خمسة وكلاء من MIND لإدارة منع تسرب البيانات عبر الذكاء الاصطناعي

خمسة وكلاء لمهام أمنية مختلفة

يتولى كل وكيل جانباً محدداً من دورة عمل منع تسرب البيانات، فيما تعمل الوكلاء معاً كفريق واحد :

• وكيل التصنيف المخصص (Custom Classifier Agent): متاح بالفعل، ويؤتمت إنشاء مصنفات للبيانات الحساسة الخاصة بكل مؤسسة وتحسينها باستمرار .
• وكيل التحقيق في الحوادث (Issue Investigator Agent): متاح بالفعل، ويساعد في التحقيق في حوادث منع تسرب البيانات وتقليل وقت الفرز اليدوي للتنبيهات .
• وكيل إنتاج السياسات (Policy Producer Agent): أُطلق حديثاً، ويحوّل أهداف الحماية الأمنية إلى صياغة قابلة للتطبيق ضمن السياسات، ثم يحسنها استناداً إلى نشاط البيانات الفعلي .
• وكيل الاستجابة السريعة (Rapid Response Agent): أُطلق حديثاً، وينفذ إجراءات المعالجة تلقائياً عند اكتشاف تعرض البيانات للخطر .
• وكيل مراجعة المبررات (Reason Reviewer Agent): أُطلق حديثاً، ويراجع طلبات الاستثناءات وتجاوز السياسات التي كانت تتراكم عادة لدى فرق الأمن .

توجيه الوكلاء عبر اللغة الطبيعية

تضيف واجهة MCP طريقة جديدة للتعامل مع هذه القدرات. فمن خلال أي عميل ذكاء اصطناعي متصل بالبروتوكول ويستخدمه فريق الأمن بالفعل، يمكن إصدار أوامر باللغة الطبيعية، مثل: «تحقق من تنبيهات معلومات التعريف الشخصية التي ظهرت الليلة الماضية» أو «حدّث مصنف بطاقات الائتمان» .

وبذلك لا يحتاج الفريق بالضرورة إلى فتح وحدة تحكم منفصلة لكل مهمة؛ إذ يمكنه توجيه الوكيل من بيئة الذكاء الاصطناعي التي يعتمد عليها، بينما يتولى الوكيل تنفيذ العمل في الخلفية .

ماذا تقول مؤشرات العملاء؟

قالت مؤسسات تستخدم منصة MIND إن الوكلاء قلصوا وقت التحقيق في الحادثة من 3 إلى 4 ساعات لكل حادثة إلى بضع دقائق. ووفقاً لما نقله المصدر عن مايك مورّاتو، كبير مسؤولي أمن المعلومات في شركة Noname Security، أدى ذلك إلى توفير يتراوح بين 25% و50% من الوقت لكل حادثة يومياً .

من جهته، وصف آل فاييلا، المدير الأول لهندسة الأمن في ThoughtSpot، القيمة التي يحصل عليها فريقه بأنها «راحة البال»، موضحاً أن الحوادث تصل بعد إتمام التحقيق فيها، وأن السياسات تعمل على تحسين نفسها .

لماذا تركز الشركات على أتمتة حوكمة الذكاء الاصطناعي؟

تأتي الخطوة في وقت تنشئ فيه تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي، والذكاء الاصطناعي الوكيلي، وسير العمل المستقل البيانات وتنقلها بسرعة تفوق قدرة فرق الأمن على إدارتها يدوياً .

ولا تزال فرق الحماية تقضي جزءاً كبيراً من وقتها في أعمال تشغيلية مثل بناء المصنفات، والتحقيق في التنبيهات، وضبط السياسات، ومعالجة طلبات الاستثناء، بدلاً من التركيز على التخطيط والاستراتيجية . وقال إيرن باراك، الرئيس التنفيذي لشركة MIND: «لقد غيّر الذكاء الاصطناعي بصورة جوهرية طريقة إنشاء البيانات وانتقالها، لكنه لم يغيّر الطريقة التي تؤمّن بها معظم المؤسسات بياناتها» .

امتداد لطرح MIND الخاص بالذكاء الاصطناعي الوكيلي

في يناير 2026، قدمت MIND منتج DLP for Agentic AI، وهو نهج يركز على البيانات بهدف اكتشاف وكلاء الذكاء الاصطناعي النشطين داخل المؤسسة، ومعرفة البيانات الحساسة التي يصلون إليها، ومنع التسريبات الناتجة عن التفاعلات بين أنظمة الذكاء الاصطناعي . وقد وفر ذلك الطرح طبقة أساسية للرؤية والتحكم في سير العمل القائم على الوكلاء .

أما إطلاق يوليو، فيبني فوق هذه الطبقة. فبينما منح الطرح السابق فرق الأمن الرؤية وضوابط السياسات المتعلقة بوصول الوكلاء إلى البيانات، تتولى الوكلاء الجديدة تنفيذ العمليات المرتبطة بهذه السياسات تلقائياً، بما في ذلك بناء المصنفات، والتحقيق في الحوادث، وإنشاء السياسات، ومعالجة حالات التعرض .

وبصياغة أبسط، تتحرك MIND من مرحلة «معرفة ما تفعله وكلاء الذكاء الاصطناعي» إلى مرحلة «السماح لوكلاء الذكاء الاصطناعي بإدارة برنامج منع تسرب البيانات نفسه».