October 12, 2025|9:15 AM
Whether it’s IT operations, cloud migration, or AI-driven innovation – let’s explore how we can support your success.
Visste du att en enda designändring i tidigt skede kan spara miljoner i efterarbete? Vi ser ofta att tidiga insikter i säkerhetsdesign minskar kostnader och driftstörningar markant.
Vi erbjuder en praktisk approach där threat modeling används för att koppla säkerhetsarbete direkt till era affärsmål. Genom att involvera både development- och application-team får ni en gemensam bild av systemgränser och dataflöden.
Vårt arbete hjälper organisationer att prioritera insatser utifrån risks och påverkan på kärnverksamheten, istället för att sprida resurserna tunt.
Kontakta oss idag: Kontakta våra experter — eller ring +46 10 252 55 20 för en skräddarsydd plan. Vi samarbetar gärna med er och med partners som Secway för att stärka er säkerhetsnivå.
I takt med moln, IoT och fjärrarbete växer attackytan snabbt, och det blir en direkt affärsfråga när system eller data påverkas, inte bara en teknisk kostnad.
Vi hjälper er synliggöra var organisationen är mest utsatt, så att ledningen kan prioritera insatser där de ger störst business-effekt och minskar impact vid incidenter.
Genom visualiseringar som DFD och attackträd får teamen en gemensam bild av processer och komponenter, vilket förbättrar samarbete mellan utveckling, drift och säkerhet.
| Utmaning | Vad hotmodellering ger | Affärsnytta |
|---|---|---|
| Ökad molnkomplexitet | Överblick över system och dataflöden | Minskade driftstörningar och snabbare beslut |
| Återkommande vulnerabilities i software | Tidiga identifieringar och åtgärdsförslag | Kortare release-cykler och mindre kostsamt omarbete |
| Regulatoriska krav i Sverige/EU | Spårbarhet och dokumentation från dag ett | Förenklad compliance och minskad legal risk |
Kontakta oss för en bedömning av er mognad och prioriteringar: https://opsiocloud.com/sv/contact-us/ — +46 10 252 55 20.
Genom att beskriva system ur angriparens perspektiv skapar vi beslutsunderlag för prioritering, och gör abstract designfrågor till konkreta åtgärder för development och ledning.
Hotmodellering är en strukturerad, upprepbar process för att analysera ett system, identifiera vilka fel som kan uppstå och bestämma praktiska åtgärder. Manifestots fyra frågor — vad arbetar vi med, vad kan gå fel, vad gör vi åt det, gjorde vi ett tillräckligt bra jobb — styr arbetet och skapar spårbarhet.
Syftet är att hitta potentiella hot tidigt så att risk minskar och time-to-market blir säkrare. Vi kopplar analysen till konkreta business-mått, vilket gör att investeringar i security controls får tydlig affärsnytta.
Praktiskt arbete med systemsäkerhet kräver klara steg, visuella diagram och nära samarbete mellan team.
Vi följer en tydlig process i fem step: identifiera tillgångar, skapa data flow diagrams och attackträd, analysera med STRIDE, prioritera risk utifrån sannolikhet och impact, samt designa och validera kontroller.
Vi visualiserar systemet med DFD och kompletterar med attackträd för att visa trust boundaries och data flow. Det förenklar upptäckt av svaga punkter.
Analysen använder STRIDE för att sätta angriparens perspektiv, och varje identified threat kopplas till sannolikhet och tänkbar konsekvens.
| Step | Aktivitet | Resultat |
|---|---|---|
| 1 | Identifiera tillgångar | Prioriterad inventering |
| 2 | Diagrammera systemet | DFD och attackträd |
| 3 | Analysera och kategorisera | Lista med threats och score |
| 4 | Designa kontroller | Åtgärder: MFA, kryptering, segmentering |
| 5 | Validera och review | Spårbarhet och testfall |
Prioriteringen följer en NIST-inspirerad metod där risk bedöms utifrån sannolikhet och impact, så att insatser ger maximal affärsnytta.
Vi jämför etablerade metoder för att välja rätt approach utifrån mål, mognad och regulatoriska krav i Sverige.
STRIDE grupperar hot i sex kategorier: spoofing, tampering, repudiation, information disclosure, DoS och elevation of privilege.
Denna ram är systematisk och väl lämpad för verktygstöd där man snabbt kartlägger svaga punkter i software och design.
PASTA är en sjustegs process som går från mål och scope till risk- och konsekvensanalys.
Den fungerar som en strategisk approach för attack-simulering och prioritering vid komplexa system.
LINDDUN adresserar integritetsrisker med fokus på information disclosure och privacy-hot.
VAST skalar visuella, agila metoder för stora organisationer och skapar konsekventa artefakter över team.
Trike använder en poängbaserad matris över assets, actors, actions och rules för att ge tydliga riskprioriteringar.
