フォーティネット、AIインフラ向けのセキュリティフレームワーク＆データセンター向けファイアウォールを発表

　フォーティネット（Fortinet）は、AIインフラの保護を目的としたエンドツーエンド（E2E）のフレームワーク「Secure AI Data Centerソリューション」を発表した。

　データセンターのインフラからアプリケーション、大規模言語モデル（LLM）まで、AIスタック全体を保護するように設計されたソリューションだという。超低遅延かつ高度なAI脅威防御性能を備え、従来のアプローチと比較して消費電力を平均69％削減するとのことだ。

　また今回の発表に合わせて、同社はAIワークロードに求められる電力効率、スループット、拡張性を備えたデータセンター向けファイアウォール「FortiGate 3800G」を発表した。NP7およびSP5 ASICと400 GbE接続を搭載し、Secure AI Data Centerフレームワークの構成要素として、膨大なデータやトラフィック、巨大なインフラを運用する大規模データセンター（以下、ハイパースケール）環境下で、高い処理能力とエネルギー効率を発揮し、GPUクラスタをリアルタイムで保護するとしている。

最新のAI環境に最適化した統合セキュリティとパフォーマンス

　Secure AI Data Centerソリューションは、ネットワークのセグメンテーションや暗号化されたトラフィックの監視／分析から、アプリケーションやモデルレベルの防御まで、AIのワークフロー全体を包括的に保護するという。同フレームワークには、あらゆるレイヤーにセキュリティが組み込まれ、顧客が高密度GPU環境に求めるパフォーマンスを堅持しながら、データ漏洩を防ぎ、悪意のある入力を遮断するとともに、頻繁に更新、厳格化される様々なAIコンプライアンス基準を常に満たせるよう支援すると述べている。

• 高速なセグメンテーションとパフォーマンス：ハイパースケール環境に適した超高速スループットを発揮しつつ、同時にGbpsあたりのエネルギーコストを削減し、データセンターの持続性を高められるため、CIOはパフォーマンスを犠牲にすることなくAIインフラへの支出を低減できる
• データセンターファイアウォールがAIインフラの保護を拡張：ASIC搭載による高いパフォーマンスと400 GbE接続により、大規模なGPUクラスタとAIワークロードをリアルタイムで保護し、フォーティネットのハイエンドデータセンターファイアウォールポートフォリオ全体でセキュリティとコスト効率の両方を最適化
• LLMのセキュリティとデータ保護：ローカル／ハイブリッド／パブリッククラウドへの入出力に対し、その全環境を横断して不正、不審、異常なふるまい等を監視・制御するガードレールを適用。これにより、プロンプトインジェクション、データ漏洩、悪用などからLLMを保護
• フォーティネット セキュリティ ファブリックによりオペレーションを効率化：ファイアウォール、アプリケーションセキュリティ、AIランタイム保護を単一の管理コンソールに統合することで、コンプライアンスを簡素化し、監査に要する時間を短縮し、オペレーションの複雑さを軽減
• AIモデル／API向けの多層防御アプリケーションセキュリティ：AIモデルに到達する前にすべてのトラフィックを精査して無害化する多層防御により、コードインジェクション、改ざん、データ窃取の試みを遮断
• 量子安全セキュリティ：量子技術を悪用する脅威に備え、耐量子暗号（PQC）と量子鍵配送（QKD）を組み込むことで、AIデータの機密性とコンプライアンスを将来にわたって保護

　これらの機能を組み合わせることで、Secure AI Data Centerソリューションは、GPUクラスタ、AIワークロード、データパイプラインのすべてのセキュリティを統一的に確保するアプローチを提供するとしている。ゼロトラストのセグメンテーションを適用し、国際標準に準拠したコンプライアンスを維持しながら、確実な連続稼働を実現することで24時間365日無停止が要求されるオペレーションを支えるとのことだ。

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