AI에 지시한 규칙을 기반 시스템에서도 집행한다
Oracle이 2026년 10월 26일 Deep Trust AI Architecture를 발표했다. 기업 데이터에 접근하거나 앱을 만드는 AI를 위해, 보안·개인정보·업무 규칙을 소프트웨어와 데이터 기반 계층에서 집행하는 설계 청사진이다. 새로운 범용 언어 모델의 출시와는 성격이 다르다. 공식 발표
발표는 Oracle AI Database, Autonomous AI Database, APEX AI Application Generator 등을 연결한다. 기존 기능도 포함한 아키텍처 발표이므로, 구성요소 전부가 이날 처음 출시됐다는 의미로 읽어서는 안 된다.
데이터와 앱 실행의 여러 계층에서 접근 범위와 업무 규칙을 함께 집행하는 구조를 표현했다.
네 계층이 서로 다른 위험을 맡는다
Oracle은 소프트웨어 플랫폼, 데이터, 데이터 접근, 앱 개발을 네 계층으로 나눈다. 플랫폼의 업데이트·암호화부터 사용자별 데이터 권한, AI가 실행하는 작업과 앱의 기반 구조까지 함께 다룬다. 설계 설명
| 계층 | 발표가 설명하는 역할 |
|---|---|
| 소프트웨어 플랫폼 | 자동 보안 업데이트와 데이터 암호화 |
| 데이터 | 사용자별 접근 규칙과 업무 제약 집행 |
| 데이터 접근 | 업무 객체 API와 자연어 질의의 맥락 관리 |
| 앱 개발 | 선언적 앱 정의를 검증된 실행 엔진에서 처리 |
데이터 계층에서는 Deep Data Security로 접근 규칙을 정의하고 SQL 요청에 적용한다고 설명한다. SQL Assertions는 지출 한도 같은 업무 규칙을 데이터베이스에 두는 예다. 에이전트가 어떤 앱을 거쳤는지와 별개로 데이터 소스에서 규칙을 집행하겠다는 방향이다.
데이터 접근 범위와 답변의 맥락을 함께 관리한다
공식 발표의 Deep Trust Data APIs는 구매 주문 같은 논리적 업무 객체에 통제된 읽기·쓰기 접근을 제공한다. 모든 테이블에 임의 SQL을 실행하도록 여는 방식과 접근 범위가 다르다. 접근 통제 설명
기술 글은 Deep NL2SQL의 개선 절차도 소개한다. 틀린 답변의 원인을 검토해 업무·데이터 지식을 수정하고, 변경을 반영하기 전에 기존에 검증한 답변을 다시 확인한다. 이는 오류를 줄이기 위한 과정이며, 자연어 질문을 항상 정확한 SQL로 바꾼다는 보장은 아니다. 질의와 지식 변경 검증
AI가 앱의 기능을 정의하고 엔진이 실행한다
APEX AI Application Generator는 자연어 설명을 선언적 언어인 APEXlang의 앱 정의로 바꾸고, APEX 엔진이 이를 실행하는 구조다. AI가 매번 실행 기반 전체를 새 코드로 만드는 부담을 줄이겠다는 접근이다.
편집팀은 실제 도입에서 ‘어떤 권한과 업무 규칙이 시스템에 정의돼 있는가’가 핵심이라고 본다. 잘못 정의된 권한이나 빠진 규칙까지 아키텍처가 스스로 올바르게 만들어 준다고 볼 수는 없다. 지원 버전·배포 환경·라이선스와 실제 적용 범위를 확인해야 한다. 이 기사에서는 해당 구성을 설치하거나 보안 효과를 시험하지 않았다.
자주 묻는 질문
새 언어 모델을 출시한 것인가?
기업용 데이터·접근·앱 실행 통제를 묶은 아키텍처 발표다.
모든 구성요소가 26일 처음 나왔나?
기존 기능을 포함한 설계 청사진이므로 각 제품의 출시 이력과 구분해야 한다.
이 구조를 도입하면 AI 오류가 없어지나?
발표는 통제와 오류 개선 절차를 설명한다. 모든 잘못된 질의나 행동을 없앤다는 독립 검증 결과는 아니다.
Oracle 제품만 보유하면 자동 적용되나?
현재 버전과 설정, 권한 정의, 배포 조건에 맞춰 적용 범위를 확인해야 한다.
한눈에 정리
Deep Trust AI는 기업 AI의 통제를 데이터와 실행 기반에 배치하는 방향을 제시했다. 적용 효과는 제품 이름뿐 아니라 실제 권한·업무 규칙·검증 절차가 얼마나 정확히 구성돼 있는지에 달려 있다.