Fortinet在首尔AIS 2026发布AI网关安全方案
Fortinet Korea高管在AIS 2026介绍覆盖大模型与Agentic AI的整合安全策略，并展示FortiAIGate的输入输出检测能力。
据dailysecu.com报道，Fortinet Korea高管Kim Su-young于11月3日在首尔举行的AIS 2026大会上发表演讲，介绍了一套覆盖大语言模型与Agentic AI的整合AI安全策略，并展示了Fortinet的FortiAIGate产品。
Kim Su-young在演讲中列举了多种攻击面，包括通过长上下文实施的间接提示注入、多轮对话中的注入，以及隐藏在外部文档中的指令。他指出，在RAG环境中，参考文档或知识库若被投毒，AI可能将恶意内容用于业务决策。他表示，通过Model Context Protocol接入的工具描述与响应，也必须针对工具投毒和间接提示注入进行检测。
他提出的网关架构在调用模型前对提示进行认证与检测，在模型返回响应后对输出与敏感数据进行检测。FortiAIGate的检测范围覆盖系统指令、对话历史、工具定义、历史工具调用与响应，以及模型生成的工具参数；检测手段结合DLP、正则表达式与自然语言语义分析，并按模型、部门和空间策略通过输入与输出护栏执行。
代理资产与非人类身份管理
在代理安全方面，Kim Su-young介绍的做法是在执行前检查MCP工具与技能内容，并在执行过程中核查提示与工具调用。他强调需盘点代理资产及其连接关系，并对服务账号、API密钥等非人类身份进行管理，采用具备用量、权限、预算与有效期控制的虚拟密钥。
他还建议在运行阶段开展AI红队测试，并在模型、提示或所连接工具发生变化时重新验证。对于本地部署，他表示需验证韩语理解能力、客户的GPU与Kubernetes环境，以及安全检测的延迟。该整合策略将网络、Web/API与云基础设施防护，与AI输入、输出及行为控制结合起来。
AIS 2026由Daily Secu主办，韩国互联网振兴院（KISA）与韩国信息安全产业协会（KISIA）提供支持，于11月3日在首尔韩国科学技术中心举行，约700名安全从业者与相关人士参加。
快速问答
FortiAIGate能检测哪些内容？
据Kim Su-young介绍，其检测覆盖系统指令、对话历史、工具定义、历史工具调用与响应以及模型生成的工具参数，并结合DLP、正则表达式与自然语言语义分析。
本地部署AI需要验证什么？
Kim Su-young表示，需验证韩语理解能力、客户的GPU与Kubernetes环境，以及安全检测的延迟。