当攻击者能够在不到 30 分钟的时间里，从发现弱点到发起完整攻击利用时，传统的安全作战手册就显得危险地过时了。这个被极度压缩的时间线，正是 Oracle 最新推动重塑其Oracle AI 安全战略的背景：围绕一个根本理念——在数据库层面保护数据本身，在任何其他东西接触到它之前。
Summary
要点速览
- 根据 2026 年 CrowdStrike《全球威胁报告》，平均攻击突破时间如今为29 分钟，相较 2024 年攻击速度提升了 65%，AI 驱动的对手活动增长了 89%。
- Oracle 的 AI 安全战略建立在三大支柱之上：源头安全（Secure at Source）、极速安全（Secure at Speed）以及韧性安全（Secure through Resilience），分别针对企业防御中的不同失效点。
- 包括 Database Lifecycle Management Pack 和 Exadata Management Pack 在内的关键工具可免费使用至 2027 年 2 月 28 日，GoldenGate 及相关许可证在 2027 年 5 月 31 日前可享受 9 折优惠（即 90% 折扣）。
- Oracle 的数据库内控制——包括 SQL Firewall、Database Vault 和 Deep Data Security——在引擎层面强制执行策略，相比应用层替代方案要难以绕过得多。
- 过去一年中，Oracle 在全球范围内裁撤了约21,000 个岗位，以便围绕 AI 基础设施和云服务进行重组。
AI 加速的威胁环境
数字非常触目惊心。2026 年 CrowdStrike《全球威胁报告》显示，平均攻击突破时间——即对手获得初始访问权限到在网络中横向移动之间的时间窗口——仅为 29 分钟。这一数字相较 2024 年加快了 65%。与此同时，AI 驱动的对手活动增长超过 89%，威胁行为者使用与企业相同的生成式工具来编写利用代码、识别漏洞，并以机器速度扩展攻击活动。
对于安全团队而言，这实际上消除了以往人工响应流程所依赖的缓冲时间。但威胁环境不仅仅是攻击者变快了。企业内部还在悄然积聚另一股压力。
AI 代理正在打开新的攻击面
随着组织部署AI 代理和 AI 生成应用，这些系统往往通过传统访问控制从未设计过要治理的路径，直接与敏感数据库交互。一个代表用户自主行动的 AI 代理，可能携带该用户的凭证，却访问远超任何人工会话的数据。如果这些路径权限过高——而且很多确实如此——那么一旦攻击者攻陷代理或凭证，就能瞬间获得不成比例的访问权限。
这正是 Oracle 试图填补的缺口。与其依赖外围防御或应用层控制——这些要么可以被 AI 代理绕过，要么可能被错误配置悄然失效——其论点是安全必须驻留在数据真正所在之处。
Oracle 的“数据库优先”AI 安全战略
Oracle 的方法聚焦于将安全控制直接嵌入数据库引擎之中——而不是叠加在其之上。逻辑很直接：任何在应用层执行的策略，都可能被不同的应用、API 或通过不同方式连接的自主代理绕过。位于数据库引擎内部的控制则适用于每一次访问，不论其来源。
三大安全支柱：源头安全、极速安全、韧性安全
该战略围绕企业在保护数据密集型环境时面临的三类不同运营挑战进行组织。
Secure at Source（源头安全）关注安全策略究竟在何处被真正执行。Oracle 的立场是，防护需要驻留在数据库内部，而不是分散在因系统或团队而异的应用代码中。该支柱涵盖 Deep Data Security，它在关系型、向量和湖仓数据源上实施细粒度、基于身份的授权，而无需移动数据。它还包括数据库内 SQL Firewall，在引擎层面阻止未经批准的 SQL 执行，无法通过应用代码绕过，以及Database Vault，通过分离管理职责来限制被攻陷的高权限账户实际能够访问或破坏的内容。
Secure at Speed（极速安全）解决的是企业安全中最顽固的运营失败之一：补丁缓慢。历史上，回归测试要求和紧张的维护窗口使补丁部署成为一个长达数月的过程。随着 AI 缩短攻击者时间线，这种延迟的代价日益高昂。该支柱下的工具包括免费的 Database Lifecycle Management Pack 和 Exadata Management Pack，它们将数据库、网格基础设施和 Exadata 系统的补丁部署集中化管理。针对 GoldenGate、GoldenGate Veridata 和 Real Application Testing 的折扣许可证，则支持在同步环境之间进行经验证的切换，以及补丁上线前的预生产测试，从而降低例行更新导致生产环境故障的风险。
Secure through Resilience（韧性安全）则承认预防终有失效之时，因而聚焦于恢复。Zero Data Loss Recovery 旨在勒索软件或数据损坏事件后，将恢复点精确到最后一笔事务，目标是消除数据丢失，而不仅仅是将其最小化。全球分布式 AI 数据库使用基于 Raft 的复制机制，在站点或基础设施故障时维持应用可用性，而 Oracle Maximum Availability Architecture 则提供将备份、复制和灾难恢复整合在一起的架构最佳实践框架。
为何数据库层面的强制执行对 AI 工作负载至关重要
