सूचना सुरक्षा कंपनी MIND ने Crosspoint Capital Partners के नेतृत्व और YL Ventures व Paladin Capital Group की भागीदारी से Series B में 72 मिलियन डॉलर जुटाए।
दौर से कुल जुटाई पूंजी 112 मिलियन डॉलर हुई।
MIND, DLP (Data Loss Prevention) में काम करती है, लेकिन उसे ऐसी दुनिया के अनुरूप करना चाहती है जहां कर्मचारी और AI एजेंट संगठन की जानकारी तक पहुंचकर नए तरीकों से इस्तेमाल करते हैं।
समस्या क्या है?
पहले DLP प्रणालियां कर्मचारी को संवेदनशील फाइल गलत जगह भेजने, निषिद्ध जानकारी कॉपी करने या नीति के खिलाफ दस्तावेज साझा करने से रोकती थीं।
अब नया चैनल जुड़ा है।
कर्मचारी AI टूल में जानकारी पेस्ट कर सकते हैं।
एजेंट एक साथ कई प्रणालियों की पहुंच पा सकते हैं।
API इंटरफेस कर्मचारी की सीधी कार्रवाई के बिना प्रणालियों में डेटा भेज सकते हैं।
इसलिए सवाल सिर्फ "AI मॉडल सुरक्षित है?" नहीं है।
यह भी पूछना है कि उसमें क्या जानकारी जाती है, उसे कौन इस्तेमाल कर सकता है और एजेंट कार्रवाई करे तो क्या होता है।
MIND क्या करना चाहती है?
कंपनी कहती है कि उसकी प्रणाली SaaS, GenAI टूल, AI एजेंट आधारित प्रणालियों, endpoints, ईमेल और स्थानीय प्रणालियों सहित कई परिवेशों में संवेदनशील जानकारी खोजती व वर्गीकृत करती है।
वह जोखिम भरी कार्रवाई रोकने या उजागर जानकारी की समस्या सुधारने के तंत्र भी देती है।
MIND की स्थापना 2023 में हुई।
कंपनी खुद को AI के उपयोग के साथ DLP और आंतरिक जोखिम प्रबंधन जोड़ने वाली सूचना सुरक्षा कंपनी बताती है।
कंपनी के आंकड़े
MIND दावा करती है कि पिछले साल राजस्व 17 गुना और ग्राहक संख्या आठ गुना बढ़ी।
CEO एरान बराक ने कहा कि कंपनी आठ अंकों का वार्षिक राजस्व पाती है और दर्जनों ग्राहकों को सेवा देती है।
ये कंपनी के आंकड़े हैं, ऑडिट किए सार्वजनिक वित्तीय विवरण नहीं।
यह क्यों महत्वपूर्ण है?
कई संगठन AI सुरक्षा की चर्चा मॉडल चुनने से शुरू करते हैं।
लेकिन जानकारी की परत उतनी ही महत्वपूर्ण है।
सुरक्षित मॉडल को भी ऐसी जानकारी मिल सकती है जो भेजनी नहीं चाहिए थी।
सही काम करने वाले एजेंट को भी जरूरत से ज्यादा अनुमति मिल सकती है।
इसीलिए AI के आसपास सूचना सुरक्षा संगठनात्मक कार्यान्वयन परियोजनाओं का अधिक मुख्य हिस्सा बनने की उम्मीद है।
अभी क्या अज्ञात है?
MIND ने दौर में कंपनी का मूल्यांकन नहीं दिया।
कंपनी सार्वजनिक कीमत सूची या पुरानी DLP प्रणालियों से तुलना वाले स्वतंत्र बेंचमार्क भी नहीं देती।
इसलिए उसका तरीका मौजूदा समाधानों से बेहतर है या नहीं, तय करना जल्दी है।
लेकिन जिस समस्या को हल करना चाहती है वह वास्तविक है: AI को ज्यादा जानकारी की पहुंच मिले तो अनुमतियां संभालना और लीक रोकना अतिरिक्त सुविधा नहीं, ढांचे का हिस्सा बनते हैं।