Fortinet выпустил NGFW-решение FortiGate 1800F для защиты ЦОД

Fortinet выпустил NGFW-решение FortiGate 1800F для защиты ЦОД

Fortinet выпустил NGFW-решение FortiGate 1800F для защиты ЦОД

Компания Fortinet представила межсетевой экран FortiGate 1800F Next-Generation Firewall (NGFW) на базе NP7, сетевого процессора седьмого поколения компании, который позволит крупнейшим предприятиям достичь настоящей внутренней сегментации, а также беспрецедентных возможностей по масштабу, производительности, обнаружению и принудительному исполнению.

Цифровые инновации разрушают устоявшиеся корпоративные структуры, создавая новые услуги и возможности для бизнеса, а также повышая риск во всех отраслях промышленности. Взрывное внедрение IoT и мобильных устройств, а также приложений и сервисов из множества облаков выталкивает поверхность атак за пределы традиционных сетей. Расширяющаяся и фрагментированная поверхность атак подрывает способность лидеров в области сетевой безопасности поддерживать производительность, безопасность, надежность и доступность сети.

В современных центрах обработки данных многие корпоративные архитектуры построены на высокопроизводительной инфраструктуре маршрутизации и коммутации без интеграции безопасности. Для обеспечения гибкости и подвижности в такой среде сети становятся все более плоскими и открытыми, а это означает, что безопасность в рамках внутренней сети в большинстве случаев обеспечивается на базовом уровне и ограничивается виртуальными локальными сетями и списками доступа 4-го уровня. Таким образом, в случае нарушения безопасности, выйдя за пределы периметра безопасности, хакеры могут легко перемещаться и свободно получать доступ к учетным данным, ресурсам и данным. Более того, отсутствие инфраструктуры безопасности во внутренней сети также значительно ограничивает способность организации отслеживать подозрительный трафик и потоки данных, что препятствует возможности обнаружения взлома.

Предприятия, пытающиеся успешно сегментировать свою сеть, столкнулись с новой проблемой – производительностью системы безопасности. Современные компании предъявляют беспрецедентные требования к производительности своей инфраструктуры, которые зачастую не могут быть сопоставлены с существующими решениями в области безопасности. Для большинства предприятий традиционные устройства защиты, построенные с использованием готовых процессоров и оборудования для обработки трафика безопасности, стали слабым местом в инфраструктуре, что привело к ухудшению качества пользовательского опыта и работы приложений. Проще говоря, вчерашних показателей производительности уже недостаточно для того, чтобы обеспечить безопасность и позволить бизнесу идти в ногу с сегодняшними инновациями.

Чтобы удовлетворить чрезвычайным требованиям к защите центров обработки данных и обеспечить безопасный сетевой подход, Fortinet представил FortiGate 1800F NGFW.

FortiGate 1800F оснащен NP7, специализированным сетевым процессором седьмого поколения Fortinet, специально разработанным для того, чтобы позволить крупным предприятиям справляться с беспрецедентным уровнем требований к данным и приложениям. NP7 предлагает крупнейшим на сегодняшний день организациям возможность сегментировать и запускать услуги, управлять внутренними и внешними рисками и сохранять качество пользовательского опыта.

В ИИ-приложениях почти каждая третья уязвимость оказалась высокорисковой

ИИ-приложения снова напоминают: если к обычному веб-сервису прикрутить большую языковую модель, магия появляется не только в презентации, но и в списке уязвимостей. По данным «Информзащиты», в 2026 году 32% уязвимостей, найденных при пентестах ИИ- и LLM-приложений, относятся к высокорисковым.

Для сравнения: по всем классам активов этот показатель составляет около 12%. То есть риск-профиль ИИ-приложений оказался в 2,7 раза выше среднего.

За второй год наблюдений пропорция не изменилась. Более того, медианный срок устранения серьёзных находок вырос с 19 дней в 2025 году до 36 дней в 2026-м.

Проблема в том, что ИИ-системы тащат за собой сразу два слоя риска. Первый — классика веба и API: аутентификация, авторизация, инъекции, секреты, обработка пользовательского ввода.

Второй — уже нейросетевой зоопарк: инъекции в промпт, утечки системного промпта, ошибки RAG-контуров, отравление данных, небезопасная обработка ответов LLM, проблемы в векторных хранилищах и отказ в обслуживании на уровне модели.

Особенно весело становится, когда модель подключают к корпоративным данным, CRM, базе знаний, API или инструментам автоматизации. В этот момент чат-бот перестаёт быть просто болталкой и получает возможность влиять на процессы. А ошибка в правах или логике вызовов превращает его в аккуратную дверь во внутренние системы.

Автоматическими сканерами всё это ловится плохо. По данным исследования, 78% команд сталкивались с тем, что такие средства пропускали критические уязвимости. Поэтому готовность полностью доверить пентесты автономным инструментам за год упала с 29% до 9%.

С устранением тоже не праздник. В 2026 году компании закрывали только 38,4% высокорисковых находок в ИИ / LLM-приложениях — это самый низкий показатель среди типов тестирования. Для API, например, он составил 77,3%.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru