攻撃者が脆弱性の特定から本格的なエクスプロイトの実行までを30分未満で完了できるようになった今、従来型のセキュリティ手法は危険なほど時代遅れに見え始めている。この圧縮されたタイムラインを背景に、Oracle は最新の Oracle AI セキュリティ戦略 を「データそのものを、何よりも先に、データベース層で守る」という一つの基本思想のもとで再構築しようとしている。
Summary
主なポイント
- 2026 年版 CrowdStrike Global Threat Report によると、平均的な攻撃ブレイクアウトタイムは現在 29 分 であり、2024 年から速度が 65% 向上している。AI を活用した攻撃者の活動は 89% 増加した。
- Oracle の AI セキュリティ戦略は、「Secure at Source（ソースで守る）」「Secure at Speed（スピードで守る）」「Secure through Resilience（レジリエンスで守る）」という 3 本の柱で構成されており、それぞれがエンタープライズ防御における異なる故障点を狙っている。
- Database Lifecycle Management Pack と Exadata Management Pack などの主要ツールは 2027 年 2 月 28 日 まで無償で提供され、GoldenGate および関連ライセンスは 2027 年 5 月 31 日まで 90% 割引となる。
- SQL Firewall、Database Vault、Deep Data Security を含む Oracle のインデータベース制御は、エンジンレベルでポリシーを強制するため、アプリケーション層の代替手段よりも回避がはるかに困難である。
- Oracle は、AI インフラストラクチャとクラウドサービスを中心に再編する中で、過去 1 年間に世界全体で約 21,000 の職務 を削減した。
AI によって加速する脅威環境
数字は厳しい。2026 CrowdStrike Global Threat Report によれば、平均的な 攻撃ブレイクアウトタイム（攻撃者が初期アクセスを獲得してからネットワーク内で横方向に移動し始めるまでの時間）はわずか 29 分だ。これは 2024 年と比べて 65% の加速に相当する。一方で、AI を活用した攻撃者の活動は 89% 以上急増しており、脅威アクターは企業が採用しているのと同じ生成 AI ツールを使ってエクスプロイトコードを作成し、脆弱性を特定し、キャンペーンをマシンスピードで拡大している。
セキュリティチームにとって、これはかつて手動対応プロセスが依存していたバッファが事実上消滅したことを意味する。しかし、脅威環境は単に攻撃者が速くなったという話だけではない。企業内部では、もう一つの静かな圧力が高まりつつある。
AI エージェントが開く新たな攻撃面
組織が AI エージェント や AI 生成アプリケーションを展開するにつれ、これらのシステムは従来のアクセス制御では想定されていなかった経路を通じて、機密性の高いデータベースと直接やり取りすることが多くなっている。ユーザーの代理として自律的に動作する AI エージェントは、そのユーザーの認証情報を保持しながら、人間のセッションでは到底アクセスしないような大量のデータにアクセスする可能性がある。これらの経路に過剰な権限が付与されている場合（そして実際そうであることが多い）、攻撃者がエージェントや認証情報を侵害すると、即座に過大なアクセス権を得てしまう。
まさにこのギャップを埋めようとしているのが Oracle だ。AI エージェントが迂回できたり、設定ミスによって密かに無効化されたりする境界防御やアプリケーションレベルの制御に依存するのではなく、「セキュリティはデータが実際に存在する場所に常駐すべきだ」というのが同社の主張である。
Oracle の「データベース・ファースト」AI セキュリティ戦略
Oracle のアプローチは、セキュリティ制御を データベースエンジン に直接組み込むことに重点を置いており、その上にレイヤーとして載せるのではない。その論理は単純だ。アプリケーション層で強制されるあらゆるポリシーは、別のアプリケーションや API、あるいは別の方法で接続する自律エージェントによって回避され得る。一方、データベースエンジン内部の制御は、起点に関係なくすべてのアクセスに適用される。
3 本の柱：Secure at Source、Secure at Speed、Secure through Resilience
この戦略は、データが豊富な環境を防御する際に企業が直面する 3 つの異なる運用上の課題を軸に構成されている。
