Ett botnätverk med omkring 1 200 konton på X spred över 50 000 inlägg, kommentarer och delningar mot Sverige under 2025 och 2026, delvis skapade med AI. Myndigheten för psykologiskt försvar (MPF) publicerade sina slutsatser den 31 augusti 2026, bara två veckor före riksdagsvalet den 13 september. Nätverket fick namnet “Holiday” och enligt MPF köptes det av en statlig aktör från ett företag i Östasien. Det är en av de tydligaste bekräftelserna hittills på att AI-genererat innehåll nu används systematiskt för att försöka splittra svensk opinion inför ett nationellt val.
Historien är på samma gång en säkerhetsnyhet och ett kvitto på hur långt AI-verktyg för textgenerering och kontoautomatisering har kommit under 2026. Den berör också en bredare fråga som fler länder brottas med just nu: hur upptäcker man ett nätverk som är byggt för att se ut som vanliga medborgare, när verktygen för att skapa trovärdiga inlägg blivit billiga, snabba och allmänt tillgängliga?
Vad MPF faktiskt hittade i nätverket Holiday
Enligt MPF:s publicerade rapport bestod Holiday av ungefär 1 200 konton på plattformen X. Kontona var aktiva under stora delar av 2025 och 2026, med en tydlig topp under hösten 2025 och våren 2026. Tillsammans stod de för mer än 50 000 publicerade inlägg, kommentarer och delningar. Målet, enligt myndighetens bedömning, var att förstärka polarisering kring aktuella samhällsfrågor snarare än att driva en enskild kampanj eller ett enskilt parti.
MPF:s operativa chef om nätverket
MPF:s operativa chef Karin Lönnheden sa i samband med publiceringen att myndighetens bedömning är att en statlig aktör köpt nätverket av ett företag i Östasien, och att det under 2025 och 2026 använts för otillbörlig informationspåverkan mot Sverige och flera andra länder (källa: MPF). Myndigheten pekar alltså inte ut ett enskilt land som ytterst ansvarigt, utan beskriver en inköpt tjänst, en modell där en stat betalar en kommersiell leverantör för att driva ett färdigt bot-nätverk. Det är i sig en viktig detalj, eftersom det visar att påverkanskapacitet i dag kan köpas som en tjänst, ungefär som DDoS-attacker och ransomware redan säljs som “as-a-service”-produkter på kriminella marknader.
De första spåren av nätverket upptäcktes efter att personal på Riksbanken deltog i en övning ledd av MPF för att lära sig identifiera otillbörlig påverkan. Den observationen ledde vidare till ett samarbete mellan MPF och Post- och telestyrelsen (PTS), som i sin tur kunde larma X. Plattformen stängde därefter ner kontona. Sekvensen visar hur myndighetssamverkan, snarare än ett enskilt tekniskt verktyg, i praktiken var det som fällde nätverket.
Så mycket av innehållet var AI-genererat
MPF beskriver Holiday som ett “delvis AI-drivet” nätverk, vilket betyder att en del av kontona använde språkmodeller för att generera text, medan andra delar av verksamheten sannolikt byggde på mer traditionell botautomation, återpublicering och schemalagd aktivitet. De källor som finns tillgängliga i dagsläget namnger inte vilken specifik språkmodell eller vilket AI-företag som legat bakom textgenereringen, och MPF har heller inte bekräftat användning av deepfake-video eller syntetiskt tal i just detta fall.
Det säger ändå något om skalan. Ett nätverk av den här storleken, med 1 200 konton och över 50 000 publiceringar under drygt ett år, hade för några år sedan krävt betydande mänsklig arbetskraft: en armé av skribenter som skulle skriva unika, språkligt korrekta inlägg på svenska, dygnet runt. I dag klarar en enda operatör med tillgång till en kommersiell språkmodell och ett skript för kontohantering samma volym på egen hand. Det är den ekonomiska logiken som gör AI-assisterad påverkan attraktiv för aktörer med begränsad budget, och som förklarar varför fler länder rapporterar liknande nätverk samtidigt.
