MIND משיקה חמישה סוכני AI לאבטחת מידע וממשק MCP לניהול DLP אוטונומי
ב 29 ביולי 2026 הציגה MIND חמישה סוכני AI למניעת דלף מידע (DLP), לצד ממשק Model Context Protocol (MCP) שמאפשר להפעיל אותם בשפה טבעית. הסוכנים מטפלים בסיווג מידע, חקירת אירועים, יצירת מדיניות, תגובה לחשיפות ובדיקת בקשות לחריגים ולעקיפות.
פורסם על ידינערך באמצעות DeepSeek-V4-Flashהתמונות נוצרו באמצעות GPT Image 1.5
לפי מדדים שמסרה החברה, לקוחות דיווחו על קיצור זמן חקירת אירוע משלוש–ארבע שעות לדקות, ועל חיסכון של 25%–50% בזמן לכל אירוע ביום.
What did MIND announce on Tuesday regarding its AI-native data loss prevention platform, including the five specialized AI DLP Agents it lauConceptual illustration of MIND's AI DLP Agents automating data security tasks across an enterprise.
AI Prompt
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did MIND announce on Tuesday regarding its AI-native data loss prevention platform, including the five specialized AI DLP Agents it lau. Article summary: On Tuesday, July 29, 2026, MIND announced a suite of five AI DLP Agents and a new Model Context Protocol (MCP) interface for its AI-native data loss prevention platform, alongside customer metrics showing significant tim. Topic tags: general, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fa
openai.com
מה MIND הכריזה?
ביום שלישי, 29 ביולי 2026, הודיעה MIND על חבילת סוכני AI למניעת דלף מידע (DLP — Data Loss Prevention) ועל ממשק חדש המבוסס על Model Context Protocol (MCP). המהלך מרחיב את גישת אבטחת המידע ממוקדת-הנתונים של החברה, שנועדה להתמודד עם סביבות שבהן סוכני AI יוצרים, מעבדים ומעבירים מידע באופן אוטונומי.
במקום להשאיר את עבודת ה-DLP — סיווג נתונים, בדיקת התראות, עדכון מדיניות וטיפול בחשיפות — בידי צוותי אבטחה בלבד, MIND מציעה להעביר חלק ניכר מהעבודה התפעולית לסוכנים אוטונומיים .
חמשת הסוכנים ומה כל אחד עושה
החבילה כוללת חמישה סוכנים, שכל אחד מהם מתמחה במשימה אחרת וגוזלת זמן בתהליכי אבטחת מידע :
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
What is the short answer to "MIND משיקה חמישה סוכני AI לאבטחת מידע וממשק MCP לניהול DLP אוטונומי"?
ב 29 ביולי 2026 הציגה MIND חמישה סוכני AI למניעת דלף מידע (DLP), לצד ממשק Model Context Protocol (MCP) שמאפשר להפעיל אותם בשפה טבעית.
What are the key points to validate first?
ב 29 ביולי 2026 הציגה MIND חמישה סוכני AI למניעת דלף מידע (DLP), לצד ממשק Model Context Protocol (MCP) שמאפשר להפעיל אותם בשפה טבעית. הסוכנים מטפלים בסיווג מידע, חקירת אירועים, יצירת מדיניות, תגובה לחשיפות ובדיקת בקשות לחריגים ולעקיפות.
What should I do next in practice?
לפי מדדים שמסרה החברה, לקוחות דיווחו על קיצור זמן חקירת אירוע משלוש–ארבע שעות לדקות, ועל חיסכון של 25%–50% בזמן לכל אירוע ביום.
MIND משיקה חמישה סוכני AI לאבטחת מידע וממשק MCP לניהול DLP אוטונומי
ב 29 ביולי 2026 הציגה MIND חמישה סוכני AI למניעת דלף מידע (DLP), לצד ממשק Model Context Protocol (MCP) שמאפשר להפעיל אותם בשפה טבעית. הסוכנים מטפלים בסיווג מידע, חקירת אירועים, יצירת מדיניות, תגובה לחשיפות ובדיקת בקשות לחריגים ולעקיפות.
