Fortinet宣布，推出專為保護端到端AI基礎架構所設計的安全AI資料中心解決方案。此解決方案旨在保護整個AI技術堆疊，涵蓋從資料中心基礎設施到應用程式與大型語言模型（LLM），以超低延遲提供AI威脅防禦能力，並與傳統方案相比，平均可降低69%的電力消耗。
Fortinet也同時推出FortiGate 3800G高效能資料中心防火牆，具備AI工作負載所需的能源效率、傳輸量與可擴充性。該產品搭載NP7與SP5 ASIC晶片，支援400 GbE連線，為Fortinet資料中心防火牆產品線的最新成員，可在安全AI資料中心架構下提供超大規模的傳輸效能、能源效率與即時GPU叢集防護能力。
Fortinet台灣區總經理吳章銘表示，AI資料中心是整個AI產業持續成長的核心，而隨著AI模型複雜化，資料中心所需的運算能力與防護也跟著提升。台灣不僅為全球AI資料中心供應鏈的關鍵中樞，許多企業也持續建立AI資料中心擴展AI應用，需確保軟體、硬體有扎實的資安防禦。Fortinet的安全AI資料中心解決方案結合運算、防禦兩項關鍵能力，透過FortiGate 3800G等ASIC驅動防火牆，搭配針對資料、應用程式與LLM的進階防護，協助台灣企業在擴展AI應用的同時，兼顧安全性、效能與能源效率。
AI創新，也為資安團隊帶來新型態的漏洞與攻擊
AI掀起的全球產業革命，不僅推動自動化，更從根本上改變企業決策流程、價值創造模式與競爭策略。然而，AI創新浪潮同時也帶來新型態的資安風險。從AI模型的「黑盒子」問題導致的決策透明度不足，到因資料處理不當引發的隱私與合規爭議，AI已成為監管與安全治理的新焦點。近年多起大型語言模型相關資安事件顯示，安全團隊正面臨多種針對AI模型，新型態的漏洞與攻擊，包括：
- 對抗性攻擊：透過細微操縱輸入資料（如影像、文字或音訊），誘使模型做出錯誤判斷。
- 模型逆向工程與提取：攻擊者透過查詢模型，重建敏感訓練資料，甚至複製整個模型，例如從臉部辨識AI中還原個人影像。
- 資料汙染：惡意修改訓練資料，迫使模型生成錯誤結果。
- LLM提示注入：透過在文字或網站中嵌入隱藏指令，繞過安全防護，使AI忽略安全規範或洩漏資料。
- 意料之外的行為：隨著AI代理（如自主機器人或服務）之間的互動增加，可能出現協同行動、集體攻擊或突發型弱點等，為傳統資安框架未涵蓋的風險。
- 薄弱的身分與驗證能力：AI代理可相互查詢並自主決策執行任務，若「非人類身分」（Non-human Identity，NHI）安全機制不足，任何一個代理的身分漏洞都可能導致連鎖性弱點，造成敏感資料外洩。
隨著AI應用滲透各產業並存取更龐大的敏感資料，預期AI相關資安事件的數量與嚴重程度於2026年將顯著攀升。企業應盡快建立完善的AI安全治理架構與防護機制，從模型訓練、資料管理到身分驗證全方位強化安全防線，以確保AI技術能在創新與風險間取得平衡，為企業組織的長期永續與數位競爭力奠定穩固基礎。
端到端AI安全框架六大功能，全面防禦AI資料中心
Fortinet的安全AI資料中心解決方案，全面防護整個AI工作流程，涵蓋從網路分段與加密流量檢測，到應用與模型層級的安全防禦。透過在每一層都嵌入安全防護機制，此架構可協助企業防止資料外洩、阻擋惡意輸入、滿足不斷演進的AI合規要求，同時維持高密度GPU環境所需的卓越效能。
- ASIC加速網路分段與效能：以超大規模傳輸能力支援高效能運算，並降低每Gbps的能源成本，提升資料中心永續性，協助CIO在不犧牲效能的情況下控制AI基礎設施支出。
- 透過Fortinet資料中心防火牆實現可擴展的AI基礎架構防護：透過ASIC驅動效能與400 GbE高速連線，實現大型GPU叢集與AI工作負載的即時防護，並全面提升Fortinet高階資料中心防火牆產品線的安全性與成本效率。
- LLM安全與資料防護：為LLM針對提示注入、資料外洩與模型濫用等威脅提供防護，管理所有模型流量，並在本地、混合與公有雲環境中實施輸入與輸出安全控管。
- 以Fortinet安全織網提升營運效率：整合防火牆、應用安全與AI執行期保護於單一管理平台中，簡化合規流程、縮短稽核時間並降低營運複雜度。
- 細緻的應用與API安全防護：透過多層式防護，在流量抵達AI模型前即完成檢查與淨化，可有效阻擋程式碼注入、資料竄改與資料竊取等攻擊。
- 量子安全防護：內建後量子密碼學與量子金鑰分配技術，確保AI資料機密性與合規性可面對未來量子運算帶來的潛在威脅。
Fortinet安全AI資料中心解決方案提供統一的防護架構，全面保護GPU叢集、AI工作負載與資料管線，實現零信任網路分段、符合國際資安標準，並確保關鍵任務運作不中斷。透過安全AI資料中心解決方案，Fortinet協助企業在導入AI工作負載時兼顧韌性、信任與營運簡化，讓AI應用部署更安全、更高效。