Den europeiska faktagranskningsorganisationen EDMO (European Digital Media Observatory) noterade i sin sammanställning för perioden fram till januari 2026 att andelen desinformation som skapats eller manipulerats med AI nådde en ny rekordnivå: av 1 605 granskade artiklar handlade 252, motsvarande 16 procent, om AI-genererat eller AI-manipulerat innehåll (källa: EDMO). Det är en fyrdubbling jämfört med de nivåer som EU-kommissionen rapporterade inför Europaparlamentsvalet 2024, då AI-genererat innehåll utgjorde omkring 4-5 procent av det granskade materialet (källa: EU-kommissionen).
Tidslinjen: från upptäckt till val
Timingen i det här fallet är inte en slump att notera. Rapporten publicerades den 31 augusti 2026, mitt under förtidsröstningsperioden som öppnade den 26 augusti och pågick fram till valdagen den 13 september. MPF har själva sagt att publiceringen skedde nära valet för att öka medvetenheten om den här typen av taktik, samtidigt som myndigheten var tydlig med att Holiday inte kunde kopplas direkt till valrörelsen som sådan (källa: Euronews).
| Datum | Händelse |
|---|---|
| 2025, höst | Holiday-nätverket är som mest aktivt enligt MPF:s kartläggning |
| 2026, vår | Fortsatt hög aktivitet, ny topp i publiceringsfrekvens |
| 26 aug 2026 | Förtidsröstningen till riksdagsvalet öppnar |
| 31 aug 2026 | MPF publicerar rapporten om Holiday |
| 1-9 sep 2026 | Svenska och internationella medier rapporterar om fallet |
| 13 sep 2026 | Valdag för riksdags-, regions- och kommunval |
| 14 sep 2026 | NCSC och MPF bedömer att valet genomfördes utan större koordinerad påverkan från främmande makt |
| 19 sep 2026 | Valmyndigheten fastställer valresultatet, valdeltagande 84,9 procent |
Enligt en TT-notis från den 14 september bedömde både Nationellt cybersäkerhetscenter (NCSC) och MPF att riksdagsvalet genomfördes utan större cyberangrepp eller koordinerad informationspåverkan från främmande makt. Det är en viktig nyans: Holiday visade att kapaciteten fanns och användes under lång tid, men de svenska myndigheternas gemensamma bedömning var att just valdagen och valrörelsens absoluta slutskede inte präglades av någon ny, storskalig kampanj kopplad till nätverket.
Hur Holiday skiljer sig från tidigare kända operationer
Sverige och övriga Norden är inget nytt mål för utländsk påverkan. NoName057(16), en pro-rysk hackaktivistgrupp, har sedan 2022 genomfört återkommande DDoS-attacker mot myndigheter och infrastruktur i flera europeiska länder, inklusive Sverige. Sommaren 2025 genomförde Europol och Eurojust en samordnad internationell operation, kallad Eastwood, mot gruppens infrastruktur, med deltagande myndigheter från bland annat Sverige, Finland, Tyskland och Polen (källa: Europol).
Doppelganger, en annan känd Kreml-kopplad operation, arbetar på ett helt annat sätt. Den klonar etablerade nyhetssajter som Der Spiegel och Le Point, sprider innehållet via falska domäner och betalda annonser, och har använts som distributionskanal för annat manipulerat material, inklusive videor kopplade till nätverket Storm-1516. EU-kommissionens sammanställning beskriver Doppelganger som en flerskiktad operation som bygger på webbplatsimitation snarare än enskilda konton.
