CrowdStrike planuje przejęcia Fiddler i Dreadnode, aby zwiększyć bezpieczeństwo AI

CrowdStrike poinformował 3 listopada 2026 roku o zamiarze przejęcia Fiddler, którego technologia stanie się częścią Falcon Observe — rozwiązania do oceny i wyjaśniania zachowania agentów AI. W osobnym komunikacie przedstawiono plany przejęcia Dreadnode i dodania do platformy Falcon zautomatyzowanych testów bezpieczeństwa AI, zanim systemy trafią do środowiska produkcyjnego.

Oba komunikaty ogłoszono podczas Fal.Con EU 2026 i dotyczą planowanych przejęć. CrowdStrike zakłada, że Falcon Observe i Dreadnode będą ogólnie dostępne w czwartym kwartale roku fiskalnego 2027. Planowane produkty mają zapewnić różne rodzaje kontroli: wyszukiwanie podatności w systemach AI przed ich udostępnieniem, ocenę, czy agenci wykonują powierzone im zadania, oraz monitorowanie ich decyzji po wdrożeniu.

Rola Fiddler w Falcon Observe

Przed wdrożeniem zespoły mogą korzystać z Fiddler, aby porównywać prompty, modele i konfiguracje oraz oceniać, czy agenci bezpiecznie i dokładnie wykonują powierzone im zadania. Po wdrożeniu platforma ma śledzić decyzje i ścieżki rozumowania w całej hierarchii agentów, wykrywając zmiany w ich zachowaniu i niezamierzone działania. Odtwarza proces podejmowania decyzji, dzięki czemu zespoły mogą ustalić, który etap doprowadził do awarii.

Taka widoczność pozwala wypełnić lukę w tradycyjnych mechanizmach kontroli bezpieczeństwa. W przykładzie CrowdStrike dotyczącym zwrotu pieniędzy agent, korzystając z prawidłowych danych uwierzytelniających i zatwierdzonych narzędzi, zatwierdza zwrot niezgodny z polityką firmy. Tradycyjne mechanizmy kontroli mogą uznać taką aktywność za prawidłową, mimo że podjęta decyzja była błędna; funkcje wyjaśnialności mają ujawnić, dlaczego agent zadziałał i na którym etapie jego zachowanie odbiegło od założeń.

Fiddler obsługuje agentów własnych i zewnętrznych oraz umożliwia ich instrumentację za pomocą OpenTelemetry, a także LangGraph, Amazon Bedrock, AWS Strands i Google ADK. Rejestry decyzji mają wspierać zgodność z przepisami i audyty. W ramach Falcon zamiary i zachowanie agentów byłyby powiązane z danymi telemetrycznymi dotyczącymi punktów końcowych, tożsamości, chmury i bezpieczeństwa w czasie działania, co umożliwiłoby zespołom ds. bezpieczeństwa analizowanie zarówno powodów działania agenta, jak i jego skutków w systemach przedsiębiorstwa.

Testowanie Dreadnode przed wdrożeniem do środowiska produkcyjnego

Dreadnode rozpoczyna działanie od opisu testu w zwykłym języku, a następnie przed wdrożeniem do środowiska produkcyjnego sprawdza systemy AI, modele, repozytoria modeli, aplikacje, agentów i serwery MCP. CrowdStrike poinformował, że rozwiązanie wykorzystuje ponad 50 technik ataku, w tym próby obejścia zabezpieczeń, wstrzykiwanie promptów, ataki wieloetapowe i ataki ukierunkowane na agentów. Wyniki są klasyfikowane według poziomu zagrożenia i mapowane na OWASP Top 10 for LLMs, kategorie bezpieczeństwa agentowego OWASP ASI01–ASI10, MITRE ATLAS oraz NIST AI Risk Management Framework.

Wyniki składają się na zbiorczy obraz ryzyka, obejmujący łączną liczbę ustaleń, wskaźniki skuteczności ataków, zestawienia według poziomu zagrożenia, rezultaty poszczególnych testów i bardziej szczegółowe mierniki ryzyka. Raport, który można wyeksportować, wspiera podejmowanie decyzji o wdrożeniu lub rezygnacji z niego. Weryfikatorzy mogą sprawdzić dokładny prompt atakującego i odpowiedź systemu, prześledzić atak krok po kroku, zmienić klasyfikację ustaleń, skorygować poziom zagrożenia i udokumentować swoje uzasadnienie. Po zmianie klasyfikacji ustaleń wskaźniki na pulpicie są przeliczane.

Planowane połączenie rozwiązań ma powiązać testy z ochroną w czasie działania. Ustalenia Dreadnode trafiałyby do Falcon Guardian w postaci zaleceń dotyczących polityk, dzięki czemu podatności wykryte przed wdrożeniem mogłyby posłużyć do opracowania zabezpieczeń stosowanych po jego zakończeniu. Dane z testów wspierałyby także modele SafeMind firmy CrowdStrike. Falcon Guardian zapewnia wykrywanie zagrożeń związanych z AI opracowaną w przedsiębiorstwie i reagowanie na nie w czasie działania, natomiast Falcon Observe ocenia, czy agenci zachowują się zgodnie z założeniami, i wyjaśnia ich działanie.

Łącznie te propozycje opisują powiązany proces obejmujący testowanie i ocenę przed wdrożeniem, ciągłą obserwację oraz ochronę w czasie działania. Realizacja tego planu zależy od sfinalizowania planowanych przejęć i stworzenia zapowiedzianych integracji, dlatego główną niewiadomą w rozszerzonej strategii CrowdStrike dotyczącej bezpieczeństwa AI pozostaje dotrzymanie zakładanego terminu dostępności.