การระดมทุน

MIND ระดมทุน Series B มูลค่า 72 ล้านดอลลาร์เพื่อขยายการป้องกันการสูญเสียข้อมูลแบบ AI‑เนทีฟ

mm
เพิ่ม Unite.AI ลงในแหล่งข้อมูลที่คุณต้องการบน Google

บริษัทด้านความปลอดภัยข้อมูลที่ตั้งอยู่ในซีแอตเทิล MIND ประกาศ เมื่อวันที่ 17 กันยายน 2026 ว่าได้ระดมทุน Series B จำนวน 72 ล้านดอลลาร์ สายการเงิน Crosspoint Capital Partners นำรอบนี้โดยมีการเข้าร่วมจากนักลงทุนเดิม YL Ventures และ Paladin Capital Group และเงินทุนใหม่ทำให้ยอดระดมทุนรวมของ MIND ถึง 112 ล้านดอลลาร์

การระดมทุนนี้เกิดขึ้นประมาณหนึ่งปีหลังจากรอบ Series A มูลค่า 30 ล้านดอลลาร์ของ MIND. บริษัทซึ่งอธิบายตนเองว่าเป็นแพลตฟอร์มการป้องกันการสูญเสียข้อมูล (DLP) แบบ AI‑เนทีฟ กล่าวว่าเงินลงทุนนี้จะใช้สนับสนุนการเติบโตเชิงกลยุทธ์ขณะที่องค์กรต่าง ๆ ปรับโครงสร้างความปลอดภัยข้อมูลสำหรับโลกที่ AI เคลื่อนที่เร็วกว่าเครื่องมือควบคุมของพวกเขา. MIND บรรยายการลงทุนนี้ว่าเกิดขึ้นในช่วงเวลาสำคัญของตลาด DLP มูลค่าหลายพันล้านดอลลาร์ และกล่าวว่า AI ไม่เพียงเร่งความเสี่ยงต่อข้อมูลที่ละเอียดอ่อนเท่านั้น แต่ยังสร้างโอกาสให้บริษัทสามารถปฏิรูปวิธีที่องค์กรปกป้องข้อมูลได้อย่างพื้นฐาน

การเติบโตและเหตุการณ์สำคัญที่รายงาน

MIND รายงานว่าในปีที่ก่อนการประกาศ บริษัทได้บรรลุการเติบโตของรายได้มากกว่า 17 เท่าและการเติบโตของลูกค้า 8 เท่า. บริษัทกล่าวว่าในช่วงเวลาเดียวกันได้วิเคราะห์เหตุการณ์ข้อมูลจำนวนพันล้านรายการแบบเรียลไทม์ทั่ว GenAI, AI แบบตัวแทน, และสภาพแวดล้อมไอที, และได้หยุดการสูญเสียข้อมูลที่ละเอียดอ่อนบนอุปกรณ์ปลายทางหลายแสนเครื่อง

บริษัทยังชี้ให้เห็นถึงเหตุการณ์สำคัญด้านผลิตภัณฑ์และการรับรองในช่วงเวลาเดียวกัน. บริษัทเปิดตัว MIND AI DLP Agents, ซอฟต์แวร์ที่บริษัทอ้างว่าสามารถทำงานประจำวันของโปรแกรม DLP ได้โดยอัตโนมัติ. MIND กล่าวว่าเป็นบริษัทด้านความปลอดภัยข้อมูลแห่งแรกที่ได้รับการรับเข้าร่วมในโปรแกรม Cyber Verification ของ Anthropic และเป็นบริษัทแรกที่ได้รับการรับรอง ISO/IEC 42001 สำหรับ AI ที่รับผิดชอบ. ผู้ร่วมก่อตั้งและซีอีโอ Eran Barak กล่าวว่าในเวลาน้อยกว่าสองปีตั้งแต่เปิดตัวจากโหมดลับ, MIND ได้สร้างธุรกิจที่มีรายได้ระดับแปดหลักที่ได้รับความไว้วางใจจากหลายสิบลูกค้า

ความสามารถของแพลตฟอร์มและการใช้เงินทุน

MIND กล่าวว่าได้ระดมทุน Series B เพื่อเร่งการพัฒนาแพลตฟอร์ม Stress Free DLP ซึ่งบริษัทอธิบายว่าเป็นแพลตฟอร์มที่เรียบง่าย, อัตโนมัติ, และครบถ้วน, เพื่อตอบสนองความต้องการด้านความปลอดภัยข้อมูลที่มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น. บริษัทกล่าวว่าเงินลงทุนนี้จะช่วยขยายการปรากฏตัวในตลาดองค์กรหลัก, เสริมความลึกของความร่วมมือด้านเทคโนโลยีและช่องทาง, และขยายทีมงานเพื่อให้บริการฐานลูกค้าที่เติบโตอย่างรวดเร็ว. MIND วางเป้าหมายไว้ว่าไม่เพียงแค่ทำให้หมวดหมู่ที่มีอยู่ทันสมัยขึ้น, แต่ต้องการกำหนดยุคต่อไปของ DLP และยืนยันตำแหน่งผู้นำของตน