Holiday skiljer sig från båda genom att vara koncentrerat till en enda plattform, X, och genom att bygga på kontobaserad närvaro snarare än webbplatsimitation eller överbelastningsattacker. Det är också första gången ett svenskt fall så tydligt kopplas till kommersiellt inköpt AI-kapacitet från en leverantör i Östasien, snarare än till en aktörs egna, interna resurser. Det gör Holiday till ett exempel på hur gränsen mellan statlig påverkan och kommersiell “influence-as-a-service” suddas ut.
| Operation | Metod | Skala | Koppling till Sverige |
|---|---|---|---|
| Holiday | AI-assisterade falska X-konton | ~1 200 konton, 50 000+ inlägg | Direkt mål, stängt ned av MPF/PTS/X 2026 |
| NoName057(16) | DDoS mot myndigheter och infrastruktur | Återkommande attacker sedan 2022 | Sverige bland deltagarländerna i Europols motoperation |
| Doppelganger | Klonade nyhetssajter, falska domäner, annonser | Flera europeiska länder | Del av bredare Kreml-kopplad kampanj i EU |
| Storm-1516 | Manipulerad video distribuerad via Doppelganger-infrastruktur | Paneuropeisk räckvidd | Indirekt spridning i nordiska flöden |
EU:s AI-förordning och kravet på märkning
Fallet Holiday landar mitt i en period då EU:s AI-förordning börjar få verklig effekt. Sedan augusti 2026 gäller krav på att AI-genererat innehåll ska märkas på ett maskinläsbart sätt, och överträdelser kan i teorin leda till böter på upp till 35 miljoner euro eller 7 procent av global omsättning, beroende på vilket belopp som är högst (källa: EU-kommissionen, AI-förordningen). Problemet är att den typen av krav i praktiken riktar sig mot legitima AI-leverantörer och plattformar som bygger produkter öppet, inte mot aktörer som medvetet köper ett påverkansnätverk från en leverantör som opererar utanför öppna, reglerade marknader.
Det här är kärnan i det dilemma som Holiday illustrerar. Märkningskrav, transparensregler och plattformars egna policyer bygger på att avsändaren har ett intresse av att följa reglerna. En statligt finansierad, kommersiellt inköpt bot-operation har per definition inget sådant intresse. Det gör att ansvaret i praktiken hamnar på upptäckt och nedstängning i efterhand, snarare än på förebyggande märkning, vilket är exakt det mönster som sågs i Holiday-fallet: nätverket kartlades och stängdes ned efter att det redan varit aktivt i över ett år.
Marknaden för att upptäcka AI-genererad påverkan växer snabbt
Samtidigt som AI sänker kostnaden för att producera påverkanskampanjer växer en motsvarande industri för att upptäcka dem. Enligt en marknadsrapport värderades den globala marknaden för valövervakning mot desinformation till 3,8 miljarder dollar 2025, med en förväntad årlig tillväxttakt på 12,7 procent fram till 2034, då marknaden beräknas nå 11,2 miljarder dollar. En separat rapport om marknaden för deepfake-detektion anger ett värde på 15,7 miljarder dollar för 2026.
Gapet mellan generering och detektion
Detektionsförmågan är dock långt ifrån perfekt, särskilt när människor, inte maskiner, ska bedöma innehållet. En sammanställning från säkerhetsanalysföretaget StationX visar att den mänskliga träffsäkerheten för att upptäcka deepfake-video ligger så lågt som 24,5 procent (källa: StationX). Automatiserade system presterar betydligt bättre på textbaserad information, med detektionsgrad mellan 91 och 96 procent enligt kommersiella leverantörer, medan syntetiskt videoinnehåll fortfarande ligger lägre, kring 83 till 88 procent. Gapet mellan hur snabbt innehåll kan genereras och hur snabbt det kan verifieras fortsätter alltså att växa, vilket flera branschanalyser lyfter fram som den centrala utmaningen inför kommande val i Europa.
