Oracle lanserer AI Security Mesh drevet av OpenAIs cybermodeller

Oracle kunngjorde Oracle AI Security Mesh 27. oktober 2026 på Oracle AI World i Las Vegas. Dette er en administrert plattform drevet av OpenAIs mest avanserte cybermodeller, som ifølge Oracle skal hjelpe organisasjoner med å finne og utbedre sikkerhetssårbarheter raskere.

Tilbudet utfyller OCI Identity Assurance, som bruker biometri til å bekrefte menneskers identitet, og OCI Zero Trust Packet Routing, som håndhever retningslinjer for nettverkstilgang for å beskytte kritiske systemer og data.

«Etter hvert som KI-agenter får mer ansvar, trenger virksomheter sikkerhet som holder tritt med måten disse systemene fungerer på», sa Phil Newman, Oracles senior visepresident for sikkerhet og identitet. Newman sa at de samlede funksjonene skal hjelpe organisasjoner med å identifisere og håndtere sikkerhetsrisikoer raskere, samtidig som de beholder kontrollen over hvem som kan godkjenne sensitive handlinger, og hvilke systemer KI-arbeidsbelastninger får tilgang til.

Plattformen dekker applikasjoner og infrastruktur som kjører lokalt, i OCI eller i andre skyer. Den kombinerer OpenAIs mest avanserte cybermodeller med Oracles testverktøy og kontekst som kundene bidrar med om sine egne systemer. Modellene analyserer hvordan applikasjoner oppfører seg, og undersøker hvordan potensielle svakheter kan utnyttes. Ifølge Oracle hjelper dette sikkerhetsteamene med å prioritere de mest kritiske risikoene.

Slik foregår testing og utbedring

For hvert funn legger plattformen fram dokumentasjon som underbygger det, for eksempel trinn for å gjenskape problemet og testresultater, og hjelper teamene med å vurdere foreslåtte løsninger. Testingen foregår innenfor et omfang kunden har godkjent, og plattformen undersøker hvordan foreslåtte løsninger påvirker forventet applikasjonsatferd. Ingen utbedring gjennomføres før kunden har godkjent den. Hver agent kjører med en egen identitet, et definert oppgaveomfang og tidsbegrensede tillatelser som gis ved behov, mens uavhengige overvåkingssystemer kan oppdage og stanse aktivitet utenfor de godkjente grensene.

På Oracles produktside beskrives rammeverk for kartlegging som automatisk kartlegger kundens systemer og forbindelsene mellom dem, basert på konteksten og tilgangen kunden gir. Dette gjør at testagentene kan finne svakheter med mindre manuelt oppsett. Spesialiserte agenter sporer hvordan svakheter henger sammen på tvers av systemer og tester mulige angrepsveier, mens en separat agent undersøker om funnene kan gjenskapes. Oppdagelsene lagres i en privat kunnskapsbase for hver virksomhet, slik at hver vurdering bygger på det agentene allerede har lært, og plattformen prioriterer de mest alvorlige bekreftede svakhetene. Teamene gjennomgår anbefalte løsninger og kodeendringer utarbeidet med hjelp fra agenter før de testes på nytt.

I et blogginnlegg publisert 27. oktober 2026 beskrev Jordan Acosta, markedsføringsansvarlig for AI-produkter hos Oracle, en administrert plattform som kombinerer avanserte KI-modeller for cybersikkerhet, deriblant OpenAIs cybermodeller, med Oracles sikkerhetskompetanse. Han beskrev arbeidsflyten slik: Oracle kartlegger kundens systemer og foreslår en testplan som må godkjennes; spesialiserte KI-agenter undersøker svakheter og tester hvordan noen kan utnytte dem; en separat agent gjentar testen for å bekrefte at problemet er reelt; kodeagenter kan bidra med å utarbeide kodeendringer som teamet må godkjenne; og når endringene er gjennomført, kontrollerer plattformen at sårbarheten er lukket, og at normal aktivitet fortsatt fungerer.

