Oracle führt Deep Data Security für AI Database 26ai ein

Oracle integriert Deep Data Security in AI Database 26ai

Oracle hat mit Deep Data Security ein neues Autorisierungs-Framework in Oracle AI Database 26ai integriert. Es setzt feingranulare, datenbankbasierte Zugriffskontrolle für agentische KI, Analytics und Unternehmensanwendungen durch. Die Kontrollen basieren auf Benutzeridentität und Laufzeitkontext und greifen auf Zeilen-, Spalten- und Zellenebene. Hintergrund: Agentische KI-Systeme interagieren zunehmend direkt mit Produktionsdatenbanken, um Daten zu lesen und zu schreiben. Dabei entstehen Risiken wie übermäßige Rechte von Agenten, Prompt-Injection oder das Umgehen von Sicherheitsvorkehrungen, die vertrauliche Daten für nicht autorisierte Nutzer zugänglich machen können. Deep Data Security adressiert diese Probleme, indem die Datenbank selbst die Autorisierung erzwingt – unabhängig davon, ob die Abfrage von einer Anwendung, einem Analyseprozess oder einem KI-Agenten stammt. Das Framework ist keine bloße Bündelung bestehender Sicherheitsfunktionen, sondern ein eigenständiges, in die Datenbank integriertes System mit deklarativen SQL-Richtlinien. Es geht über bisherige Mechanismen wie Virtual Private Database oder Label Security hinaus, weil es speziell auf dynamische, KI-generierte Abfragen abzielt.

Deklarative SQL-Richtlinien gegen Prompt-Injection und Datenexfiltration

Entwickler können mit deklarativen SQL-Richtlinien festlegen, welche Zeilen, Spalten und einzelnen Zellen ein Nutzer oder Agent lesen oder verändern darf. Diese Richtlinien werden direkt in der Datenbank definiert und bei jeder Abfrage ausgewertet – unabhängig davon, wie oder von wem die Abfrage erzeugt wurde. Das Framework mindert damit zentrale KI-Risiken: Übermäßige Agentenrechte, bei denen Agenten über hochprivilegierte Servicekonten auf breite Datenbestände zugreifen, werden eingeschränkt. Prompt-Injection-Angriffe, die versuchen, Sicherheitsvorkehrungen zu umgehen, laufen ins Leere, weil die Datenbank die Berechtigungen anhand der authentifizierten Identität und des Laufzeitkontexts durchsetzt. Auch großflächige Datenexfiltration und nicht autorisierte Transaktionen werden erschwert. Deep Data Security erzwingt Least-Privilege-Zugriff für Endbenutzer und Agenten gleichermaßen. Da agentische KI Datenzugriffe von festen Anwendungsflüssen zu dynamischen, agentengesteuerten Entscheidungen verschiebt, kontrolliert das Framework genau diese dynamischen Zugriffe und sichert sie ab.