פורסם על ידינערך באמצעות DeepSeek-V4-Flashהתמונות נוצרו באמצעות GPT Image 1.5
לפי מדדים שמסרה החברה, לקוחות דיווחו על קיצור זמן חקירת אירוע משלוש–ארבע שעות לדקות, ועל חיסכון של 25%–50% בזמן לכל אירוע ביום.
What did MIND announce on Tuesday regarding its AI-native data loss prevention platform, including the five specialized AI DLP Agents it lauConceptual illustration of MIND's AI DLP Agents automating data security tasks across an enterprise.
AI Prompt
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did MIND announce on Tuesday regarding its AI-native data loss prevention platform, including the five specialized AI DLP Agents it lau. Article summary: On Tuesday, July 29, 2026, MIND announced a suite of five AI DLP Agents and a new Model Context Protocol (MCP) interface for its AI-native data loss prevention platform, alongside customer metrics showing significant tim. Topic tags: general, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fa
openai.com
מה MIND הכריזה?
ביום שלישי, 29 ביולי 2026, הודיעה MIND על חבילת סוכני AI למניעת דלף מידע (DLP — Data Loss Prevention) ועל ממשק חדש המבוסס על Model Context Protocol (MCP). המהלך מרחיב את גישת אבטחת המידע ממוקדת-הנתונים של החברה, שנועדה להתמודד עם סביבות שבהן סוכני AI יוצרים, מעבדים ומעבירים מידע באופן אוטונומי.
במקום להשאיר את עבודת ה-DLP — סיווג נתונים, בדיקת התראות, עדכון מדיניות וטיפול בחשיפות — בידי צוותי אבטחה בלבד, MIND מציעה להעביר חלק ניכר מהעבודה התפעולית לסוכנים אוטונומיים .
חמשת הסוכנים ומה כל אחד עושה
החבילה כוללת חמישה סוכנים, שכל אחד מהם מתמחה במשימה אחרת וגוזלת זמן בתהליכי אבטחת מידע :
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
What is the short answer to "MIND משיקה חמישה סוכני AI לאבטחת מידע וממשק MCP לניהול DLP אוטונומי"?
ב 29 ביולי 2026 הציגה MIND חמישה סוכני AI למניעת דלף מידע (DLP), לצד ממשק Model Context Protocol (MCP) שמאפשר להפעיל אותם בשפה טבעית.
What are the key points to validate first?
ב 29 ביולי 2026 הציגה MIND חמישה סוכני AI למניעת דלף מידע (DLP), לצד ממשק Model Context Protocol (MCP) שמאפשר להפעיל אותם בשפה טבעית. הסוכנים מטפלים בסיווג מידע, חקירת אירועים, יצירת מדיניות, תגובה לחשיפות ובדיקת בקשות לחריגים ולעקיפות.
What should I do next in practice?
לפי מדדים שמסרה החברה, לקוחות דיווחו על קיצור זמן חקירת אירוע משלוש–ארבע שעות לדקות, ועל חיסכון של 25%–50% בזמן לכל אירוע ביום.
Custom Classifier Agent — בונה ומכוונן באופן אוטומטי מסווגי מידע המותאמים לנתונים הרגישים הייחודיים של הארגון. הסוכן כבר היה זמין לפני ההכרזה .
Issue Investigator Agent — חוקר אירועי DLP ומפחית את הצורך במיון ובבדיקה ידניים של התראות. גם סוכן זה כבר היה זמין .
Policy Producer Agent — מתרגם כוונות אבטחה לתחביר של מדיניות, ומשפר את המדיניות בהתאם לפעילות הנתונים בפועל .
Rapid Response Agent — מבצע באופן אוטומטי פעולות לתיקון המצב כאשר מזוהה חשיפה של מידע .
Reason Reviewer Agent — בוחן ומעבד בקשות לחריגים ולעקיפות, שבמקרים רבים מצטברות וממתינות לטיפול .
שלושת הסוכנים האחרונים הושקו במסגרת ההכרזה החדשה, והחברה הציגה אותם יחד עם שני הסוכנים שכבר פעלו בפלטפורמה .