CIA-principen (konfidentialitet, integritet, tillgänglighet) definierar vad som ska skyddas.
Attackträd illustrerar tänkbara angreppsvägar och kopplar dem till kontroller så att rätt security controls kan väljas mot identifierade vulnerabilities.
| Metod | Styrka | Användningsfall |
|---|---|---|
| STRIDE | Systematisk, enkel att verktygsstöda | Arkitekturgranskning, sprint reviews |
| PASTA | Strategisk, simuleringsfokus | Helhetlig riskanalys, komplexa system |
| LINDDUN | Privacy-first | GDPR, personuppgiftssystem |
Sammanfattningsvis väljer vi approach baserat på målbild och mognad. Artefakter från olika metoder harmoniseras för effektivt samarbete och för att fånga återkommande vulnerabilities tidigt.
Att säkra molnbaserade lösningar kräver att vi kartlägger ansvar, identiteter och dataflöden i varje miljö, så att både security och business fortsätter fungera smidigt.
Shared responsibility avgör vem som hanterar vilka kontroller, och vi hjälper er att placera rätt controls hos leverantör respektive kund.
IAM, federation och robust authentication över trust boundaries är centralt för att stoppa attacker i distribuerade system.
Serverless, containers och IaC gör att infrastruktur är kortlivad, vilket kräver uppdaterade data flow diagrams för varje deployment och automatiserad validering i pipeline.
Vi tar hänsyn till svenska och EU‑krav på data, loggning och kryptering så att er architecture möter både regulatoriska och operativa behov.
AI-accelererad analys lyfter mönster i dataflöden och design, men den verkliga nyttan kommer vid mänsklig granskning. Vi bygger en process där automatiska verktyg tar fram initiala modeller, medan experter validerar och prioriterar fynd.
Vad som lämpar sig för automatisering: automatisk modellgenerering från artefakter, risk scoring och kartläggning av kontroller. Dessa steg minskar manuell arbetsbörda och snabbar upp analysen.
AI identifierar mönster i threats, visar attack surface exposure och pekar på design flaws och vulnerabilities. Resultaten blir bättre med telemetri från drift och CI/CD‑integration, vilket stänger feedbackloopen.
People och security teams ansvarar för att tolka AI-förslag, filtrera falska positiva och fatta beslut. Vi rekommenderar tydligt ägarskap och beslutsregler för AI-genererade fynd.
| Automatiserat | Vad AI ger | Roll för teams |
|---|---|---|
| Modellgenerering | Snabb DFD- och artefaktkonvertering | Validera och justera scope |
| Risk scoring | Prioriterade listor, mönsterigenkänning | Besluta affärspåverkade åtgärder |
| Kontrollkartläggning | Föreslagna kontroller och gap | Implementera och testa i pipeline |
Effektmätning binder ihop tekniska fynd med affärsnytta, så att vi kan visa att åtgärder faktiskt minskar risk och minimerar impact på verksamheten.
CVSS ger standardiserade poäng som gör det enkelt att jämföra vulnerabilities i både application-miljöer och IoT-enheter.
Vi använder poäng för att prioritera åtgärder, koppla kostnad till benefit och följa trend över tid i dashboards.
Penetrationstester simulerar en verklig attack för att validera antaganden och hitta praktiska brister.
De kräver omfattande analysis och bör riktas mot tillgångar med hög risk, så att varje test ger maximal nytta.
| Metod | Nytta | Rekommendation |
|---|---|---|
| CVSS | Kvantifierar vulnerabilities | Standardisera scoring för alla assets |
| Pen test | Validerar praktiska svagheter | Fokusera på hög risk och kritiska application |
| Dashboards | Trend- och compliance-rapportering | Mät impact och riskreduktion över tid |
När teams och people delar visualiseringar och ansvar uppstår snabbare beslut och färre misstag i software‑leveransen.
Hotmodellering är inte bara ett designsteg och det ersätter inte tester; det kompletterar testning genom att förbättra arkitektur och krav. Det behöver inte vara komplext om arbetet delas upp i tydliga steg.
Vanliga hinder är tidspress, varierande kompetens och svaga kommunikationskanaler mellan development, drift och security teams. Vi ser att utbildning och återkommande gemensamma sessioner löser mycket av detta.
Definiera scope tidigt, skapa enkla visualiseringar, och använd en traceability‑matris för att koppla findings till beslut och implementering.
| Utmaning | Impact | Praktisk åtgärd |
|---|---|---|
| Tidsbrist i teams | Missad implementation | Schema korta workshops i sprint |
| Bristande kompetens | Felprioriteringar | Utbildning och pararbete |
| Kommunikationsgap | Osynliga sårbarheter | Delade visualiseringar och traceability |
Vi hjälper er anpassa organisation och governance så att people får tydliga roller, security teams kan agera och business påverkas positivt.
Rätt kombination av visuella och kodbaserade verktyg gör att en model kan leva i samma pipeline som koden, vilket ger kontinuerlig insikt i software och application-arkitektur.
