MIND nasazuje pět AI agentů pro DLP. Bezpečnost dat má řídit přirozený jazyk

• Custom Classifier Agent – automaticky vytváří a dolaďuje klasifikátory pro citlivá data specifická pro danou organizaci. Agent byl k dispozici již před aktuálním oznámením .
• Issue Investigator Agent – automatizuje vyšetřování DLP incidentů a omezuje ruční třídění bezpečnostních upozornění. Také tento agent byl již dostupný .
• Policy Producer Agent – převádí bezpečnostní záměr do syntaxe pravidel a následně je upravuje podle skutečné aktivity s daty .
• Rapid Response Agent – automatizuje nápravná opatření ve chvíli, kdy systém odhalí možné zpřístupnění nebo únik dat .
• Reason Reviewer Agent – zpracovává žádosti o výjimky a přepsání pravidel, které se dříve mohly hromadit v bezpečnostních frontách .

Tři posledně jmenovaní agenti — Policy Producer, Rapid Response a Reason Reviewer — byli podle oznámení uvedeni nově. MIND uvádí, že jednotlivé nástroje mají fungovat jako jeden tým a postupně se k nim mohou přidávat další schopnosti .

Úkoly lze zadávat běžným jazykem přes MCP

Nové rozhraní MCP umožňuje bezpečnostním týmům řídit agenty z libovolného AI klienta, který je s tímto protokolem propojený . Místo přepínání do samostatné konzole tak může analytik zadat například požadavek na vyšetření včerejších upozornění týkajících se osobních údajů nebo na aktualizaci klasifikátoru platebních karet .

MCP, tedy Model Context Protocol, slouží jako propojovací vrstva mezi AI klientem a externími nástroji či daty. V případě MIND má umožnit zadávat úkoly v přirozeném jazyce z prostředí, které tým už používá, zatímco samotní agenti mají následně pracovat automaticky na pozadí .

MIND uvádí výrazné časové úspory

Organizace využívající platformu MIND podle zveřejněných údajů zkrátily vyšetřování jednotlivých incidentů ze 3 až 4 hodin na několik minut. Mike Morrato, CISO společnosti Noname Security, v této souvislosti uvedl úsporu 25 až 50 % času na incident za den .

Al Faiella, seniorní ředitel bezpečnostního inženýrství ve společnosti ThoughtSpot, popsal přínos jako „klid na duši“: incidenty podle něj přicházejí už s dokončeným vyšetřením a pravidla se průběžně zpřesňují . Jde o údaje a hodnocení zákazníků citované v materiálech k oznámení, nikoli o nezávislé srovnávací měření.

Proč je správa dat pro firmy stále složitější

MIND svou novinku zasazuje do situace, kdy generativní AI, agentní AI a autonomní pracovní postupy vytvářejí a přesouvají data rychleji, než je bezpečnostní týmy dokážou ručně kontrolovat . Ty přitom stále věnují velkou část času tvorbě klasifikátorů, vyšetřování alertů, dolaďování pravidel a vyřizování výjimek — tedy provozním úkolům namísto dlouhodobé strategie .

Generální ředitel MIND Eran Barak to shrnul slovy: „AI zásadně změnila způsob, jakým data vznikají a pohybují se, nezměnila však způsob, jakým je většina organizací zabezpečuje“ . Právě tento rozdíl se nové AI DLP agenty snaží zmenšit: nejen sledovat, k čemu AI systémy přistupují, ale také automaticky provádět kroky potřebné k ochraně dat.

Od přehledu o agentech k automatizovanému DLP

Aktuální oznámení navazuje na lednové uvedení řešení DLP for Agentic AI. To se zaměřilo na zjištění, které AI agenty jsou v organizaci aktivní, k jakým citlivým datům přistupují a jak zabránit únikům při interakcích mezi AI systémy . MIND tehdy představilo základní vrstvu přehledu a kontroly nad daty v agentních pracovních postupech .

Lednová nabídka tedy poskytla především viditelnost a kontrolu pravidel pro přístup AI agentů k datům. Červencová novinka na tuto vrstvu staví a automatizuje samotné provádění bezpečnostního programu: vytváření klasifikátorů, vyšetřování incidentů, tvorbu pravidel, řešení výjimek i nápravu odhalených rizik .

MIND tak popisuje posun od otázky „Co AI agenti dělají?“ k ambicióznější představě: „Mohou AI agenti sami provozovat část programu ochrany před únikem dat?“