| Mått | Siffra | Källa |
|---|---|---|
| Andel desinformation som är AI-genererad/manipulerad (EU, fram till jan 2026) | 16% (252 av 1 605 granskade artiklar) | EDMO |
| AI-genererat innehåll i granskad desinformation inför EU-valet 2024 | 4-5% | EU-kommissionen |
| Mänsklig träffsäkerhet vid identifiering av deepfake-video | 24,5% | StationX |
| Automatiserad detektionsgrad, textbaserad desinformation | 91-96% | Marknadsrapport (Marketintelo) |
| Automatiserad detektionsgrad, syntetiskt videoinnehåll | 83-88% | Marknadsrapport (Marketintelo) |
| Marknad för valövervakning mot desinformation, globalt (2025) | 3,8 miljarder dollar | Dataintelo |
| Marknad för deepfake-detektion (2026) | 15,7 miljarder dollar | Branschrapport |
Vad detta betyder för svenska myndigheter och företag
För myndigheter som MPF, Säkerhetspolisen och NCSC innebär Holiday ett konkret exempel att bygga vidare övningar och detektionsrutiner kring. Det faktum att de första spåren hittades av personal på Riksbanken under en MPF-ledd övning visar att bred kompetensuppbyggnad hos statliga och halvstatliga aktörer, inte bara hos specialiserade cybersäkerhetsteam, kan ge tidig varning. Det är en modell som sannolikt kommer skalas upp inför framtida val, oavsett om det handlar om riksdagsval, EU-val eller folkomröstningar.
För privata företag, särskilt medieföretag, sociala plattformar och organisationer som hanterar stora mängder användargenererat innehåll, ritar fallet upp en tydligare kravbild. Plattformar förväntas i allt högre grad kunna reagera snabbt på myndighetslarm, vilket X gjorde när kontona stängdes ned efter att MPF och PTS agerat. Samtidigt visar tidslinjen, över ett år av aktivitet innan nedstängning, att reaktiv hantering fortfarande är norm snarare än undantag. Företag som bygger AI-detektionsverktyg, från stilometrisk analys av textmönster till konto-graf-analys för att hitta koordinerat beteende, har därför en växande efterfrågan att möta, både från myndigheter och från plattformar som vill undvika att bli nästa kanal för ett nätverk som Holiday.
Så jämförs Holiday med andra nordiska cyberhot 2026
ENISA:s hotlandskapsrapport för 2025 beskriver hur NoName057(16) stod för nästan 36 procent av all hacktivistaktivitet riktad mot offentlig förvaltning i Europa, följt av grupper som DarkStorm Team med 15,4 procent (källa: ENISA). Det sätter Holiday i perspektiv: medan DDoS-relaterad hacktivism fortfarande är den volymmässigt dominerande hotkategorin mot svenska och nordiska myndigheter, representerar Holiday en kvalitativt annorlunda risk, en som inte stör tillgänglighet utan istället försöker forma opinion under lång tid utan att upptäckas.
Det är också värt att notera att Holiday inte var kopplat till en enskild valfråga utan snarare designat för att förstärka redan existerande motsättningar i samhällsdebatten. Det gör nätverket svårare att förebygga med traditionell innehållsmoderering, eftersom enskilda inlägg sällan bryter mot plattformsregler var för sig. Det är mönstret, tusentals konton som agerar i takt över lång tid, som avslöjar operationen, inte innehållet i ett enskilt inlägg.
Så fungerar AI-drivna botnätverk tekniskt
Tre lager i ett modernt bot-nätverk
Ett modernt nätverk av den här typen byggs vanligen i flera lager. Först skapas kontona, ofta med stulna eller syntetiska identiteter för att undvika plattformars verifieringssystem. Därefter används en språkmodell för att generera inlägg som är språkligt korrekta och kontextuellt relevanta, vilket gör dem svårare att skilja från äkta användarinlägg än äldre generationers enkla, repetitiva bot-texter. Slutligen styrs publiceringen av skript som schemalägger aktivitet så att den efterliknar mänskliga mönster, med variation i tid på dygnet och paus mellan inlägg.