Acosta illustrerte hva som står på spill, med et bestillingssystem som manglet en tilgangskontroll. En kunde som logget inn for å se en bestilling, kunne også hente ut en annen kundes bestilling, slik at en rutinemessig forretningshandling ble en vei inn til privat informasjon. Han skrev at det krever kartlegging av systemer, sammenkobling av verktøy, koordinering av undersøkelser, validering av funn og kontroll over hvordan tester kjøres, for å gjøre en KI-modell effektiv til sikkerhetstesting i virksomheter. Oracle samlet disse funksjonene i en administrert plattform bygget på metoder, verktøy og sikkerhetstiltak som er videreutviklet gjennom testing av Oracles egne systemer i stor skala. Dermed slipper kundene å bygge og drifte denne testinfrastrukturen selv.

Biometrisk verifisering for godkjenninger fra mennesker

Før en sensitiv handling, for eksempel å utbetale en betaling eller endre tilgangstillatelser, kan OCI Identity Assurance bruke biometri til å bekrefte identiteten og tilstedeværelsen til personen som godkjenner handlingen. Oracle sier at dette i arbeidsflyter med KI-agenter bidrar til å sikre at godkjenninger kommer fra verifiserte personer. Funksjonen er innebygd i OCI Identity and Access Management og fungerer på tvers av alle Oracle Cloud-tjenester, inkludert OCI og Oracle-applikasjoner.

Oracle sa at de biometriske funksjonene også beskytter hele ansettelsesforløpet, fra rekruttering til løpende tilgang til virksomhetens systemer. OCI Identity Assurance kombinerer kontroll av identitetsdokumenter med biometrisk verifisering for å bidra til å oppdage personer som utgir seg for å være andre, blant annet personer som er involvert i ordninger med nordkoreanske IT-arbeidere. Senere biometriske kontroller bidrar til å avdekke identitetssvindel og overføring av kontoer ved å bekrefte at personen som får tilgang til virksomhetens ressurser, er den registrerte brukeren.

Zero Trust Packet Routing og bruksområder

OCI Zero Trust Packet Routing ble lansert i 2024, og Oracle sa at selskapet var den første skyleverandøren som implementerte den fremvoksende åpne standarden på plattformen sin. Løsningen er innebygd direkte i OCI-nettverksstrukturen og håndhever tilgangsregler under selve applikasjonene og agentene. Organisasjoner uttrykker sikkerhetsbehovene sine gjennom retningslinjer i et språk mennesker kan lese, som definerer hvilke ressurser som kan kommunisere med hverandre, og hvilke forbindelser som kan nå sensitive data. Trafikk til en beskyttet ressurs må være tillatt både i henhold til pakkestyringsreglene og de eksisterende nettverkskontrollene. Beskyttelsen gjelder fortsatt når nettverkskonfigurasjonene endres, noe Oracle sa bidrar til å hindre at feilkonfigurasjoner eksponerer sensitive ressurser.

Oracle sa at løsningen for KI-arbeidsbelastninger fungerer som et uavhengig infrastruktursikkerhetstiltak som kan isolere kompromitterte arbeidsbelastninger, blokkere uautorisert lateral bevegelse og begrense veier for dataeksfiltrasjon. Oracles implementering bygger på en åpen spesifikasjon utviklet gjennom et bransjeinitiativ, og en åpen kildekodebasert referanseimplementering er tilgjengelig for å fremme bredere bruk og interoperabilitet.

Johannes Landgraf, cybersikkerhetssjef i OpenAI, sa at avansert KI skaper nye muligheter for å hjelpe organisasjoner med å identifisere og håndtere stadig mer sofistikerte sikkerhetstrusler. «Ved å kombinere OpenAIs avanserte modeller med Oracles sikkerhetsløsninger for bedrifter kan vi hjelpe sikkerhetsteam med å undersøke komplekse problemer, prioritere kritiske risikoer og få fart på utbedringen, samtidig som vi opprettholder kontrollene de trenger», sa Landgraf.

Oracles produktside beskriver også aktuelle bruksområder i fire sektorer. Team som utvikler og drifter SaaS-applikasjoner, kan teste før en lansering om én kunde kan få tilgang til dataene til en annen. Helseteam kan undersøke om tilkoblede portaler og applikasjoner eksponerer pasientjournaler for personer som ikke skal ha tilgang til dem. Team innen finansielle tjenester kan teste mulige angrepsveier til konto- og transaksjonsdata, mens produsenter kan undersøke forbindelser mellom leverandørportaler, lagerstyringssystemer og ERP-applikasjoner for å finne svakheter som kan påvirke produksjon eller ordreoppfyllelse.

Oracle ber organisasjoner som er interessert i plattformen, om å ta kontakt for å komme i gang.