据SiliconANGLE报道，甲骨文公司将于9月22日举办“AI网络攻击正在升级：如何立即保护你的数据”线上活动，并把企业安全策略进一步转向数据层，以应对人工智能给全球系统带来的新风险。

SiliconANGLE称，甲骨文这一做法基于三方面策略：在源头保护安全、快速保护安全，以及通过韧性保护安全；其核心是把强有力的安全控制放在数据所在之处。随着AI代理在更多组织内部署，数据层内紧密集成的安全控制正变得更重要，以便为策略执行提供一致基础。这一策略也反映行业正在把安全、治理和恢复能力整合到AI技术栈中。

theCUBE Research的戴夫·韦兰特（Dave Vellante）在该报道中表示：“云共享责任模式在AI优先的世界中已不再是一个足够好的框架。以机器速度行动的代理，需要theCUBE Research所称的共享问责模式。仅保护基础设施、应用及其内部数据已经不够。AI抬高了信任门槛，客户现在必须更深入考虑，使用AI的对手甚至以机器速度运行的意外AI行为，会如何给企业带来新风险。”

上述线上活动的重点，是讨论甲骨文如何从数据层重新设计安全，以应对仅靠传统应用和边界控制已不足够的世界。甲骨文产品负责人和行业专家将与theCUBE Research分析师一起，探讨不断演变的威胁形势，并给出保护敏感数据、减少中断、在攻击后快速恢复，以及在AI驱动攻击演变时保持数据环境保护措施更新的实用建议。

在工具层面，甲骨文今年6月公布上述三方策略，以应对人工智能更广泛使用带来的安全挑战。AI系统为通往企业敏感数据创造了新路径，甲骨文已推出一组面向数据库安全、补丁、测试和生命周期管理的工具。其中包括Oracle Deep Data Security，用于在数据库内执行针对最终用户的隐私规则；以及Oracle SQL Firewall，用于应对SQL注入——这种安全弱点允许攻击者通过网站输入字段运行恶意数据库命令。4月，甲骨文宣布对Oracle AI Database进行一系列增强，其中包括Deep Data Security，可基于每个最终用户的身份、角色和上下文，集中、声明式地实施细粒度授权和数据可见性策略。

报道称，代理从单纯回答问题发展到采取有意义的行动，令应用层安全是否有效受到质疑。通过把Deep Data Security的策略执行直接嵌入数据库，甲骨文增加了对由对抗性注入查询导致的未授权数据访问的防护。theCUBE Research的克里斯塔·凯斯（Krista Case）表示：“企业AI采用的下一阶段，将同样取决于治理和模型能力。随着代理获得对敏感数据和关键工作流的访问权限，组织需要知道它们以谁的身份行事、继承了什么权限，以及这些权限在哪里执行。把这些控制做好，可以加速AI采用。”

对数据层的关注，是甲骨文把AI数据库置于代理工作负载中心这一更大战略的一部分。theCUBE Research的约翰·弗里尔（John Furrier）解释称，公司的做法基于一种判断：AI的未来不只由代理决定，还取决于代理在哪里、如何与数据互动。这一定位也贯穿其安全战略中的韧性重点。失去对关键数据的访问可能重创许多企业，甲骨文正通过经过验证的备份、经过测试的备用系统、灾难恢复和高可用能力，帮助企业建立韧性。这些方案包括Zero Data Loss Recovery，可保护Oracle数据库直至最后一次提交的事务；以及采用基于Raft的复制和自动故障转移的Globally Distributed AI Database。即使基础设施组件、可用区或整个站点不可用，应用也能继续运行。凯斯说：“韧性挑战不只是从攻击中恢复。组织还需要从获授权的代理做出错误决定、改动关键数据或以机器速度扰乱业务流程中恢复。”

据SiliconANGLE报道，theCUBE将在9月22日活动期间进行采访。