CrowdStrike planlegger oppkjøp av Fiddler og Dreadnode for å styrke KI-sikkerheten

CrowdStrike kunngjorde 3. november 2026 at selskapet har til hensikt å kjøpe Fiddler, hvis teknologi skal bli Falcon Observe for å evaluere og forklare KI-agenters atferd. I en egen kunngjøring ble planer om å kjøpe Dreadnode og legge til automatisert testing av KI-sikkerhet i Falcon-plattformen før systemene settes i produksjon beskrevet.

Begge kunngjøringene kom under Fal.Con EU 2026 og gjelder planlagte oppkjøp. CrowdStrike tar sikte på generell tilgjengelighet for Falcon Observe og Dreadnode i fjerde kvartal av regnskapsåret 2027. De planlagte produktene skal ivareta ulike sikkerhetskontroller: undersøke KI-systemer for svakheter før lansering, evaluere om agenter utfører oppgavene de er ment å utføre, og overvåke beslutningene deres etter at de er satt i drift.

Fiddlers rolle i Falcon Observe

Før utrulling kan team bruke Fiddler til å sammenligne instrukser, modeller og konfigurasjoner når de vurderer om agenter utfører tildelte oppgaver på en trygg og nøyaktig måte. Etter utrulling er plattformen utformet for å spore beslutninger og resonneringsbaner gjennom hele agenthierarkiet, slik at avvik i atferden og utilsiktede handlinger kan identifiseres. Den rekonstruerer beslutningsprosessen, slik at team kan finne trinnet som førte til en feil.

Denne innsynsmuligheten dekker et hull i tradisjonelle sikkerhetskontroller. CrowdStrikes eksempel med en refusjon beskriver en agent som bruker gyldig påloggingsinformasjon og godkjente verktøy til å godkjenne en refusjon i strid med selskapets retningslinjer. Tradisjonelle kontroller kan oppfatte aktiviteten som legitim selv om beslutningen var feil; forklarbarhet skal gjøre det mulig å avdekke hvorfor agenten handlet, og hvor atferden gikk galt.

Fiddler omfatter både agenter fra egen virksomhet og tredjepartsagenter, og støtter instrumentering via OpenTelemetry, i tillegg til LangGraph, Amazon Bedrock, AWS Strands og Google ADK. Registreringene på beslutningsnivå skal bidra til etterlevelse og revisjoner. I Falcon skal agentenes hensikter og atferd kobles til telemetridata for endepunkter, identitet, sky og kjøretidssikkerhet. Det gir sikkerhetsteam mulighet til å undersøke både hvorfor en agent handlet, og hva som skjedde på tvers av virksomhetens systemer som følge av handlingen.

Dreadnodes testing før produksjonssetting

Dreadnode tar utgangspunkt i en beskrivelse av ønsket test på vanlig språk og undersøker deretter KI-systemer, modeller, modellregistre, applikasjoner, agenter og MCP-servere før produksjonssetting. CrowdStrike opplyste at løsningen kjører mer enn 50 angrepsteknikker, blant annet jailbreak-angrep, prompt-injeksjon, angrep med flere samtalerunder og angrep rettet spesielt mot agenter. Funnene rangeres etter alvorlighetsgrad og knyttes til OWASP Top 10 for LLM-er, kategoriene ASI01 til ASI10 i OWASP Agentic Security, MITRE ATLAS og NIST AI Risk Management Framework.

Resultatene samles i en risikovurdering som omfatter det totale antallet funn, andelen vellykkede angrep, fordeling etter alvorlighetsgrad, utfall av funn og mer detaljerte risikomålinger. En rapport som kan eksporteres, støtter beslutninger om hvorvidt man skal gå videre eller stanse. Menneskelige kontrollører kan undersøke den nøyaktige angriperinstruksen og målsvaret, gå gjennom et angrep trinn for trinn, omklassifisere funn, justere alvorlighetsgraden og dokumentere begrunnelsen. Måltallene i dashbordet beregnes på nytt når funn omklassifiseres.

Den planlagte overleveringen kobler testing til beskyttelse under drift. Funn fra Dreadnode skal inngå i Falcon Guardian som anbefalinger til retningslinjer, slik at svakheter som avdekkes før utrulling, kan bidra til å utforme beskyttelsen etter lansering. Testdata skal også brukes til å videreutvikle CrowdStrikes SafeMind-modeller. Falcon Guardian oppdager KI-trusler og håndterer dem under drift i KI-systemer utviklet for virksomheter, mens Falcon Observe evaluerer og forklarer om agenter oppfører seg som tiltenkt.

Til sammen beskriver forslagene en sammenhengende arbeidsflyt fra testing og evaluering før produksjonssetting til kontinuerlig overvåking og beskyttelse under drift. For å få denne kjeden på plass må de planlagte oppkjøpene gjennomføres og de lovede integrasjonene utvikles. Det gjør gjennomføringen innenfor målet for tilgjengelighet til det sentrale, uavklarte spørsmålet i CrowdStrikes utvidede plan for KI-sikkerhet.