在代理式 AI 的语境下，Deep Data Security 能力尤为值得关注。通过在数据库中直接实施基于身份的授权——覆盖关系型、向量和湖仓数据源——它确保代表用户行动的 AI 代理只能访问该用户被明确授权查看的数据。强制执行发生在数据检索点，而非应用层，这意味着更换 API 或连接方式也无法改变代理可触达的数据范围。随着企业越来越多地允许 AI 系统自主查询敏感数据，这是一种具有重要意义的架构差异。
临时定价与打包激励
Oracle 将其战略与一项限时定价调整相配合，旨在降低历来拖延安全投资的采购摩擦。多款工具在 2027 年 2 月 28 日前可免费使用，包括 Database Lifecycle Management Pack、Exadata Management Pack 和 Data Safe——后者负责数据库安全评估、敏感数据发现和活动监控。未来发布的 Database Security Central 也将具备类似的集中风险可视化能力，并被纳入免费产品组合。
在 2027 年 5 月 31 日前，Oracle 为 GoldenGate 和 GoldenGate Veridata 的一年期许可证，以及 Real Application Testing，提供 90% 折扣。这些激励背后的实际目标非常具体：促使客户在窗口关闭前实现补丁流程自动化、落地基于身份的数据治理，并验证恢复流程。在此期间构建的能力，旨在远远超出促销期限而持续发挥作用。
这一定价举措反映出对一个现实的认可：安全工具采用上的缺口并不总是意愿问题——往往是成本和复杂度问题。那些因采购周期或预算限制而将 Oracle 数据库加固置于次要位置的组织，如今拥有了一条摩擦更小的路径来部署许多本应早已上线的控制措施。
竞争定位与行业背景
Oracle 直接与 Microsoft 和 Amazon Web Services 竞争，后两者已在其云平台上构建了日益全面的安全与治理层。Microsoft 和 AWS 大力推进跨数据库、分析和 AI 工作负载的身份中心安全模型——对于主要运行在这些生态系统上的组织而言，这是一个连贯的方法。
Oracle 的差异化在于架构控制。由于公司同时构建数据库引擎、管理平面、安全控制和恢复栈，它能够在外部叠加产品无法触及的层面实施防护。诸如 SQL Firewall 和 Database Vault 等能力在数据库环境内部运行，使其在结构上比部署在其之上的监控工具更难被绕过。这是一个有意义的优势——但主要适用于 Oracle 数据库环境，这一边界也将被 Oracle 的竞争对手所强调。
该领域还包括像 Veeam 这样的专业数据安全态势管理厂商，它们专注于发现敏感数据、监控访问模式，并在包含非 Oracle 数据库、云平台和 SaaS 应用的异构环境中实施治理。这些能力解决了 Oracle 数据库中心方法未能完全覆盖的跨平台蔓延问题，在任何企业安全架构中更像是一层互补，而非直接替代。
Oracle 本质上的押注是：随着 AI 代理的激增并大规模与结构化数据交互，数据库将成为最具战略价值的控制点——比应用层策略更持久，比网络层监控更精确。这种框架能否在企业安全话语中占据足够分量，从而有意义地改变竞争格局，很大程度上取决于 AI 驱动的数据访问模式会以多快的速度迫使组织重新思考其真正的边界所在。
在更广泛的背景下值得一提的是：Oracle 在最新年度报告中披露，过去一年其在全球范围内裁撤了约 21,000 个岗位——约占员工总数的 13%——以便围绕 AI 基础设施和云服务重塑运营。在此期间，公司记录了约 18 亿美元的遣散与重组成本，远高于前一年记录的 3.74 亿美元。这一重组构成了公司在加倍投入 AI 嵌入式安全、并为包括 OpenAI 和 Meta 在内的 AI 客户竞速扩建数据中心容量时的组织背景。
常见问题
AI 驱动的攻击者能多快利用漏洞？
根据 2026 年 CrowdStrike《全球威胁报告》，AI 驱动的攻击者已将平均攻击突破时间压缩至仅 29 分钟，相较 2024 年攻击速度提升了 65%，整体 AI 驱动对手活动增长了 89%。
Oracle 的 AI 安全核心方法是什么？
Oracle 将其 AI 安全战略聚焦于在数据库层面实施“数据优先”的防护，确保无论使用何种连接方式，相同的安全控制都适用于每一个访问数据的应用、用户和 AI 代理。
Oracle 提供哪些免费或折扣工具来帮助实现 AI 安全？
Database Lifecycle Management Pack 和 Exadata Management Pack 可免费使用至 2027 年 2 月 28 日。GoldenGate、GoldenGate Veridata 和 Real Application Testing 许可证在 2027 年 5 月 31 日前可享受 90% 折扣。
Oracle 的 AI 安全战略包含哪三大支柱？
三大支柱分别是：源头安全（Secure at Source，数据层控制，包括 SQL Firewall、Database Vault 和 Deep Data Security）、极速安全（Secure at Speed，自动化补丁和变更验证）以及韧性安全（Secure through Resilience，零数据丢失恢复、分布式复制和灾难恢复架构）。
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