Secure at Source（ソースで守る） は、セキュリティポリシーが実際にどこで強制されるのかに対処する。Oracle の立場は、保護はシステムやチームごとに異なるアプリケーションコードではなく、データベース内部に存在すべきだというものだ。この柱には、データ移動を必要とせずにリレーショナル、ベクター、レイクハウスの各データソースに対してきめ細かいアイデンティティベースの認可を適用する Deep Data Security が含まれる。また、アプリケーションコードを経由しても回避できない形でエンジンレベルで未承認の SQL 実行をブロックする インデータベース SQL Firewall や、管理者権限を分離して、侵害された特権アカウントが実際にアクセスまたは破壊できる範囲を制限する Database Vault も含まれる。
Secure at Speed（スピードで守る） は、エンタープライズセキュリティにおける最も根強い運用上の失敗の一つである「パッチ適用の遅さ」に取り組む。歴史的に、リグレッションテストの要件や限られたメンテナンスウィンドウが、パッチの展開を数か月単位のプロセスにしてきた。AI によって攻撃者のタイムラインが短縮される中、この遅延はますます高くつくようになっている。この柱に属するツールには、無償の Database Lifecycle Management Pack と Exadata Management Pack があり、データベース、グリッドインフラストラクチャ、Exadata システム全体のパッチ展開を一元化する。GoldenGate、GoldenGate Veridata、Real Application Testing の割引ライセンスは、同期環境間の検証済みスイッチオーバーや、本番適用前のパッチテストを支援し、定例アップデートが本番環境で何かを壊してしまうリスクを低減する。
Secure through Resilience（レジリエンスで守る） は、いずれ予防は破られるという前提に立ち、復旧に焦点を当てる。Zero Data Loss Recovery は、ランサムウェアや破損イベント発生後に最後のトランザクションまで遡って復旧することを目標としており、データ損失を単に最小化するのではなく排除することを狙う。Globally Distributed AI Database は、Raft ベースのレプリケーションを用いて、サイトやインフラ障害が発生してもアプリケーションの可用性を維持する。一方、Oracle Maximum Availability Architecture は、バックアップ、レプリケーション、ディザスタリカバリを結び付けるアーキテクチャ上のベストプラクティスフレームワークを提供する。
AI ワークロードにおいてデータベース層での強制が重要な理由
エージェント型 AI の文脈では、Deep Data Security の機能は特に注目に値する。リレーショナル、ベクター、レイクハウスの各ソースにまたがってアイデンティティベースの認可をデータベース内で直接強制することで、ユーザーの代理として動作する AI エージェントが、そのユーザーに明示的に許可されたデータにしかアクセスできないようにする。強制はアプリケーション層ではなくデータ取得の時点で行われるため、別の API や接続方法を使っても、エージェントが到達できるデータの範囲は変わらない。企業が AI システムに機密データへの自律的なクエリをますます許可するようになる中で、これは意味のあるアーキテクチャ上の違いとなる。
期間限定の価格およびパッケージングインセンティブ
Oracle は、これまでセキュリティ投資を遅らせてきた調達上の摩擦を減らすことを狙い、期間限定の価格変更と戦略を組み合わせている。Database Lifecycle Management Pack、Exadata Management Pack、そして データベースセキュリティ評価、機密データの検出、アクティビティモニタリングを担う Data Safe など、いくつかのツールは 2027 年 2 月 28 日まで無償で提供される。将来リリース予定の Database Security Central も、同様の集中型リスク可視化機能を備え、無償提供に含まれている。
2027 年 5 月 31 日まで、Oracle は GoldenGate および GoldenGate Veridata、さらに Real Application Testing の 1 年間のタームライセンスを 90% 割引で提供している。これらのインセンティブの実務的な目的は明確だ。顧客にパッチ適用ワークフローの自動化、アイデンティティベースのデータガバナンスの実装、復旧プロセスの検証を、キャンペーン終了前に実施してもらうことである。この期間中に構築された能力は、プロモーション条件が終了した後も長期的に活用されることを想定している。
この価格戦略は、セキュリティツールの導入ギャップが必ずしも「やる気」の問題ではなく、多くの場合コストと複雑さの問題であるという認識を反映している。調達サイクルや予算制約のために Oracle Database の強化を後回しにしてきた組織も、すでに導入しておくべきだった制御を実装するための、より摩擦の少ない道筋を得たことになる。
競合上のポジショニングと業界コンテキスト