להפעיל את הסוכנים בשפה טבעית
ממשק ה-MCP החדש מאפשר לצוותי אבטחה להנחות כל אחד מהסוכנים באמצעות שפה טבעית, מתוך לקוח AI שכבר מחובר ל-MCP . כך, במקום לעבור לקונסולה נפרדת ולבנות תהליך ידני, ניתן לתת הוראות כמו: "בדוק את התראות המידע המאפשר זיהוי אישי מאתמול בלילה" או "עדכן את המסווג של כרטיסי האשראי" .
במילים אחרות, MIND מנסה להפוך את הפעלת כלי ה-DLP לחלק מזרימת העבודה הקיימת של צוותי האבטחה — ולא למערכת נוספת שצריך לנהל בנפרד.
אילו תוצאות דיווחו הלקוחות?
לפי הנתונים שמסרה MIND, ארגונים המשתמשים בפלטפורמה קיצרו את זמן חקירת האירוע משלוש–ארבע שעות לאירוע למספר דקות. מייק מוראטו, מנהל אבטחת המידע הראשי של Noname Security, העריך כי מדובר בחיסכון של 25%–50% בזמן לכל אירוע ביום.
אל פייאלה, מנהל בכיר להנדסת אבטחה ב-ThoughtSpot, תיאר את הערך המרכזי עבור הצוות שלו כ"שקט נפשי": האירועים מגיעים לאחר שהחקירה כבר בוצעה, והמדיניות משתפרת בהתאם לפעילות .
האתגר: קצב הפעילות של AI מול קצב הפיקוח
MIND ממקמת את ההכרזה על רקע שינוי רחב יותר בעולם הארגוני: יישומי GenAI, סוכני AI וזרימות עבודה אוטונומיות יוצרים ומעבירים נתונים מהר יותר ממה שצוותי אבטחה יכולים לפקח עליו באופן ידני .
למרות זאת, צוותים רבים עדיין מקדישים חלק גדול מזמנם למשימות תפעוליות — בניית מסווגים, חקירת התראות, כוונון מדיניות וטיפול בחריגים — במקום לעבודה אסטרטגית . מנכ"ל MIND, ערן ברק, ניסח את הפער כך: "AI שינה מן היסוד את האופן שבו מידע נוצר ונע, אך הוא לא שינה את האופן שבו רוב הארגונים מאבטחים אותו" .
איך ההכרזה ממשיכה את DLP for Agentic AI?
בינואר 2026 השיקה MIND את DLP for Agentic AI — גישה ממוקדת-נתונים לאבטחת AI, שנועדה לזהות אילו סוכני AI פעילים בארגון, לאתר לאיזה מידע רגיש הם ניגשים ולמנוע דליפות הנובעות מאינטראקציות בין סוכני AI . המוצר סיפק את שכבת הנראות והשליטה הבסיסית על זרימות עבודה של סוכנים .
הסוכנים שהוצגו ביולי יושבים מעל התשתית הזו. בעוד שההשקה הקודמת סיפקה נראות ובקרות מדיניות על הגישה של סוכני AI לנתונים, הסוכנים החדשים מבצעים באופן אוטונומי את העבודה התפעולית הנדרשת כדי להפעיל את המדיניות: בניית מסווגים, חקירת אירועים, יצירת מדיניות וטיפול בחשיפות .
התוצאה היא מעבר מ"לראות מה סוכני ה-AI עושים" ל"לתת לסוכני AI להפעיל את תוכנית ה-DLP עצמה".
prnewswire.com
MIND Introduces the Autonomous DLP Analyst to Help Security ...
Custom Classifier Agent — בונה ומכוונן באופן אוטומטי מסווגי מידע המותאמים לנתונים הרגישים הייחודיים של הארגון. הסוכן כבר היה זמין לפני ההכרזה .
Issue Investigator Agent — חוקר אירועי DLP ומפחית את הצורך במיון ובבדיקה ידניים של התראות. גם סוכן זה כבר היה זמין .
Policy Producer Agent — מתרגם כוונות אבטחה לתחביר של מדיניות, ומשפר את המדיניות בהתאם לפעילות הנתונים בפועל .
