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Home News Sicurezza

Fortinet lancia Secure AI Data Center per proteggere modelli, dati e infrastrutture su larga scala

13 Novembre 2025
in Sicurezza
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Fortinet lancia Secure AI Data Center per proteggere modelli, dati e infrastrutture su larga scala
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Fortinet, leader globale nella cybersecurity che promuove la convergenza tra networking e sicurezza, ha annunciato Secure AI Data Center, il primo framework end-to-end del settore progettato specificamente per proteggere le infrastrutture di intelligenza artificiale (AI). Ideata per mettere in sicurezza l’intero stack AI – dall’infrastruttura del data center fino alle applicazioni e ai Large Language Model (LLM) – la soluzione offre una difesa avanzata contro le minacce AI, con una latenza estremamente ridotta, e diminuisce il consumo energetico, in media del 69% rispetto agli approcci tradizionali.

Nell’ambito di questo annuncio, Fortinet ha presentato FortiGate 3800G, un firewall per data center ad alte prestazioni che offre efficienza energetica, throughput e scalabilità necessari per i carichi di lavoro AI. Alimentato dagli ASIC NP7 e SP5 e dotato di connettività a 400 GbE, il 3800G è l’ultima aggiunta al portafoglio di firewall per data center di Fortinet, progettato per fornire hyperscale throughput, efficienza energetica e protezione in tempo reale dei cluster GPU all’interno del framework Secure AI Data Center.

“I data center AI richiedono al contempo prestazioni elevate e una protezione profonda,” ha dichiarato Nirav Shah, Senior Vice President of Products and Solutions di Fortinet. “La nostra soluzione Secure AI Data Center unifica queste capacità, combinando firewall basati su ASIC come FortiGate 3800G con una protezione avanzata per dati, applicazioni e LLM, consentendo alle organizzazioni di scalare l’AI senza compromettere sicurezza, prestazioni o efficienza.”

Sicurezza e prestazioni unificate da Fortinet per gli ambienti AI moderni

Fortinet Secure AI Data Center offre protezione completa lungo l’intero workflow AI, dalla segmentazione di rete e ispezione del traffico cifrato fino alla difesa a livello applicativo e dei modelli. Integrando la sicurezza in ogni livello, il framework aiuta le imprese a prevenire data leakage, bloccare input malevoli e rispettare gli standard di conformità legati all’AI in evoluzione, mantenendo al contempo le prestazioni necessarie per ambienti GPU ad alta densità.

  • Segmentazione e prestazioni accelerate da ASIC: garantisce throughput hyperscale riducendo i costi energetici per Gbps e migliorando la sostenibilità del data center, aiutando i CIO a contenere i costi dell’infrastruttura AI senza sacrificare le prestazioni.
  • Protezione scalabile dell’infrastruttura AI con i firewall Fortinet per data center: abilita la protezione in tempo reale di cluster GPU su larga scala e carichi di lavoro AI grazie alle prestazioni basate su ASIC e alla connettività a 400 GbE, ottimizzando sicurezza ed efficienza dei costi in tutto il portafoglio di firewall di fascia alta di Fortinet.
  • Sicurezza per LLM e data protection: difende i LLM da attacchi di prompt injection, data leakage e utilizzi impropri, gestendo tutto il traffico dei modelli e applicando controlli su input e output in ambienti locali, ibridi e cloud pubblici.
  • Efficienza operativa tramite Fortinet Security Fabric: unifica firewalling, application security e AI runtime protection sotto un unico piano di gestione, semplificando la conformità, riducendo i tempi di audit e abbattendo la complessità operativa.
  • Sicurezza applicativa granulare per modelli e API AI: elimina tentativi di code injection, manomissione e furto di dati attraverso difese multilivello che ispezionano e sanificano tutto il traffico prima che raggiunga i modelli di AI.
  • Sicurezza quantum-safe: integra Post-Quantum Cryptography (PQC) e Quantum Key Distribution (QKD) per garantire la riservatezza e la conformità dei dati AI contro future minacce abilitate dal calcolo quantistico.

Un nuovo standard per data center AI sicuri e scalabili

Combinando queste funzionalità, Secure AI Data Center fornisce un approccio unificato per proteggere cluster GPU, carichi di lavoro AI e pipeline di dati – applicando la segmentazione zero-trust, garantendo la conformità con gli standard globali e assicurando la continuità operativa per le attività mission-critical.

Questo lancio estende la leadership di Fortinet in termini di prestazioni, consolidamento e sicurezza basata sull’intelligenza artificiale. Con Secure AI Data Center, Fortinet stabilisce un nuovo benchmark nella protezione degli ambienti AI su larga scala, offrendo la resilienza, la fiducia e la semplicità operativa di cui le imprese hanno bisogno per portare con sicurezza i carichi di lavoro AI in produzione.

“L’intelligenza artificiale sta trasformando ogni aspetto della nostra attività, dal design dei prodotti alla gestione della supply chain, introducendo al contempo nuove sfide operative,” ha affermato Huy Ly, Head of Global IT Security di Monolithic Power Systems. “La soluzione Fortinet Secure AI Data Center ci offre la visibilità, le prestazioni e la protezione necessarie per gestire cluster GPU ad alta densità con sicurezza. Integrando questa soluzione nel nostro ambiente AI, possiamo proteggere modelli e dati sensibili mantenendo un hyperscale throughput, con maggiore efficienza e convenienza economica.”

La potenza della nuova serie FortiGate 3800G e dei FortiGuard AI-Powered Security Services è illustrata nelle tabelle del Security Compute Rating riportate di seguito, che confrontano i principali firewall presenti sul mercato con i valori target di prestazione del FortiGate 3800G.

Specification FortiGate 3800G Security Compute Rating Competitors Average Palo Alto
PA-5550
Check Point
29100
Cisco
Firepower 4245
Firewall (Gbps) 800.0 3.3 240.0 175.0 365.0 180.0
IPsec VPN (Gbps) 210.0 2.2 96.3 100.0 103.0 86.0
Threat Protection (Gbps) 200.0 2.2 90.0 120.0 60.0
Concurrent Sessions 200M 4.7 42.3M 49M 48M 30M
  • Le prestazioni di protezione dalle minacce sono misurate con Firewall, IPS, Application Control, Malware Protection e Logging abilitati.
  • I dati relativi alle soluzioni concorrenti si basano su fonti pubblicamente disponibili. Altri vendor possono utilizzare metodologie di test differenti.
  • Tutti i valori relativi al consumo energetico derivano da schede tecniche e guide hardware esterne, utilizzando i dati di consumo massimo.
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