MIND Luncurkan Lima Agen AI DLP dan Antarmuka MCP untuk Mengotomatiskan Keamanan Data Perusahaan

Dengan pembagian tersebut, MIND memosisikan para agen sebagai satu tim yang menangani klasifikasi, investigasi, pembuatan kebijakan, remediasi, dan manajemen pengecualian secara otomatis .

Perintah keamanan data lewat bahasa alami

Antarmuka MCP baru memungkinkan tim keamanan mengarahkan agen-agen tersebut menggunakan bahasa alami dari klien AI apa pun yang terhubung ke MCP . Dengan begitu, instruksi seperti “selidiki peringatan PII tadi malam” atau “perbarui pengklasifikasi kartu kredit” dapat diberikan secara langsung, tanpa harus membuka konsol terpisah .

MCP, atau Model Context Protocol, merupakan protokol yang memungkinkan aplikasi AI berinteraksi dengan berbagai alat dan sumber data melalui konteks yang terstruktur. Dalam implementasi MIND, protokol ini menjadi jalur bagi tim keamanan untuk menjalankan pekerjaan DLP melalui antarmuka AI yang sudah mereka gunakan.

Klaim penghematan waktu dari pelanggan

Organisasi yang menggunakan platform MIND melaporkan bahwa waktu investigasi insiden turun dari sekitar 3–4 jam per insiden menjadi hitungan menit. Menurut Mike Morrato, CISO Noname Security, perubahan tersebut setara dengan penghematan waktu 25–50% per insiden per hari .

Al Faiella, Senior Director of Security Engineering di ThoughtSpot, menggambarkan manfaatnya sebagai “ketenangan pikiran”: insiden yang masuk sudah disertai hasil investigasi, sementara kebijakan dapat terus disempurnakan secara otomatis .

Mengapa otomatisasi DLP semakin penting?

MIND membingkai pengumuman ini dalam tantangan tata kelola AI di perusahaan. Aplikasi GenAI, AI agentic, dan alur kerja otonom dapat membuat serta memindahkan data lebih cepat daripada kemampuan tim keamanan untuk mengaturnya secara manual .

Dalam praktiknya, tim keamanan masih menghabiskan banyak waktu untuk pekerjaan operasional seperti:

• membangun pengklasifikasi data;
• menyelidiki peringatan;
• menyetel kebijakan; dan
• menangani permintaan pengecualian.

Akibatnya, waktu untuk menyusun strategi keamanan yang lebih luas menjadi terbatas . CEO MIND Eran Barak mengatakan, “AI telah mengubah secara mendasar cara data dibuat dan dipindahkan, tetapi belum mengubah cara sebagian besar organisasi mengamankannya” .

Kelanjutan dari DLP for Agentic AI

Pada Januari 2026, MIND memperkenalkan DLP for Agentic AI, pendekatan keamanan yang berfokus pada data. Produk tersebut dirancang untuk membantu organisasi menemukan agen AI yang aktif, mendeteksi data sensitif yang mereka akses, serta mencegah kebocoran dalam interaksi antarsistem AI .

Rilis sebelumnya berfungsi sebagai lapisan dasar untuk visibilitas dan pengendalian alur kerja AI agentic . Rilis agen pada Juli 2026 dibangun di atas fondasi tersebut. Jika DLP for Agentic AI memberikan visibilitas dan kontrol kebijakan atas akses data oleh agen AI, lima agen baru ini mengotomatiskan pelaksanaan operasional kebijakan tersebut—mulai dari membangun pengklasifikasi, menyelidiki insiden, membuat kebijakan, hingga melakukan remediasi atas paparan data .

Dengan kata lain, MIND berupaya membawa program DLP perusahaan dari tahap “melihat apa yang dilakukan agen AI” ke tahap “membiarkan agen AI menjalankan sebagian besar operasi program DLP itu sendiri.”