Oracle 推出 Deep Trust AI 架構，助力企業安心推進 AI 創新
Oracle AI World, LAS VEGAS—2026年10月26日
Oracle宣布推出 Deep Trust AI 架構，該架構旨在將信任機制打造為企業技術棧的內置屬性，而非將其作為責任分散交由各個 AI 智能體和應用程式自行承擔；該架構整合了 Oracle AI Database、Oracle Autonomous AI Database 和 Oracle APEX AI Application Generator 的成熟能力，通過強制執行安全、隱私、業務規則和可信應用生成，幫助企業在加速 AI 角逐的同時降低風險。
隨著組織將更多 AI 智能體和 AI 生成的應用程式部署到現有架構中，它們在保護敏感信息、執行業務規則、獲取針對業務問題的準確答案，以及維持對 AI 與企業系統交互方式的控制方面，正麵臨日益嚴峻的挑戰。Oracle Deep Trust AI 架構透過將信任機制深植於企業技術棧的四个关键层级（軟件平台、數據、數據訪問和應用開發）之中，且這些機制無法被 AI 模型繞過或削弱，從而幫助各組織應對上述挑戰。與 Oracle 廣受歡迎的高可用性架構（MAA）類似，該藍圖能夠幫助各組織實現 AI 帶來的生產力和創新效益，而無需依賴每個應用程式或智能體來全面且正確地實施所有必要的安全防護措施。
甲骨文公司 AI 數據庫技術執行副總裁 Juan Loaiza 表示：「AI 模型如今能夠帶來驚人的生產力和創新。然而，如果企業無法信任 AI 生成的內容，就無法真正實現這些價值。AI 信任是我們當前面臨的挑戰。透過 Oracle Deep Trust AI 架構，我們將信任機制內建於底層軟件平台、數據、數據訪問和應用開發層中。這讓組織能夠在保持對 AI 智能體和 AI 生成應用可訪問信息與可執行操作的控制下，真正讓 AI 投入實際工作。」
透過底層軟件平台保護企業數據
AI 正在幫助攻擊者發現新的漏洞，並以前所未有的速度對已公開漏洞進行逆向工程，因此全面、及時的補丁修復變得至關重要。Oracle Autonomous AI Database 能夠在數據庫引擎、操作系統、存儲和固件的安全更新公開之前自動應用，從而消除手動打補丁的工作。藉由滾動補丁機制，更新分階段進行，應用程式可繼續運行而不受中斷。此外，持續加密功能可保護靜態和傳輸中的數據，並為授權用戶和應用程式提供透明解密。Oracle Autonomous AI Database 可在主流超大規模雲平台上使用，也可透過 Oracle Cloud@Customer 在本地部署。
While Autonomous AI Database is Oracle’s flagship offering, Oracle is also helping customers secure their cloud co-managed and on-premises systems by providing leading security and patching tools for free or highly discounted through the end of February 2027.
儘管 Autonomous AI Database 是 Oracle 的產品，Oracle 也透過免費提供或大幅折扣的方式，幫助客戶保護其雲端協同管理和本地系統，相關安全與補丁工具優惠將持續至 2027 年 2 月底。
在數據源強制執行安全和業務規則
當訪問策略和業務規則僅在應用程式代碼中強制執行時，AI 生成的應用可能會錯誤實現這些規則，而直接訪問數據庫的智能體（例如通過 MCP 服務器或自然語言轉 SQL 方式）則可能完全繞過這些規則。Oracle Deep Data Security 使組織能夠在 Oracle AI Database 中直接定義最終用戶訪問規則，並對每個 SQL 請求強制執行這些規則；數據庫本身會根據企業目錄簽發的加密簽名令牌驗證用戶身份，並確定該用戶被允許訪問的內容。身份管理與 Oracle SQL Assertions 相輔相成，後者在數據庫中強制執行業務規則， 例如不允許超出員工消費限額的支出，從而無論由哪個應用、最終用戶或智能體提交請求，都能防止無效更新、操作或相互衝突的變更。
治理 AI 智能體和應用程式的數據訪問方式
Oracle Deep Trust Data APIs 提供了對邏輯業務對象（例如採購訂單）受控的讀取與寫入訪問權限。與允許隨意進行 SQL 訪問不同，應用和智能體僅能處理執行特定任務所需的業務對象，而數據庫則會嚴格強制執行監管其可見性與修改權限的規則。
針對以自然語言提問的業務用戶，Oracle Deep NL2SQL 通過提供結合業務知識與數據知識的上下文，幫助 AI 更好地理解請求；其中，業務知識涵蓋組織的術語、實踐與指標，數據知識則描述信息的定義與組織方式。持續反饋學習使用戶能夠糾正不準確的響應，而知識變更驗證則有助於確保在將糾正內容納入企業知識庫之前對其進行驗證。這些能力共同幫助 AI 比傳統 NL2SQL 解決方案更準確地解讀業務問題，並生成反映組織數據與業務上下文的 SQL。
在可信執行引擎上構建 AI 生成的應用程式
Oracle APEX AI Application Generator 使 AI 編碼智能體能夠將自然語言應用描述轉換為 APEXlang，這是一種開放的聲明式應用定義語言。Oracle APEX 在其集中式運行時引擎中執行這些定義，提供企業級安全性、可擴展性和可用性，同時簡化應用的持續維護和更新。由於 AI 僅生成應用定義，而非實際執行代碼，組織可以在無需信任、保護和維護大量 AI 生成執行代碼的情況下，構建並持續演進應用程式。開發人員可以使用熟悉的開發環境和工具，包括 VS Code、Oracle APEX，或 Codex 等 AI 編碼智能體。
正如 Oracle MAA 為企業提供了保持關鍵任務系統持續運行的藍圖，Deep Trust AI Architecture 也為企業提供了在重要數據上安全部署 AI 的藍圖。由於安全、隱私和業務規則由平台、數據和應用運行時共同強制執行，每個新智能體和應用從第一天起就繼承這些保護機制，使組織能夠在擴展 AI 應用的同時，不增加額外風險。
HyperFRAME Research 首席執行官 Steven Dickens 表示：「企業 AI 競賽正進入新階段，Oracle 正在將競爭焦點從模型智能轉向架構信任。當行業仍在努力解決 AI 智能體安全和企業數據訪問治理問題時，Oracle 已從源頭應對這些挑戰。透過 Deep Data Security 在數據庫中直接執行政策，以及 Deep NL2SQL 為 AI 生成的答案帶來業務上下文、持續學習和驗證能力，Oracle 正在從根本上改變企業 AI 的格局。Deep Trust AI 架構的獨特之處在於其統一方法，將信任嵌入 AI 訪問、理解和作用於企業數據的方式中。Oracle 透過在智能體企業的基礎層面上統一智能、安全和治理，提升了行業標準，使組織能夠更快創新、更有信心地擴展 AI，並交付更值得信賴的業務成果。」
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