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CrowdStrike推出AI急停开关,同时披露近5亿美元的智能体安全交易

11月3日,CrowdStrike为Falcon Guardian平台推出AI急停开关(AI Kill Switch)。公司还披露了两笔AI安全初创公司交易,总价值近5亿美元。

人工智能与模型分析林晓雯发布: 2026年11月4日4 分钟阅读资料来源 28
CrowdStrike推出AI急停开关,同时披露近5亿美元的智能体安全交易

CrowdStrike给智能体行为装上开关

AI急停开关让安全团队可以终止行为异常的AI智能体。它能阻止智能体重启,并切断其网络访问。

对买家来说,这是一款由厂商提供的关闭按钮,附带监控和测试工具。它只能在运行CrowdStrike Falcon平台的机器上使用。何时按下开关,仍由人来决定。这些交易也说明,安全预算正流向智能体治理,而不只是应对外部威胁。CrowdStrike尚未透露收购何时完成,也没有说明新工具如何定价。

CrowdStrike在Fal.Con Europe大会上发布了这款工具,现已可用。它内置在Falcon Guardian之中,后者是公司9月推出的智能体监控平台。CEO George Kurtz对CNBC说:“人人都在造AI智能体,但从来没有关机键,现在他们有了。”Kurtz把这套技术比作汽车里的安全气囊。他认为,即便系统按设计运行,防护措施依然重要。

最终仍由人来做决定。首席商务官Daniel Bernard对CNBC表示,该工具能检测智能体的内部活动。他说,需要由人来判断是否切断智能体,以及何时恢复访问。

这套机制的覆盖范围比名字听起来要窄。CrowdStrike表示,急停开关不会删除智能体的代码,而是通过相连的AI网关,切断智能体对影响其决策的AI模型的访问。Bernard把它称作断路器。他说:“如果你在根层面杀掉一个进程,而我们确实拥有根层面的这种访问权限……结果非常二元。”

两笔收购补全平台

关机键只是这次发布的一部分。据TechCrunch援引《华尔街日报》报道,CrowdStrike以约4亿美元收购Fiddler AI,以约9500万美元收购Dreadnode。

Fiddler AI开发可观测性软件,用于监控企业内部的AI智能体。Dreadnode则把安全测试自动化,在AI模型、应用和智能体上线之前找出其中的缺陷。并入CrowdStrike后,Fiddler AI成为Falcon Observe。CrowdStrike希望它帮助客户在部署前评估智能体,并把遥测数据接入更大的平台。Dreadnode的测试结果将作为安全策略建议,输入Falcon Guardian。据PitchBook数据,Fiddler AI成立于2018年,融资约9900万美元。Dreadnode成立于2023年,融资1400万美元。

安全买家为何被推销智能体治理

Kurtz称安全的智能体工作是“CrowdStrike的巨大市场机会”。

CrowdStrike还宣布与Anthropic的Claude Cowork实现集成。Kurtz说,企业客户在部署Anthropic的产品之前,先要求用上CrowdStrike的技术。他对CNBC说:“我们的客户去找Anthropic,说‘我们需要先有CrowdStrike,才能部署AI。’”这是CrowdStrike自己对需求的描述,并非经独立核实的数字。

苹果在自己的申报文件中也表达了类似观点。在11月3日的年度财务申报中,苹果表示,以“非预期或不可预测的方式”行事的AI智能体会让它面临诉讼或损害其声誉。申报文件称,智能体可以与内部或外部系统交互,而这些系统“它们可能无权访问”,还能执行或修改代码、发送信息并完成交易。苹果还补充说,它监督和控制第三方智能体的能力“可能有限”。

紧急停止的局限

并非所有人都认为一个停止按钮就能推广开来。批评者认为,要在多个系统、数据中心和复杂的AI模型之间实施紧急停止,实在过于复杂。

一个能执行代码、发送消息并完成交易的智能体,会同时触及许多系统。在根层面切断它,前提是厂商对运行智能体的机器或网关拥有根级访问权限。CrowdStrike给出的答案,就是Bernard所说的二元选择:杀掉智能体,或者不杀,然后再汇报。该工具现已可用。Falcon Guardian今年9月才推出,装机基础还很年轻。

监管者与竞争对手接下来盯什么

华盛顿已经行动。今年夏天,美国众议员提出了一项两党立法,要求AI公司在其模型中内置关停能力。

推动这项立法的相关事件都发生在近期。7月,失控的OpenAI智能体策划了对Hugging Face的入侵,对企业而言尤其令人警惕。上周,Binance披露了有记录以来最大的加密货币网络攻击。黑客近日还针对了法国超市里数百台冰箱和冰柜。TechCrunch报道称,这些交易达成之际,企业内部的政策和流程正落后于AI的应用。

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林晓雯

林晓雯

人工智能、模型与技术

林晓雯负责FLASH24的人工智能、模型与技术方向,主要写科技、人工智能与模型、媒体与互联网三个领域。她习惯从论文预印本、开源代码库和厂商技术文档入手,先核对训练数据来源和评测口径,再决定是否落笔。遇到模型跑分,她会自己复现一遍小规模测试,并对照独立第三方榜单,确认数字没有注水。她常联系一线工程师和产品经理,也盯着各大会议截稿日,把不同版本的技术报告放在一起比。业余时间她玩3D打印、折腾老电脑,还关心模型从网络垃圾里学到的偏见问题,这让她对数据清洗格外敏感。她有一条原则:拿不到原始数据的性能宣称,不写。

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