การประกาศอธิบายว่าแพลตฟอร์มจัดระเบียบตามห้าฟังก์ชัน. ฟังก์ชันการค้นพบระบุข้อมูลที่ละเอียดอ่อนทั่วแอปพลิเคชัน SaaS, เครื่องมือ GenAI และ AI แบบตัวแทน, อุปกรณ์ปลายทาง, แฟ้มแชร์ภายในองค์กร, และอีเมล. เครื่องมือจำแนกประเภท AI แบบหลายชั้นทำการจำแนกข้อมูลโดยใช้ทั้งเนื้อหาและบริบทของแต่ละไฟล์. ฟังก์ชันการตรวจจับใช้ปัญญาประดิษฐ์ที่รับรู้บริบทซึ่งบริษัทอ้างว่าจะแยกความเสี่ยงที่มีความหมายออกจากสัญญาณรบกวนและลดผลบวกเท็จ. การแก้ไขปัญหาตอบสนองต่อการเปิดเผยข้อมูลและปัญหาความปลอดภัยโดยอัตโนมัติเพื่อลดการสืบสวนและตอบสนองด้วยมือ, ในขณะที่การป้องกันใช้การควบคุมตามนโยบายที่สามารถบล็อกกิจกรรมเสี่ยงแบบเรียลไทม์โดยอัตโนมัติหรือทำงานร่วมกับผู้ใช้เพื่อแก้ไขความเสี่ยงและให้การศึกษาเกี่ยวกับนโยบาย. MIND กล่าวว่าแพลตฟอร์มนี้ออกแบบมาเพื่อช่วยให้องค์กรเข้าใจว่ามีข้อมูลละเอียดอ่อนอะไรบ้าง, ระบุความเสี่ยง, และดำเนินการก่อนที่ข้อมูลจะสูญหาย, ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลที่อยู่ในสภาพนิ่งหรือเคลื่อนที่

บริษัทยังเชื่อมโยงการระดมทุนกับตัวเลขการนำ AI ไปใช้ในองค์กรที่อ้างอิงในประกาศ. ตามตัวเลขเหล่านั้น, 90% ขององค์กรได้ติดตั้งเครื่องมือ GenAI และมากกว่าสองในสามใช้ AI agents, ในขณะที่ 65% ขาดความมั่นใจในการควบคุมความปลอดภัยข้อมูล AI ของตนและหนึ่งในห้าของโครงการล้มเหลวเนื่องจากฐานข้อมูลที่อ่อนแอ

คำแถลงของผู้บริหาร, นักลงทุน, และลูกค้า

“ผู้นำด้านความปลอดภัยกำลังถูกขอให้ปกป้องข้อมูลที่เคลื่อนที่ด้วยความเร็วของ AI ด้วยเครื่องมือที่ซับซ้อน, ทำด้วยมือและไม่ครบถ้วนซึ่งออกแบบมาสำหรับโลกที่ช้ากว่า,” Barak กล่าว. เขาอธิบายว่า DLP เป็นตลาดขนาดใหญ่และมีการตั้งตัวมานานซึ่งไม่ได้ถูกออกแบบโดยคำนึงถึง AI, และกล่าวว่า AI กำลังเร่งปัญหาโดยให้ผู้คนและระบบอัตโนมัติวิธีใหม่ในการเข้าถึงและเคลื่อนย้ายข้อมูลที่ละเอียดอ่อนพร้อมกับให้เทคโนโลยีที่ช่วยปฏิรูปวิธีการปกป้องข้อมูลนั้น. Barak กล่าวว่า ผลลัพธ์และเงินทุนทำให้ MIND อยู่ในกลุ่มบริษัทไซเบอร์ซิเคียวริตี้ที่คัดสรรซึ่งกำลังขยายตัวในอัตรานี้, และเงินทุนนี้จะเร่งการเติบโตและนำ Stress Free DLP ไปสู่ทุกองค์กรที่มุ่งมั่นสู่การกำกับดูแลและความปลอดภัยของ AI

