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Oracle推出DeepTrust AI 架构,助力企业安心推进AI创新

梦辰酱_7924

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发布时间:2026-10-29 10:38:22

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来源于php中文网

原创

新架构通过将信任机制融入技术堆栈的四大核心层级,助力企业在ai应用规模持续扩张的过程中有效管控风险。

Oracle正式发布DeepTrustAI架构,旨在让“信任”成为企业技术栈的原生能力,而非将责任分散至各个AI智能体或独立应用中各自实现。该架构深度融合了Oracle AI Database、Oracle Autonomous AI Database以及Oracle APEX AI Application Generator等成熟产品能力,依托安全防护、隐私保障、业务规则约束与可信应用生成四大支柱,推动企业在加快AI创新步伐的同时,系统性降低潜在风险。

Oracle推出DeepTrust AI 架构,助力企业安心推进AI创新

随着越来越多AI智能体及AI驱动的应用被集成进现有IT体系,企业在敏感信息保护、业务规则执行、业务问题精准应答,以及对AI与企业系统交互过程的可控性等方面,正承受前所未有的压力。Oracle Deep Trust AI架构通过在软件平台、数据层、数据访问层与应用开发层这四个关键层级深度嵌入不可绕过、不可削弱的信任机制,为组织提供端到端的治理能力。其设计理念与Oracle广受认可的高可用性架构(MAA)一脉相承——为企业释放AI带来的效率跃升与创新红利,而无需依赖每个应用或智能体单独、完整且正确地落实全部安全策略。

甲骨文公司AI数据库技术执行副总裁Juan Loaiza指出:“当前AI模型展现出非凡的生产力与创造力。但若企业无法确信AI输出内容的真实、合规与可靠,这些优势便难以真正落地。构建AI可信度,正是我们当下最紧迫的课题。借助Oracle Deep Trust AI架构,我们将信任能力内置于底层软件平台、数据存储、数据访问控制和应用开发流程之中。这使得组织能够在牢牢掌握AI智能体与AI生成应用所接触的数据范围与可执行操作的前提下,真正将AI投入规模化生产环境。”

依托底层软件平台筑牢数据安全防线

AI不仅赋能业务,也正被攻击者用于挖掘新型漏洞,并以前所未有的速度对已披露漏洞开展逆向分析,因此补丁响应的全面性与时效性变得尤为关键。Oracle Autonomous AI Database可在安全更新尚未对外公开前,即自动完成数据库引擎、操作系统、存储系统及固件层面的升级部署,彻底消除人工打补丁的操作负担。借助滚动式补丁机制,更新以分阶段方式平滑实施,确保应用程序始终在线、服务不中断。此外,其持续加密功能覆盖静态数据与传输中数据,并为授权用户及应用提供透明解密支持。Oracle Autonomous AI Database既支持部署于主流超大规模云平台,也可通过Oracle Cloud@Customer实现本地化交付。

尽管Autonomous AI Database是Oracle的核心旗舰产品,公司亦同步面向客户推出多项安全与补丁管理工具的免费使用或大幅折扣政策,相关优惠将持续至2027年2月底。

在数据源头统一管控安全策略与业务逻辑

QuantOracle
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63个确定性量化金融计算器 + 10个通过MCP的复合工作流。期权定价、Greeks、奇异衍生品、风险指标、投资组合优化……

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当访问控制策略与业务规则仅由应用代码实现时,AI自动生成的应用极易出现规则误配;而直接连接数据库的智能体(如通过MCP服务器或自然语言转SQL接口)则可能完全跳过这些限制。Oracle Deep Data Security允许组织直接在Oracle AI Database中定义最终用户级访问策略,并对每一次SQL请求进行强制校验;数据库自身会依据企业目录签发的加密签名令牌完成身份核验,并实时判定该用户被授权访问的具体数据范围。身份管理体系与Oracle SQL Assertions协同运作,后者在数据库内固化执行各类业务规则——例如禁止超出员工差旅预算的报销操作——从而确保无论请求来自何种应用、哪类终端用户或哪个AI智能体,所有无效更新、越权操作或逻辑冲突变更均被实时拦截。

精细化治理AI智能体与AI应用的数据调用行为

Oracle Deep Trust Data API为逻辑业务对象(如采购订单、客户档案等)提供受控的读写访问能力。不同于开放式的原始SQL访问模式,该API限定应用与智能体仅能操作完成特定任务所必需的业务对象,而数据库则严格依据预设策略,对每个对象的可见性边界与修改权限实施动态管控。

针对以自然语言发起查询的业务人员,Oracle Deep NL2SQL通过融合业务语义与数据结构双重知识,显著提升AI对用户意图的理解精度:其中业务知识涵盖组织内部术语体系、运营惯例与关键绩效指标,数据知识则描述字段含义、表关系与数据建模逻辑。系统支持持续反馈学习机制,允许用户对不准确结果进行纠正;同时引入知识变更验证流程,在修正内容正式纳入企业知识库前完成合规性与一致性审查。上述能力共同推动AI在理解业务诉求、生成SQL语句方面,远超传统NL2SQL方案的准确性与上下文适配能力。

在可信执行引擎之上构建AI生成型应用

Oracle APEX AI Application Generator支持AI编码智能体将自然语言形式的应用需求描述,自动转化为APEXlang——一种开放、声明式的应用定义语言。Oracle APEX运行时引擎集中解析并执行这些定义,天然具备企业级安全性、高扩展性与高可用性,同时大幅简化应用的长期维护与迭代升级。由于AI仅参与生成应用结构定义,而非直接产出可执行代码,组织无需承担海量AI生成代码的信任评估、安全加固与持续运维压力,即可快速构建并持续演进AI增强型应用。开发者可继续沿用熟悉的开发环境与工具链,包括VS Code、Oracle APEX,以及Codex等AI编程助手。

正如Oracle MAA为企业关键业务系统的连续稳定运行提供了权威参考蓝图,DeepTrust AI Architecture同样为企业在核心数据资产上安全、可控、规模化落地AI能力提供了标准化路径。由于安全策略、隐私保护机制与业务规则均由平台层、数据层与应用运行时联合强制执行,每一个新接入的AI智能体或新上线的AI应用,从部署首日即自动继承全部防护能力,使企业在加速AI应用拓展的同时,不额外引入新的风险敞口。

HyperFramer Research首席执行官Steven Dickens评价道:“企业AI竞争已迈入全新阶段,Oracle正将焦点从‘模型有多聪明’转向‘架构有多可信’。当整个行业仍在摸索AI智能体的安全边界与企业数据访问治理路径时,Oracle已从数据源头着手系统性破局。借助Deep Data Security在数据库内直接执行策略,以及Deep NL2SQL赋予AI回答以业务语境、持续学习与变更验证能力,Oracle正在重塑企业AI的价值范式。DeepTrust AI架构的独特价值在于其一体化设计——将信任能力无缝嵌入AI访问数据、理解数据与作用于数据的全链路之中。Oracle通过在智能体企业的根基层面,实现智能、安全与治理的三位一体融合,重新定义了行业基准,助力组织更敏捷地创新、更坚定地扩展AI,并交付更具公信力的业务成果。”

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