CISOの視点:AIにはガードレール以上のものが必要:CISOによるOracleのディープ・トラストAIアーキテクチャの視点 (2026/10/28)
CISOの視点:AIにはガードレール以上のものが必要:CISOによるOracleのディープ・トラストAIアーキテクチャの視点 (2026/10/28)
投稿者：Leia Manchanda | Field CISO
はじめに
CISOとして、私はあらゆる場所でAIの可能性を目にしています。より迅速な意思決定、より良い体験、自動化された運用、そしてソフトウェアを構築する新しい方法です。同時に、セキュリティ上の課題も認識しています。AIエージェントは単にデータを分析するだけでなく、システムにアクセスし、コードを生成し、アクションを実行することが増えています。これにより、リスクの方程式が変わります。
もはや「AIモデルを安全に保護できるか」という問題ではなく、「AIが最も重要なデータやビジネスプロセスと安全にやり取りすることを信頼できるか」という
問題になります。Oracleの新しいDeep Trust AIアーキテクチャは、すべてのAIエージェント、開発者、またはアプリケーションがセキュリティ制御を正しく実装することを任せるのではなく、アーキテクチャの原則として信頼に取り組んでいるため、魅力的です。
課題：AIは既存のセキュリティギャップを増幅します。
AIはイノベーションと敵対的活動の両方を加速させています。攻撃者はAIを使用して脆弱性を特定し、説得力のあるフィッシングコンテンツを作成し、偵察を自動化し、発見から悪用へとより迅速に移行できます。同時に、組織はAIエージェントに機密性の高い企業データへのアクセス、アプリケーションの生成、ワークフローの自動化を求めています。
従来の制御は多くの場合、アプリケーションコードで適用されます。エージェントが API、MCP サーバー、自然言語から SQL への機能など、別の経路でデータにアクセスできる場合、そのモデルは脆弱になります。ポリシーがアプリケーション レイヤーのみで実装されている場合、新しいエージェントまたは生成されたアプリケーションが意図せずそれをバイパスしたり、バイパスするように操作されたりする可能性があります。CISOは、すべてのモデルがすべての指示を完璧に解釈するという前提に基づいてエンタープライズ の信頼を構築することはできません。
AIがバイパスできない場所に信頼を置く
Oracle のアーキテクチャは、ソフトウェア プラットフォーム、データ、データ アクセス、アプリケーション開発の 4 つのレイヤーに焦点を当てています。中心となる考え方は単純明快です。セキュリティ、プライバシー、およびビジネス ルールは、基盤となるアーキテクチャで強制されるべきであり、使用されている AI モデル、エージェント、またはアプリケーションに関係なく有効です。
これはいくつかの理由で重要です。
まず、自律的なパッチ適用と常時オンの暗号化により、急速に変化する脅威によって生じる運用上のリスクを軽減できます。Oracle は、Autonomous AI Database がデータベース エンジン、オペレーティングシステム、ストレージ、ファームウェア全体でセキュリティ アップデートを自動化し、アプリケーションの可用性を維持するためにローリング パッチ適用をサポートすると述べています。脆弱性の発見から悪用までの期間が短縮化している現代において、手動によるパッチ適用への依存度を減らすことは、セキュリティ上の大きなメリットとなります。
第二に、データ制御はデータと共に移動する必要があります。Oracle Deep Data Securityは、エンドユーザーのアクセスルールを各アプリケーションに解釈と適用を任せるのではなく、データベース内で直接適用するように設計されています。このアプローチにより、AIエージェントが新しいインターフェースを介してデータにアクセスする場合でも、最小権限の原則がサポートされます。
第三に、AI にはそのタスクに必要な最小限のアクセス権限のみを与えるべきです。Oracle Trusted Data API は、基となるテーブルへの無制限の SQL アクセスではなく、ビジネス オブジェクトへの制御されたアクセスを提供するように設計されています。これはゼロ トラストの実践的な応用です。エージェントが見たり実行したりできるものを制限し、リクエストを検証し、ソースで整合性ルールを適用します。
最後に、AI 生成アプリケーションでは、組織が新たに生成された何千行もの実装コードを信頼する必要があってはなりません。Oracle APEX AI Application Generator は、APEX エンジンによって実行される宣言型アプリケーション定義を使用し、アプリケーションの動作と、その実行方法を担当する信頼できるプラットフォームを分離します。
信頼は製品の機能ではなく、運用モデルです。
Deep Trust AI Architecture は、CISO の監視の必要性を排除するものではありません。組織は、明確な AI 使用ポリシー、強力な ID 制御、データ分類、安全な開発プラクティス、ログ記録、監視、インシデント対応、ガバナンス、および影響力の大きい意思決定に対する人間の責任を依然として必要とします。
しかし、これは考え方の重要な転換をもたらします。すべてのエージェントとアプリケーションに「安全に動作」するように求める代わりに、企業はプラットフォーム、データ、およびアクセス レイヤーにガードレールを設計し、それらを一貫して適用することができます。
AIで成功を収める組織は、統制を欠いたまま最速で動く組織ではありません。イノベーションと、データを保護し、ビジネスルールを強制し、AIがミスを犯した際の被害を最小限に抑えることができるアーキテクチャを組み合わせる組織こそが成功するのです。
だからこそ、OracleのDeep Trust AIアーキテクチャは時宜を得たものと言えるのです。現在の脅威環境においては、AIへの信頼は当然のこととしてではなく、構築していく必要があるのです。
詳細については、OracleのDeep Trust AIアーキテクチャに関する発表をご覧ください。
コメント
コメントを投稿