Vi rekommenderar ett mixat stack beroende på behov: OWASP Threat Dragon och Microsoft TMT för grafiska data flow diagrams, draw.io för snabba skisser, IriusRisk för ramverk och riskkataloger, samt pytm för kodnära modeller.
Bygg in modellen i development och release‑processen så att diagrams, artefakter och action‑items versionshanteras tillsammans med kod.
| Verktyg | Styrka | Användning |
|---|---|---|
| OWASP Threat Dragon | Enkelt DFD‑stöd | Rapid whiteboard → diagram |
| Microsoft TMT | STRIDE‑integration | Detaljerad threat‑analys |
| IriusRisk | Åtgärdskatalog | Enterprise och spårbarhet |
Vi ser till att attack‑scenarier och vulnerabilities spåras i backloggar, att security controls appliceras konsekvent i pipelines, och att modellen stannar nära både development och drift.
Slutsats
En återkommande, enkel process gör att ni riktar insatser mot de delar av system som påverkar business mest. Genom att kombinera hotanalys med spårbarhet mellan data, krav och test får ni bevisad effekt av åtgärderna.
Vi rekommenderar att ni etablerar styrning, mätetal och tydligt ägarskap så att impact kan följas och lärdomar snabbt återföras till modellen. En levande threat modeling process, med klara roller och regelbunden uppdatering, stärker motståndskraften mot attacker över tid.
Låt oss hjälpa er komma igång eller accelerera ert program. Kontakta oss: https://opsiocloud.com/sv/contact-us/ eller ring +46 10 252 55 20 för en genomgång och konkret plan.
Hotmodellering är en strukturerad metod för att kartlägga system, dataflöden, angripare och säkerhetskontroller så att vi kan identifiera potentiella risker, prioritera insatser och minska sannolikheten för allvarliga incidenter, vilket skyddar affärsverksamhet och kunddata.
Vi rekommenderar att initiera modellen tidigt i designfasen och återkomma vid varje större förändring i arkitektur, molnmiljö eller release; kontinuerlig granskning i drift säkerställer att controls förblir effektiva när miljön utvecklas.
Valet beror på skala och mål: STRIDE är bra för teknisk analys, PASTA för attack-simuleringar, LINDDUN för integritetsrisker och VAST för stora, agila organisationer; vi hjälper er att välja och anpassa rätt mix.
Genom förenklade dataflödesdiagram och trädbaserade attacker kan vi visuellt visa var kritiska tillgångar finns, vilka angriparvägar som är mest sannolika och vilken affärspåverkan en kompromiss skulle få, så att ledningen kan fatta faktabaserade beslut.
Ja, vi integrerar modellgenerering, riskscoring och kontrollkartläggning i CI/CD genom verktyg och IaC-scanning, vilket ger snabb feedback till utvecklingsteam och minskar exponering i dynamiska molnmiljöer.
Shared responsibility innebär att molnleverantören ansvarar för underliggande infrastruktur medan ni ansvarar för konfiguration, identitet och data; tydlig ansvarsfördelning krävs för att effektivt designa rätt kontroller och undvika blinda fläckar.
Vi prioriterar utifrån sannolikhet, påverkan på verksamheten och kostnadseffektivitet, ofta med stöd av NIST-inspirerade bedömningar och en traceability-matris som kopplar risker till affärsmål.
För snabbstart använder vi ofta OWASP Threat Dragon eller draw.io för visualisering, Microsoft TMT eller IriusRisk för mer omfattande processstöd och pytm för automatisering; val beror på er skala och integrationsbehov.
AI kan hitta mönster i tidigare incidenter, generera modellförslag och ge riskscoring, medan human-in-the-loop säkerställer korrekt kontext och prioritering; vi kombinerar automation med expertgranskning för bästa resultat.
Vi använder mätetal som CVSS-baserade jämförelser, penetrationstester, kontinuerliga säkerhetsscanningar och regelbundna review-möten med security teams för att verifiera effekt och justera åtgärder.
De vanligaste är att begränsa arbetet till designfasen, sakna tydlig scope och ownership, förlita sig enbart på verktyg utan expertgranskning, och bristande kommunikation mellan utveckling och drift.
Vi skapar tvärfunktionella workshops, använder visualisering för att skapa gemensam förståelse, och etablerar tydliga processer för traceability och ansvar så att både teknik- och affärssidan bidrar effektivt.
Regler om dataskydd påverkar både var data får lagras och vilka kontroller som krävs; vi inkluderar compliance-krav i riskbedömningen, särskilt för personuppgifter och data residency inom EU/Sverige.
Ett initialt arbete för en medelstor applikation kan ta från ett par veckor upp till ett par månader beroende på komplexitet; vi rekommenderar en dedikerad projektägare, representanter från utveckling, drift och säkerhet samt stöd från verktyg.