Det som gör den här typen av nätverk svåra att upptäcka i realtid är just kombinationen: AI-genererad text passerar många automatiska textfilter, medan schemaläggningen är utformad för att undvika de mönster som traditionella bot-detektionssystem letar efter, som identiska publiceringstider eller upprepad text. Detektion kräver därför oftast analys på nätverksnivå, hur konton interagerar med varandra, delar samma länkar eller följer varandra i onaturliga mönster, snarare än granskning av enskilda inlägg.
Historisk kontext: från trollfabriker till AI-as-a-service
Statligt sponsrad informationspåverkan mot Sverige och Norden är inget nytt fenomen. Forskningscentret StratCom vid Nato dokumenterade redan för flera år sedan hur ryska aktörer bedrivit systematisk påverkan mot de nordiska och baltiska länderna, inklusive DDoS-kampanjer och traditionella trollfabriker med mänskliga operatörer som styrde stora mängder konton manuellt. Det som skiljer Holiday från den äldre generationens operationer är kostnaden per konto och per inlägg. En mänskligt bemannad trollfabrik kräver löner, kontor och språkkompetens. En AI-assisterad operation kräver i praktiken bara tillgång till en kommersiell språkmodell, ett skript och en lista över falska identiteter, vilket sänker inträdesbarriären dramatiskt för mindre resursstarka aktörer.
Den utvecklingen syns även i hur snabbt liknande fall rapporteras runt om i Europa under 2026. Rapporter om AI-genererad desinformation har enligt EDMO:s siffror fyrdubblats som andel av allt granskat material sedan 2024, en trend som få bedömare tror kommer att plana ut innan tekniken för generering blir väsentligt dyrare att missbruka, eller innan detektionsverktygen blir betydligt bättre på att hänga med i realtid.
Marknadseffekter: säkerhetsbranschen positionerar om sig
Fallet Holiday kommer sannolikt att påskynda en trend som redan pågår inom cybersäkerhetsbranschen: förskjutningen från ren teknisk hotdetektion (malware, intrång, DDoS) till detektion av koordinerat, AI-assisterat innehåll. Flera etablerade leverantörer inom hotunderrättelse har under 2026 byggt ut sina produkter med moduler för att identifiera nätverk av konton snarare än enskilda skadliga filer eller IP-adresser. Den globala marknaden för AI-baserad desinformationsdetektion, som enligt en branschrapport ska ha nått en träffsäkerhet på 94 procent för koordinerat inautentiskt beteende specifikt, är ett tydligt tecken på att efterfrågan redan finns och växer snabbt.
För svenska myndigheter innebär det sannolikt ökade investeringar i den här typen av verktyg framöver, kopplat till MPF:s uppdrag och till det bredare arbetet inom Nationellt cybersäkerhetscenter. Det är också ett område där privata leverantörer och statliga aktörer i allt högre grad delar data och metoder, eftersom ingen enskild aktör har tillräcklig insyn i alla plattformar för att upptäcka ett nätverk som Holiday på egen hand.
Fem förutsägelser för AI-driven påverkan mot Norden
- Fler nordiska myndigheter kommer att publicera egna kartläggningar av liknande nätverk under 2027, i takt med att detektionsmetoderna sprids mellan länder efter MPF:s exempel.
- Kommersiella “påverkan-som-tjänst”-leverantörer kommer att bli ett återkommande tema i hotrapporter, snarare än enskilda statsstyrda enheter, eftersom inköpsmodellen sänker ansvarsutkrävandet för beställarländer.
- Plattformar som X kommer att möta ökade krav från EU att agera snabbare på myndighetslarm, särskilt inför Europaparlamentsvalet 2029, men sannolikt utan att detektionstiden kortas dramatiskt jämfört med Holiday-fallets dryga år.
- Efterfrågan på nätverksbaserad kontodetektion, snarare än innehållsgranskning av enskilda inlägg, kommer att växa som prioriterat investeringsområde hos både myndigheter och stora plattformar.
- Fler fall kommer sannolikt att kopplas till leverantörer i Östasien specifikt, i takt med att billiga språkmodeller och kontohanteringstjänster blir alltmer lättillgängliga på den öppna marknaden, vilket gör källspårning svårare för utredande myndigheter.
Så kan organisationer skydda sig mot koordinerad AI-påverkan
Myndigheter och företag som vill bygga upp motståndskraft mot nätverk av Holiday-typ bör i första hand fokusera på tre saker. För det första: utbildning i mönsterigenkänning, inte bara för säkerhetsteam utan brett i organisationen, vilket Riksbankens roll i det här fallet visar kan ge tidiga varningssignaler långt innan ett formellt utredningsuppdrag startar. För det andra: samarbete över myndighetsgränser, eftersom varken MPF, PTS eller X ensamma hade kunnat kartlägga och stänga ner nätverket lika effektivt. För det tredje: investering i verktyg för nätverksanalys snarare än enbart innehållsfiltrering, eftersom AI-genererad text i dag ofta är språkligt korrekt nog att klara traditionell granskning av enskilda inlägg.
På kort sikt kommer sannolikt fler svenska organisationer, både offentliga och privata, att efterfråga liknande övningar som den MPF genomförde med Riksbanken. Det är en relativt billig åtgärd jämfört med att bygga egna detektionssystem från grunden, och den bygger på kunskap som redan finns dokumenterad i MPF:s publicerade rapport om fallet.
Vanliga frågor om Holiday-nätverket och AI-påverkan mot Sverige
Vad är botnätverket Holiday?
Holiday är namnet MPF gett ett nätverk av omkring 1 200 falska konton på X som mellan 2025 och 2026 publicerade över 50 000 inlägg, kommentarer och delningar riktade mot Sverige och andra länder, med syfte att förstärka politisk polarisering.
Vem låg bakom nätverket?
MPF:s bedömning är att en statlig aktör köpt nätverket från ett företag i Östasien. Myndigheten har inte offentligt namngivit vare sig det köpande landet eller den säljande leverantören i den publicerade rapporten.
Var innehållet helt AI-genererat?
Nej, MPF beskriver nätverket som “delvis AI-drivet”. Det innebär en kombination av AI-genererad text och mer traditionell botautomation för kontohantering och publicering.
Påverkade Holiday resultatet i riksdagsvalet 2026?
MPF och NCSC bedömde att valet den 13 september genomfördes utan större koordinerad informationspåverkan kopplad till nätverket. Holiday var aktivt under lång tid dessförinnan, men kopplades inte direkt till valrörelsens slutskede.
Hur upptäcktes nätverket?
De första spåren identifierades av personal på Riksbanken under en övning ledd av MPF. Det ledde till samarbete med PTS, som i sin tur kontaktade X, vilket resulterade i att kontona stängdes ned.
Skiljer sig Holiday från NoName057(16) och Doppelganger?
Ja. NoName057(16) genomför DDoS-attacker mot infrastruktur, medan Doppelganger klonar nyhetssajter för att sprida manipulerat innehåll. Holiday byggde istället på ett stort antal falska, AI-assisterade konton på en enda plattform.
Kräver EU:s AI-förordning märkning av den här typen av innehåll?
Sedan augusti 2026 kräver EU:s AI-förordning maskinläsbar märkning av AI-genererat innehåll, med böter på upp till 35 miljoner euro eller 7 procent av global omsättning för överträdelser. Kravet riktas i första hand mot legitima leverantörer och gäller inte automatiskt aktörer som medvetet undviker reglering.
Hur bra är detektionsverktyg på att hitta AI-genererat påverkansinnehåll?
Automatiserade system når enligt branschrapporter mellan 91 och 96 procents träffsäkerhet för textbaserad desinformation, medan mänsklig identifiering av till exempel deepfake-video ligger så lågt som 24,5 procent enligt StationX.
