Cyber-attacks are an increasing problem for organizations across the world. The attacks on systems are getting more and more sophisticated and thereby more and more difficult to protect against. The security of systems is crucial to protect your data from unauthorized access. One approach for testing the resilience of these systems is the use of threat modelling and attack simulations. The use of threat models also enables you to identify vulnerabilities in your infrastructure. The overall resilience of the system can then be increased by implementing protection against these vulnerabilities which can take many forms. There can be security issues regarding a single component in the infrastructure and more structural issues concerning more than one component in the system. Meta Attack Language (MAL) is a meta language to write threat languages of different systems. In MAL there exits different components called assets, these assets can have defenses. The problem is that structural weaknesses cannot be identified in the current state of the language. This thesis work will provide a solution to identify vulnerable patterns in a threat model and translate these pattern to secure patterns. A prototype has been created that take a threat model as input and outputs a new updated threat model. The prototype will translate the input to a graph database and run a series of predefined queries on the database that will identify and replace vulnerable patterns. A formal logic for finding vulnerable patterns is suggested and an API to change these patterns is implemented. The result shows that by running a model through the prototype, structural vulnerabilities can be identified and mitigated. This could potentially increase the overall resilience of the system. / Attacker på IT system är ett ökande problem för organisationer runt om i världen. Attackerna blir mer och mer sofistikerade och därmed svårare att skydda sig emot. Säkerheten av systemen är väldigt viktigt för att skydda data från obehörig åtkomst. Ett tillvägagångssätt för att testa säkerheten mot attacker är att använda hotmodeller och attack-simuleringar. Resultatet av en sådan simulering kan sedan användas för att göra systemet säkrare genom att implementera skydd mot kända sårbarheter. Dessa sårbarheter kan komma i många olika former. De kan finnas på en enskild komponent i arkitekturen eller så kan de bero på mer strukturella svagheter där flera komponenter berörs. Meta Attack Language (MAL) är ett meta-språk som kan användas för skapa hot-språk. I MAL så finns det olika komponenter som kan ha försvar associerat till sig. Problemet är att i det nuvarande stadiet av MAL så går det inte att identifiera strukturella svagheter där fler än en komponent är en del av problemet. Det här arbetet föreslår en lösning till att identifiera skadliga mönster och översätta dessa mönster till säkra mönster. En prototyp har tagits fram som tar en hotmodell som in-data och returnerar en uppdaterad hotmodell. Prototypen översätter hotmodellen till en grafdatabas och exekverar en serie av sökningar som identifierar och uppdaterar skadliga mönster. En logik för att hitta mönster föreslås och ett API av funktioner för att ändra mönster har utvecklats. Resultaten visar att genom körning av en modell genom prototypen så skulle detta potentiellt kunna öka systemens säkerhet.