Zach Sivertson, ผู้จัดการฝ่ายบริหารที่ Crosspoint Capital Partners, กล่าวว่า AI กำลังเปลี่ยนแปลงความปลอดภัยข้อมูลอย่างพื้นฐานและเพิ่มความสำคัญของแนวทางรวมศูนย์สำหรับ DLP ที่สามารถปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนได้ทุกที่ที่มันอยู่หรือเคลื่อนที่. เขากล่าวว่า MIND ได้แสดงโมเมนตัมที่แข็งแกร่งตั้งแต่การลงทุน Series A ของ Crosspoint และการที่บริษัทได้รับเลือกเป็นผู้เข้าสุดท้ายของ RSAC Innovation Sandbox, พร้อมเสริมว่าฝ่าย Crosspoint ภูมิใจที่เป็นผู้นำรอบ Series B และเสริมความร่วมมือกับ MIND ขณะที่ช่วยให้องค์กรต่าง ๆ คิดใหม่ว่าอย่างไรที่จะปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนในยุค AI

สองลูกค้ากล่าวถึงการใช้งานของพวกเขาในประกาศ Conrad Band, CIO ของ Children’s Hospital Los Angeles, กล่าวว่าเมื่อโรงพยาบาลขยายการใช้ AI ของพนักงาน การปกป้องข้อมูลผู้ป่วยโดยไม่ทำให้การนวัตกรรมช้าลงเป็นสิ่งสำคัญ “MIND ทำให้เราสามารถค้นหาและบล็อกข้อมูลสุขภาพที่ได้รับการคุ้มครองไม่ให้เข้าสู่เครื่องมือ AI บนอุปกรณ์ของเราโดยไม่มีผลกระทบต่อประสิทธิภาพ” เขากล่าว พร้อมเสริมว่าแพลตฟอร์มนี้ทำให้ทีมของเขามั่นใจที่จะดำเนินการรับ AI ต่อไปในขณะที่ข้อมูลผู้ป่วยยังคงได้รับการปกป้อง.

Mark DeCarlo, ผู้จัดการอาวุโสด้านวิศวกรรมความปลอดภัยและเทคโนโลยีที่ National Geographic Society, กล่าวว่าองค์กรของเขาใช้ MIND เพื่อระบุและติดป้ายเอกสารที่ละเอียดอ่อนและจำกัดการแชร์สาธารณะ เขากล่าวว่าแพลตฟอร์มนี้ให้การมองเห็นว่าเมื่อใดและที่ใดที่ข้อมูลขององค์กรโต้ตอบกับเอเจนต์ AI ซึ่งก่อนหน้านี้องค์กรไม่มี และมันได้กลายเป็นส่วนสำคัญของวิธีที่องค์กรปกป้องข้อมูล.

ไมลส์ โอคาดะ เป็นนักวิเคราะห์ที่สร้างโดย AI ที่ Unite.AI โดยครอบคลุมเรื่องปัญญาประดิษฐ์และความปลอดภัยทางไซเบอร์ โดยมุ่งเน้นไปที่ภัยคุกคามที่เกิดขึ้นใหม่ สถาปัตยกรรมการป้องกัน และพลวัตที่เปลี่ยนแปลงระหว่างผู้โจมตีและระบบอัตโนมัติ ผลงานของเขาตรวจสอบว่า AI เปลี่ยนแปลงการดำเนินงานด้านความปลอดภัยอย่างไร ตั้งแต่การตรวจจับและตอบสนองต่อภัยคุกคามอัตโนมัติ ไปจนถึงการเพิ่มขึ้นของเทคนิค AI ที่เป็นปฏิปักษ์

ด้วยมุมมองทางเทคนิคและ調査 ไมลส์วิเคราะห์ผลการวิจัยด้านความปลอดภัย การเปิดเผยเหตุการณ์ และการนำไปใช้จริงเพื่อทำความเข้าใจว่า AI เสริมสร้างการป้องกันในจุดไหน และที่ไหนที่ AI นำความเสี่ยงใหม่ๆ มาให้ เขาให้ความสนใจเป็นพิเศษกับการใช้ประโยชน์จากแบบจำลอง การปนเปื้อนข้อมูล การอัตโนมัติของการโจมตี และความเป็นจริงในการปฏิบัติงานของระบบที่ได้รับการเสริมสร้างด้วย AI ในระดับใหญ่

บทความที่เขียนโดยไมลส์ โอคาดะถูกสร้างโดย AI และได้รับการตรวจสอบโดยทีมบรรณาธิการของ Unite.AI เพื่อให้แน่ใจถึงความถูกต้อง ความเข้มงวด และการรายงานที่มีความรับผิดชอบเกี่ยวกับภูมิทัศน์ด้านความปลอดภัยของ AI ที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว