隨著AI技術快速發展，企業面臨的資安挑戰也日趨複雜。Google Cloud近期宣布推動「代理轉型（agentic shift）」策略，透過專業AI代理自主運作與協作，為企業建構更智慧、更安全的資料防護體系。
AI原生資料雲端架構強化資安基礎
Google資料雲端（Data Cloud）作為統一的AI原生平台，其核心在於打破傳統商業交易資料和策略分析之間的資安隔閡。透過統一的分析與營運引擎，AI代理能即時監控業務安全狀態，從被動防護進化為具備自我感知與自我調校的主動資安系統。
該平台在三大關鍵領域提供資安創新功能：
- 專業資料代理套件提升資安監控能力
- 資料工程代理（Data Engineering Agent）: 針對資料工程師需求，可自動化複雜的資料安全流程。透過自然語言指令，即可建立安全的資料管道，確保從Google Cloud Storage等來源擷取資料時的完整性與機密性，並自動執行資料轉換及維護資料品質的安全檢查。
- 資料科學代理（Data Science Agent）: 整合BigQuery和Vertex AI的Colab Enterprise Notebook，在Gemini支援下執行完整的安全分析工作流程，包含威脅探索分析、異常檢測、特徵工程及機器學習預測等資安應用。
- 對話式分析代理新增Code Interpreter功能：該功能可處理複雜的資安分析需求，例如「分析近期的異常登入模式，識別潛在的安全威脅」，所有分析流程都在Google資料雲端的安全治理環境中進行。
- 互聯AI代理生態系強化協同防護
Google推出Gemini Data Agents APIs，首先登場的對話式分析API讓開發者能將Looker的自然語言處理能力整合至資安應用程式中。透過資料代理API和Agent Development Kit（ADK），企業可建構專為資安流程設計的客製化AI代理。
這些整合基於模型脈絡協定（Model Context Protocol，MCP），包含專為資料庫安全設計的MCP工具箱，確保代理間的安全互動與資訊交換。
- 統一AI原生基礎架構消除資安盲點
- 整合交易與分析系統：透過AlloyDB和全新的Spanner資料欄引擎，將即時交易資料與歷史分析資料統一管理。Spanner資料欄引擎的分析查詢效能比傳統列儲存快200倍，能直接在交易資料上執行即時威脅檢測。
- AI代理記憶體安全機制：為避免AI代理產生安全資訊幻覺，採用檢索增強生成（RAG）技術，結合即時營運資料和歷史資料的向量搜尋。AlloyDB AI的自主調整過濾功能自動維護向量索引，優化即時威脅資料的快速查詢效能。
- AI查詢引擎安全應用：BigQuery的AI查詢引擎讓資安人員能直接對結構化和非結構化資料執行AI驅動的安全分析，快速識別「這些系統日誌中，哪些顯示最高的安全風險？」等關鍵問題。
建構代理型企業的資安新典範
Google Cloud的AI代理轉型不僅提供技術工具，更為企業建立「代理型企業（agentic enterprise）」的資安防護新模式。透過AI代理團隊在開放互聯網路中的協作，結合統一資料雲端消除營運與分析界線，企業能從傳統的被動資安防護，進化為人機協作的主動威脅防禦體系。
這項轉型對企業資安帶來的關鍵優勢包括：即時威脅檢測與回應、自動化安全流程管理、智慧化風險評估分析，以及跨系統的統一安全監控。
隨著AI代理時代的來臨，企業資安防護將不再依賴單一工具或人工監控，而是建立在智慧代理協作基礎上的全方位防護體系。