CrowdStrike планирует приобрести Fiddler и Dreadnode для усиления безопасности ИИ

CrowdStrike объявила 3 ноября 2026 года о намерении приобрести Fiddler. Технология компании станет основой Falcon Observe — решения для оценки и объяснения поведения ИИ-агентов. В отдельном сообщении были подробно изложены планы по приобретению Dreadnode и добавлению в платформу Falcon средств автоматизированного тестирования безопасности ИИ до того, как системы перейдут в промышленную эксплуатацию.

Оба объявления прозвучали на Fal.Con EU 2026 и касались предполагаемых приобретений. CrowdStrike рассчитывает обеспечить общую доступность Falcon Observe и Dreadnode в четвертом квартале 2027 финансового года. Планируемые продукты предназначены для решения разных задач контроля: выявления уязвимостей ИИ до выпуска, проверки того, выполняют ли агенты назначенные им задачи, и наблюдения за их решениями после внедрения.

Роль Fiddler в Falcon Observe

До внедрения команды могут использовать Fiddler для сравнения промптов, моделей и конфигураций, оценивая, безопасно и точно ли агенты выполняют назначенные задачи. После внедрения платформа должна отслеживать решения и цепочки рассуждений на всех уровнях иерархии агентов, выявляя отклонения в поведении и непреднамеренные действия. Она реконструирует процесс принятия решения, чтобы команды могли определить, на каком этапе произошел сбой.

Такая прозрачность помогает устранить пробел в традиционных средствах контроля безопасности. В примере CrowdStrike агент использует действительные учетные данные и одобренные инструменты, чтобы одобрить возврат средств, нарушающий политику компании. Традиционные средства контроля могут расценить такую активность как правомерную, хотя решение было ошибочным; объяснимость должна показать, почему агент поступил именно так и на каком этапе его поведение пошло не по плану.

Fiddler поддерживает агентов собственной разработки и сторонних поставщиков, а также инструментирование через OpenTelemetry и совместим с LangGraph, Amazon Bedrock, AWS Strands и Google ADK. Предполагается, что записи на уровне отдельных решений помогут обеспечить соответствие требованиям и проводить аудиты. В Falcon намерения и поведение агентов будут связаны с телеметрией безопасности конечных устройств, идентификационных данных, облачной среды и среды выполнения. Это позволит командам безопасности выяснять и причины действий агента, и то, что в результате произошло в корпоративных системах.

Тестирование Dreadnode до выпуска в промышленную эксплуатацию

Сначала Dreadnode получает описание желаемого теста на обычном языке, а затем до выпуска в промышленную эксплуатацию проверяет системы ИИ, модели, репозитории моделей, приложения, агентов и MCP-серверы. По словам CrowdStrike, система применяет более 50 техник атак, включая джейлбрейки, внедрение промптов, многоходовые атаки и атаки, нацеленные на агентов. Результаты ранжируются по степени серьезности и соотносятся с OWASP Top 10 for LLMs, категориями безопасности агентных систем OWASP Agentic Security ASI01–ASI10, MITRE ATLAS и системой управления рисками ИИ NIST.

Результаты формируют сводную картину рисков, включающую общее число выявленных проблем, долю успешных атак, распределение по степени серьезности, исходы проверок и более подробные показатели риска. Экспортируемый отчет помогает принять решение о запуске или отказе от него. Проверяющие могут просмотреть точный текст промпта атакующего и ответ целевой системы, пошагово разобрать атаку, изменить классификацию результатов, скорректировать степень серьезности и задокументировать свои выводы. При изменении классификации результатов показатели на панели мониторинга пересчитываются.

Планируемая передача результатов связывает тестирование с защитой во время выполнения. Результаты Dreadnode должны передаваться Falcon Guardian в виде рекомендаций по политикам, чтобы выявленные до внедрения уязвимости помогали настраивать защиту после выпуска. Данные тестирования также будут использоваться для моделей SafeMind от CrowdStrike. Falcon Guardian обнаруживает угрозы и реагирует на них во время выполнения корпоративных систем ИИ, а Falcon Observe оценивает и объясняет, соответствует ли поведение агентов заданному.

В совокупности эти планы описывают связанный процесс: от тестирования и оценки до выпуска — к непрерывному наблюдению и защите во время выполнения. Реализация всей этой цепочки зависит от завершения планируемых приобретений и создания обещанных интеграций. Поэтому главный открытый вопрос в расширенной дорожной карте CrowdStrike по безопасности ИИ — удастся ли выполнить намеченные планы в срок и обеспечить доступность продуктов к установленной дате.