I takt med at trusselsaktører i stigende grad anvender AI og automatisering til at øge hastigheden og omfanget af deres aktiviteter, har Arctic Wolf udviklet Aurora Agentic SOC til at arbejde med maskinhastighed. Dermed overlades størstedelen af undersøgelsesarbejdet til AI, mens menneskelige analytikere kan fokusere på de trusler, der kræver menneskelig overvågning og ekspertise.

Rapporten bygger på data fra mere end 11.000 organisationer i over 100 lande og giver et omfattende indblik i agentbaserede sikkerhedsoperationer i stor skala. Ifølge virksomheden viser resultaterne, hvordan sikkerhedsarbejdet hos Arctic Wolf har ændret sig markant på blot ét år og grundlæggende ændret arbejdsfordelingen mellem AI og menneskelige analytikere.

Mennesker håndterer nu kun 2 procent af sagerne alene

For cirka et år siden håndterede medarbejdere hos Arctic Wolf 81 procent af sikkerhedsundersøgelserne uden hjælp fra AI. I dag udgør undersøgelser, der udelukkende håndteres af mennesker, kun 2 procent af det samlede antal sager, mens agentbaseret AI selvstændigt afslutter 60 procent af undersøgelserne. Samtidig er andelen af undersøgelser, hvor AI og mennesker samarbejder, steget fra under 1 procent til 38 procent.

Denne markante udvikling understreger behovet for en ny tilgang til sikkerhedsoperationer. I takt med at antallet af undersøgelser og angribernes hastighed overstiger, hvad menneskestyrede sikkerhedsoperationer effektivt kan håndtere, har organisationer brug for agentbaserede sikkerhedsoperationer, der kombinerer AI og menneskelig ekspertise for at bevare modstandsdygtigheden i AI-tidsalderen.

Holder trit med udviklingen

Behovet for sikkerhedsoperationer med maskinhastighed er blevet stadig tydeligere, efterhånden som organisationer står over for hurtigt udviklende trusler og kritiske sårbarheder som PHP2Shell. Sikkerhedsteams har ofte kun timer – ikke dage – til at fastslå, om de er eksponeret, prioritere afhjælpende foranstaltninger og undersøge tegn på kompromittering.

Rapporten viser, at Arctic Wolfs agentbaserede AI hjælper organisationer med at imødekomme disse krav ved at automatisere undersøgelsesprocesser, samtidig med at den menneskelige kontrol bevares ved de vigtigste beslutninger.

Rapporten dokumenterer, hvordan Aurora Agentic SOC forbedrer både hastighed og effektivitet i stor skala. Mens det månedlige antal undersøgelser er steget med 21 procent i løbet af det seneste år, er antallet af alarmer faldet med 19 procent. Det reducerer mængden af unødvendige alarmer og belastningen af analytikerne, selv om arbejdsbyrden er vokset.

Samtidig er den gennemsnitlige tid fra en alarmudløsende hændelse til oprettelsen af en sag, der kan handles på, faldet med 36 procent. Det muliggør hurtigere reaktioner og reducerer det tidsrum, angriberne har til rådighed.

Angriberne arbejder med maskinhastighed

– Virkeligheden i dagens trusselslandskab er, at angriberne allerede opererer med maskinhastighed, og organisationer kan ikke længere nøjes med sikkerhedsoperationer, der udelukkende bygger på AI eller mennesker, hvis de skal kunne følge med, siger Dan Schiappa, President of Technology and Services hos Arctic Wolf.

– Arctic Wolf har udviklet en ny driftsmodel, hvor AI håndterer de store mængder, mennesker fører tilsyn, og begge arbejder sammen om at skabe bedre resultater. Det er sådan, vi hjælper organisationer med at gøre AI til en kraftmultiplikator for deres sikkerhedsteams frem for blot endnu et værktøj.

Med Aurora Superintelligence Platform, der behandler mere end 10 billioner sikkerhedshændelser hver uge, driver Arctic Wolf verdens største kommercielle agentbaserede SOC. Her gennemføres mere end 200.000 undersøgelser om ugen, og siden lanceringen i marts 2026 er mere end tre millioner sikkerhedssager blevet afsluttet.

Rapporten understreger, hvordan Arctic Wolfs investering i agentbaserede sikkerhedsoperationer med mennesker involveret i beslutningsprocesserne giver målbare resultater i stor skala.

Hastighed kombineret med tillid

Rapporten fremhæver, at hastighed alene ikke er tilstrækkeligt i AI-tidsalderen. Tillid er fortsat den største barriere for indførelsen af AI i sikkerhedsoperationer, og Arctic Wolf arbejder på at overvinde denne udfordring. Organisationer har brug for tillid til, at AI-baserede beslutninger er korrekte, kan forklares og er tilpasset deres forretningsmæssige forhold.

Arctic Wolfs patentanmeldte løsning Swarm of Experts er udviklet til at hjælpe organisationer med at opbygge denne tillid. Netværket af specialiserede AI-agenter i Aurora Agentic SOC udfører og validerer opgaver på tværs af de vigtigste SOC-funktioner.

AI Trust Engine styrer agenternes adfærd, så de kan handle selvstændigt, når sikkerheden i deres vurderinger er høj. Agenterne er designet til at eskalere sager, der er usikre, nye eller ligger uden for deres dokumenterede erfaringsområde, til en sikkerhedsanalytiker frem for selv at træffe beslutninger.

Hver menneskelig beslutning bliver et nyt læringssignal, som udvider de områder, hvor agenterne kan håndtere sager med høj grad af sikkerhed.

Større overblik, færre unødvendige alarmer

Almindelige forretningsaktiviteter skaber store datamængder, som kan skjule tegn på trusler. Derfor er overblik vigtigere end mængden af data.

Aurora Agentic SOC opretter blot 13 undersøgelser for hver milliard behandlede observationer og genererer én alarm for hver 175,6 millioner observationer.

Selv om det samlede antal alarmer er faldet, er andelen af sager med høj eller kritisk alvorlighedsgrad forblevet stabil. Sikkerhedsteams oplever dermed færre unødvendige alarmer uden at miste overblikket over væsentlige trusler.

Disse effektivitetsforbedringer giver konkrete resultater. I virksomhedens analyse af kundedata oplevede Arctic Wolf-kunder, der anvender Aurora Managed Detection and Response (MDR) med beskyttelse af slutpunkter, syv gange færre hændelser, som blev eskaleret til nærmere undersøgelse, sammenlignet med kunder, der udelukkende anvender Endpoint Detection and Response (EDR).

Samtidig opnåede de en omkostningsmæssig fordel på cirka en faktor 12 sammenlignet med at opbygge og drive et agentbaseret SOC internt.