Oracle は、クラウドプラットフォーム全体にわたってますます包括的なセキュリティおよびガバナンスレイヤーを構築してきた Microsoft や Amazon Web Services と直接競合している。Microsoft と AWS は、データベース、アナリティクス、AI ワークロードにまたがるアイデンティティ中心のセキュリティモデルに大きく傾斜しており、これらのエコシステムを主に利用している組織にとっては一貫したアプローチとなっている。
Oracle の差別化要因はアーキテクチャ上のコントロールだ。同社はデータベースエンジン、マネジメントプレーン、セキュリティ制御、リカバリスタックを自ら構築しているため、外部のオーバーレイ製品では到達できないレイヤーで保護を強制できる。SQL Firewall や Database Vault のような機能はデータベース環境内部で動作し、その上に適用されるモニタリングツールよりも構造的に回避が難しい。これは意味のある優位性だが、主に Oracle Database 環境に適用されるものであり、この境界は競合他社が指摘するだろう。
この分野には、Veeam のような専門的なデータセキュリティポスチャ管理ベンダーも含まれる。彼らは、機密データの発見、アクセスパターンの監視、非 Oracle データベースやクラウドプラットフォーム、SaaS アプリケーションを含む異種環境全体でのガバナンスの強制に注力している。これらの機能は、Oracle のデータベース中心アプローチでは完全にはカバーしきれないクロスプラットフォームのスプロールに対応するものであり、エンタープライズのセキュリティアーキテクチャにおいて、直接の代替というよりは補完的なレイヤーを構成する。
Oracle が本質的に賭けているのは、AI エージェントが増殖し、構造化データと大規模にやり取りするようになるにつれ、データベースが最も戦略的価値の高い制御ポイントになるという見立てだ。これは、アプリケーション層のポリシーよりも耐久性が高く、ネットワークレベルのモニタリングよりも精度が高い。こうしたフレーミングが、AI 駆動のデータアクセスパターンが組織に「真の境界」がどこにあるのかを再考させるスピードに見合う形で、エンタープライズセキュリティの議論を十分に捉えられるかどうかが、競合上のポジショニングをどれだけ大きく変えられるかを左右する。
より広い文脈で注目すべき点として、Oracle は最新の年次報告書の中で、過去 1 年間に世界全体で約 21,000 の職務、すなわち従業員の約 13% を削減したと明らかにしている。同社はこの期間に約 18 億ドルの退職金および再編費用を計上しており、前年の 3 億 7,400 万ドルから大幅に増加している。この再編は、AI 組み込み型セキュリティへのコミットメントを強める一方で、OpenAI や Meta を含む AI 顧客向けのデータセンターキャパシティ拡大を急ぐという、同社の組織的な背景となっている。
FAQ
AI を活用する攻撃者はどれくらいの速さで脆弱性を悪用できますか？
2026 年版 CrowdStrike Global Threat Report によると、AI を活用する攻撃者は平均的な攻撃ブレイクアウトタイムをわずか 29 分まで短縮しており、2024 年と比べて速度が 65% 向上している。AI を活用した攻撃者の活動全体も 89% 増加している。
Oracle の AI セキュリティにおける中核的アプローチは何ですか？
Oracle は、データベース層で強制される「データファースト」の保護を AI セキュリティ戦略の中心に据えており、どのような接続方法が使われても、データにアクセスするすべてのアプリケーション、ユーザー、AI エージェントに一貫したセキュリティ制御が適用されるようにしている。
AI セキュリティを支援するために、どの Oracle ツールが無償または割引で提供されていますか？
Database Lifecycle Management Pack と Exadata Management Pack は 2027 年 2 月 28 日まで無償で提供される。GoldenGate、GoldenGate Veridata、Real Application Testing のライセンスは、2027 年 5 月 31 日まで 90% 割引で提供される。
Oracle の AI セキュリティ戦略における 3 本の柱は何ですか？
3 本の柱は、Secure at Source（SQL Firewall、Database Vault、Deep Data Security などのデータ層制御）、Secure at Speed（自動パッチ適用と変更検証）、Secure through Resilience（ゼロデータロスリカバリ、分散レプリケーション、ディザスタリカバリアーキテクチャ）である。
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本記事は人工知能の支援を受けて作成され、編集チームによるレビューを経ています。
