacker. Om systemet märker att filer plötsligt börjar krypteras på ett sätt som avviker från det normala kan den drabbade datorn isoleras direkt innan attacken hinner sprida sig vidare i nätverket. I sådana lägen handlar det ibland bara om sekunder, och då kan automatisering göra stor skillnad.
AI och maskininlärning inom cybersäkerhet
AI och maskininlärning används allt mer inom informationssäkerhet, framför allt eftersom hotbilden förändras så snabbt. Traditionella säkerhetssystem bygger ofta på att känna igen hot som redan är kända, exempelvis genom signaturer eller tidigare identifierade attackmönster. Problemet är att moderna attacker hela tiden utvecklas och ofta använder metoder som säkerhetssystem aldrig tidigare har stött på.
AI-baserade system fungerar annorlunda. Istället för att bara leta efter redan kända hot analyserar de beteenden och försöker upptäcka sådant som avviker från det normala. Det gör att de i vissa fall kan identifiera misstänkt aktivitet även om attackmetoden är helt ny.
AI används bland annat för:
- Analys av användarbeteenden
- Upptäckt av ovanlig nätverkstrafik
- Identifiering av phishingförsök
- Analys av skadlig kod
- Riskbedömning av incidenter
- Prioritering av säkerhetslarm
Ett exempel på detta är UEBA (User and Entity Behavior Analytics). Den här typen av system lär sig hur användare normalt arbetar och bygger upp en bild av vad som är ett vanligt beteendemönster. Om någon plötsligt börjar ladda ner stora mängder data mitt i natten eller försöker komma åt system som personen vanligtvis inte använder kan systemet reagera direkt. Det behöver inte betyda att användaren gör något medvetet fel, men det kan vara en tydlig signal om att kontot har blivit kapat.
DevSecOps och säkerhet i utvecklingsprocessen
Automatisering spelar också en stor roll inom DevSecOps. Tanken här är att säkerhet inte ska vara något man kontrollerar i slutet av utvecklingsprocessen, utan något som byggs in från början och följer med genom hela utvecklingen.
I moderna utvecklingsmiljöer används automatiserade verktyg som kontinuerligt granskar kod och letar efter sårbarheter varje gång utvecklare laddar upp nya ändringar. På så sätt kan problem upptäckas tidigt, innan systemen ens hinner sättas i produktion.
Vanliga metoder inom DevSecOps är:
- Automatiska kodgranskningar
- Sårbarhetsskanning av programbibliotek
- Säkerhetstester i CI/CD-pipelines
- Skanning av containermiljöer som Docker och Kubernetes
- Infrastruktur som kod med inbyggda säkerhetskontroller
- Automatisk patchhantering
Det här gör att företag kan upptäcka säkerhetsproblem betydligt tidigare än tidigare. Det sparar inte bara tid och pengar, utan minskar också risken för att sårbarheter följer med hela vägen ut i skarpa system där de kan utnyttjas av angripare.
Automatiserad identitets- och behörighetshantering
Ett annat viktigt område är identitets- och behörighetshantering, ofta kallat IAM (Identity and Access Management). I större organisationer kan det finnas hundratals eller till och med tusentals användarkonton, och att hålla koll på allt manuellt blir snabbt både rörigt och ineffektivt.
Med automatiserade IAM-system kan behörigheter delas ut automatiskt utifrån vilken roll en person har i organisationen. När en ny medarbetare börjar kan konton, åtkomster och rättigheter skapas direkt utan att IT-avdelningen behöver hantera varje detalj manuellt. På samma sätt kan behörigheter tas bort omedelbart när någon slutar eller byter roll.
Det här är viktigare än många kanske tror. Gamla eller bortglömda konton är en klassisk säkerhetsrisk och används ofta vid cyberattacker eftersom de lätt hamnar utanför den vanliga övervakningen. För en angripare är ett konto som ingen längre håller koll på ofta en enkel väg in.
Risker och utmaningar med automatisering
Trots alla fördelar finns det också risker med automatisering. System är inte felfria och kan ibland skapa falska larm där helt normal aktivitet misstolkas som ett hot. Om ett automatiserat system dessutom fattar fel beslut kan konsekvenserna bli ganska stora, till exempel att viktiga tjänster stängs ner eller att användare blockeras utan anledning.
Det finns också en annan utmaning: angripare anpassar sig. De försöker hitta sätt att lura AI-baserade system genom att få skadligt beteende att se normalt ut för algoritmerna. Bara för att ett system är automatiserat betyder det alltså inte att det är ofelbart.
Därför är mänsklig kompetens fortfarande en viktig del av informationssäkerheten. Många organisationer arbetar idag med det som kallas human-in-the-loop, vilket innebär att automatiserade system får hantera repetitiva och tidskrävande uppgifter medan säkerhetsanalytiker tar hand om mer komplexa bedömningar och beslut där mänskligt omdöme faktiskt behövs.
Framöver kommer informationssäkerhet förmodligen att bli ännu mer automatiserad i takt med att AI-system blir snabbare och bättre på att analysera stora mängder data. Samtidigt utvecklas cyberhoten hela tiden, vilket gör att automatisering ensam inte kommer att räcka. Det mest realistiska är att framtidens säkerhetsarbete bygger på en kombination av automatisering, AI och mänsklig expertis för att skydda organisationers system och information.
Sammanfattning
Automatisering har blivit en central del av modern informationssäkerhet. Genom tekniker som SIEM, SOAR, AI-baserad hotdetektering, DevSecOps och automatiserad behörighetshantering kan organisationer upptäcka hot och risker betydligt snabbare än tidigare. Det minskar mängden manuellt arbete och gör att företag kan reagera snabbare när incidenter inträffar, istället för att ligga steget efter.
För mellanstora och stora organisationer med komplexa IT-miljöer, många användare och system som sträcker sig över flera plattformar är automatisering i princip en nödvändighet. Den växande hotbilden inom cybersäkerhet gör det svårt, för att inte säga omöjligt, att hantera allt manuellt. Automatisering är därför inte längre bara ett komplement, utan en viktig förutsättning för att kunna upprätthålla ett effektivt säkerhetsarbete.