Rapid Response Agent — מבצע באופן אוטומטי פעולות לתיקון המצב כאשר מזוהה חשיפה של מידע .
Reason Reviewer Agent — בוחן ומעבד בקשות לחריגים ולעקיפות, שבמקרים רבים מצטברות וממתינות לטיפול .
שלושת הסוכנים האחרונים הושקו במסגרת ההכרזה החדשה, והחברה הציגה אותם יחד עם שני הסוכנים שכבר פעלו בפלטפורמה .
להפעיל את הסוכנים בשפה טבעית
ממשק ה-MCP החדש מאפשר לצוותי אבטחה להנחות כל אחד מהסוכנים באמצעות שפה טבעית, מתוך לקוח AI שכבר מחובר ל-MCP . כך, במקום לעבור לקונסולה נפרדת ולבנות תהליך ידני, ניתן לתת הוראות כמו: "בדוק את התראות המידע המאפשר זיהוי אישי מאתמול בלילה" או "עדכן את המסווג של כרטיסי האשראי" .
במילים אחרות, MIND מנסה להפוך את הפעלת כלי ה-DLP לחלק מזרימת העבודה הקיימת של צוותי האבטחה — ולא למערכת נוספת שצריך לנהל בנפרד.
אילו תוצאות דיווחו הלקוחות?
לפי הנתונים שמסרה MIND, ארגונים המשתמשים בפלטפורמה קיצרו את זמן חקירת האירוע משלוש–ארבע שעות לאירוע למספר דקות. מייק מוראטו, מנהל אבטחת המידע הראשי של Noname Security, העריך כי מדובר בחיסכון של 25%–50% בזמן לכל אירוע ביום.
אל פייאלה, מנהל בכיר להנדסת אבטחה ב-ThoughtSpot, תיאר את הערך המרכזי עבור הצוות שלו כ"שקט נפשי": האירועים מגיעים לאחר שהחקירה כבר בוצעה, והמדיניות משתפרת בהתאם לפעילות .
האתגר: קצב הפעילות של AI מול קצב הפיקוח
MIND ממקמת את ההכרזה על רקע שינוי רחב יותר בעולם הארגוני: יישומי GenAI, סוכני AI וזרימות עבודה אוטונומיות יוצרים ומעבירים נתונים מהר יותר ממה שצוותי אבטחה יכולים לפקח עליו באופן ידני .
למרות זאת, צוותים רבים עדיין מקדישים חלק גדול מזמנם למשימות תפעוליות — בניית מסווגים, חקירת התראות, כוונון מדיניות וטיפול בחריגים — במקום לעבודה אסטרטגית . מנכ"ל MIND, ערן ברק, ניסח את הפער כך: "AI שינה מן היסוד את האופן שבו מידע נוצר ונע, אך הוא לא שינה את האופן שבו רוב הארגונים מאבטחים אותו" .
איך ההכרזה ממשיכה את DLP for Agentic AI?
בינואר 2026 השיקה MIND את DLP for Agentic AI — גישה ממוקדת-נתונים לאבטחת AI, שנועדה לזהות אילו סוכני AI פעילים בארגון, לאתר לאיזה מידע רגיש הם ניגשים ולמנוע דליפות הנובעות מאינטראקציות בין סוכני AI . המוצר סיפק את שכבת הנראות והשליטה הבסיסית על זרימות עבודה של סוכנים .
הסוכנים שהוצגו ביולי יושבים מעל התשתית הזו. בעוד שההשקה הקודמת סיפקה נראות ובקרות מדיניות על הגישה של סוכני AI לנתונים, הסוכנים החדשים מבצעים באופן אוטונומי את העבודה התפעולית הנדרשת כדי להפעיל את המדיניות: בניית מסווגים, חקירת אירועים, יצירת מדיניות וטיפול בחשיפות .
התוצאה היא מעבר מ"לראות מה סוכני ה-AI עושים" ל"לתת לסוכני AI להפעיל את תוכנית ה-DLP עצמה".
prnewswire.com
MIND Introduces the Autonomous DLP Analyst to Help Security ...
