MIND는 MCP(Model Context Protocol) 인터페이스를 추가하여 보안팀이 이미 사용 중인 MCP 연결 AI 클라이언트에서 자연어로 에이전트를 지시할 수 있게 했습니다 . 즉, 별도 콘솔이 아닌 일반 언어로 "어젯밤 PII 알림을 조사해줘" 또는 "신용카드 분류기를 업데이트해줘"라고 명령할 수 있습니다 .
MIND 플랫폼을 사용하는 조직들은 에이전트 도입으로 사고 조사 시간이 건당 34시간에서 단 몇 분으로 단축되어 **건당 일일 2550%의 시간 절감** 효과를 봤다고 Noname Security의 CISO Mike Morrato가 밝혔습니다 . ThoughtSpot의 보안 엔지니어링 선임 디렉터 Al Faiella는 "팀이 얻은 가장 큰 가치는 마음의 평화(peace of mind)다. 사고가 발생하면 조사가 이미 완료된 상태로 도착하고, 정책이 스스로 개선된다"고 전했습니다 .
MIND는 이번 발표를 통해 "GenAI 애플리케이션, 에이전틱 AI, 자율 워크플로우가 보안팀이 수동으로 관리할 수 있는 속도보다 훨씬 빠르게 데이터를 생성하고 이동시킨다"는 현실을 강조했습니다 . 보안팀은 여전히 시간의 대부분을 전략 수립이 아닌 수동 작업(분류기 구축, 알림 조사, 정책 조정, 예외 처리)에 소비하고 있습니다 . MIND의 CEO Eran Barak은 "AI는 데이터가 생성되고 이동하는 방식을 근본적으로 바꿨지만, 대부분 조직이 데이터를 보호하는 방식은 바뀌지 않았다"고 말했습니다 .
MIND는 2026년 1월 DLP for Agentic AI를 출시했습니다. 이는 어떤 AI 에이전트가 활성화되어 있는지 파악하고, 이들이 어떤 민감 데이터에 접근하는지 탐지하며, AI 간 상호작용에서 데이터 유출을 방지하는 데이터 중심 접근법이었습니다 . 이 초기 버전은 에이전틱 AI 워크플로우에 대한 기본적인 가시성과 통제 계층을 제공했습니다 . 7월의 에이전트 출시는 그 기반 위에 구축되었습니다. 1월 버전이 AI 에이전트 데이터 접근에 대한 가시성과 정책 통제를 제공했다면, 새 에이전트는 분류기 구축, 사고 조사, 정책 생성, 노출 대응을 자율적으로 수행하여 해당 정책의 운영 실행을 자동화합니다 . 이 두 출시를 통해 MIND는 "AI 에이전트가 무엇을 하는지 보자"에서 "AI 에이전트가 DLP 프로그램 자체를 운영하게 하자"로 전환했습니다.
MIND는 MCP(Model Context Protocol) 인터페이스를 추가하여 보안팀이 이미 사용 중인 MCP 연결 AI 클라이언트에서 자연어로 에이전트를 지시할 수 있게 했습니다 . 즉, 별도 콘솔이 아닌 일반 언어로 "어젯밤 PII 알림을 조사해줘" 또는 "신용카드 분류기를 업데이트해줘"라고 명령할 수 있습니다 .
MIND 플랫폼을 사용하는 조직들은 에이전트 도입으로 사고 조사 시간이 건당 34시간에서 단 몇 분으로 단축되어 **건당 일일 2550%의 시간 절감** 효과를 봤다고 Noname Security의 CISO Mike Morrato가 밝혔습니다 . ThoughtSpot의 보안 엔지니어링 선임 디렉터 Al Faiella는 "팀이 얻은 가장 큰 가치는 마음의 평화(peace of mind)다. 사고가 발생하면 조사가 이미 완료된 상태로 도착하고, 정책이 스스로 개선된다"고 전했습니다 .
MIND는 이번 발표를 통해 "GenAI 애플리케이션, 에이전틱 AI, 자율 워크플로우가 보안팀이 수동으로 관리할 수 있는 속도보다 훨씬 빠르게 데이터를 생성하고 이동시킨다"는 현실을 강조했습니다 . 보안팀은 여전히 시간의 대부분을 전략 수립이 아닌 수동 작업(분류기 구축, 알림 조사, 정책 조정, 예외 처리)에 소비하고 있습니다 . MIND의 CEO Eran Barak은 "AI는 데이터가 생성되고 이동하는 방식을 근본적으로 바꿨지만, 대부분 조직이 데이터를 보호하는 방식은 바뀌지 않았다"고 말했습니다 .
MIND는 2026년 1월 DLP for Agentic AI를 출시했습니다. 이는 어떤 AI 에이전트가 활성화되어 있는지 파악하고, 이들이 어떤 민감 데이터에 접근하는지 탐지하며, AI 간 상호작용에서 데이터 유출을 방지하는 데이터 중심 접근법이었습니다 . 이 초기 버전은 에이전틱 AI 워크플로우에 대한 기본적인 가시성과 통제 계층을 제공했습니다 . 7월의 에이전트 출시는 그 기반 위에 구축되었습니다. 1월 버전이 AI 에이전트 데이터 접근에 대한 가시성과 정책 통제를 제공했다면, 새 에이전트는 분류기 구축, 사고 조사, 정책 생성, 노출 대응을 자율적으로 수행하여 해당 정책의 운영 실행을 자동화합니다 . 이 두 출시를 통해 MIND는 "AI 에이전트가 무엇을 하는지 보자"에서 "AI 에이전트가 DLP 프로그램 자체를 운영하게 하자"로 전환했습니다.