Las plataformas de codificación asistida por IA y de generación de aplicaciones de IA han creado un aumento sin precedentes en el desarrollo de software. Las empresas se enfrentan ahora a un rápido crecimiento tanto en el número de aplicaciones como en el ritmo de cambio dentro de esas aplicaciones. Los equipos de seguridad y privacidad están bajo una presión significativa ya que la superficie que deben cubrir se está expandiendo rápidamente mientras que sus niveles de personal permanecen prácticamente sin cambios.
Las soluciones de privacidad y seguridad de datos existentes también lo son reactivo para esta nueva era. Muchos comienzan con datos ya recopilados en producción, lo que a menudo llega demasiado tarde. Estas soluciones con frecuencia pasan por alto flujos de datos ocultos hacia integraciones de inteligencia artificial y de terceros, y en el caso de los sumideros de datos que cubren, ayudan a detectar riesgos, pero no los previenen. La pregunta es si muchos de estos problemas pueden prevenirse tempranamente. La respuesta es sí. La prevención es posible incorporando controles de detección y gobernanza directamente en el desarrollo. HoundDog.ai proporciona un escáner de códigos de privacidad creado exactamente para este propósito.
Problemas de seguridad y privacidad de los datos que pueden abordarse de forma proactiva
La exposición de datos confidenciales en los registros sigue siendo uno de los problemas más comunes y costosos.
Cuando aparecen datos confidenciales en los registros, confiar en las soluciones DLP es reactivo, poco confiable y lento. Los equipos pueden pasar semanas limpiando registros, identificando la exposición en los sistemas que los ingirieron y revisando el código después del hecho. Estos incidentes a menudo comienzan con simples descuidos del desarrollador, como el uso de una variable contaminada o la impresión de un objeto de usuario completo en una función de depuración. A medida que los equipos de ingeniería superan los 20 desarrolladores, realizar un seguimiento de todas las rutas de código se vuelve difícil y estos descuidos se vuelven más frecuentes.
Los mapas de datos inexactos u obsoletos también generan un riesgo considerable para la privacidad
Un requisito fundamental del RGPD y de los marcos de privacidad de EE. UU. es la necesidad de documentar las actividades de procesamiento con detalles sobre los tipos de datos personales recopilados, procesados, almacenados y compartidos. Luego, los mapas de datos se incorporan a informes de privacidad obligatorios, como Registros de actividades de procesamiento (RoPA), Evaluaciones de impacto en la privacidad (PIA) y Evaluaciones de impacto en la protección de datos (DPIA). Estos informes deben documentar las bases legales para el procesamiento, demostrar el cumplimiento de los principios de minimización y retención de datos y garantizar que los interesados tengan transparencia y puedan ejercer sus derechos. Sin embargo, en entornos en rápido movimiento, los mapas de datos rápidamente quedan obsoletos. Los flujos de trabajo tradicionales en las herramientas GRC requieren que los equipos de privacidad entrevisten repetidamente a los propietarios de las aplicaciones, un proceso que es lento y propenso a errores. A menudo se pasan por alto detalles importantes, especialmente en empresas con cientos o miles de repositorios de código. Las plataformas de privacidad centradas en la producción proporcionan solo una automatización parcial porque intentan inferir flujos de datos basándose en datos ya almacenados en los sistemas de producción. A menudo no pueden ver los SDK, las abstracciones y las integraciones integradas en el código. Estos puntos ciegos pueden provocar violaciones de los acuerdos de procesamiento de datos o divulgaciones inexactas en los avisos de privacidad. Dado que estas plataformas detectan problemas sólo después de que los datos ya están fluyendo, no ofrecen controles proactivos que prevengan comportamientos riesgosos en primer lugar.
Otro desafío importante es la experimentación generalizada con IA dentro de las bases de código.
Muchas empresas tienen políticas que restringen los servicios de IA en sus productos. Sin embargo, al escanear sus repositorios, es común encontrar SDK relacionados con la IA, como LangChain o LlamaIndex, en entre el 5% y el 10% de los repositorios. Luego, los equipos de privacidad y seguridad deben comprender qué tipos de datos se envían a estos sistemas de inteligencia artificial y si los avisos a los usuarios y las bases legales cubren estos flujos. El uso de la IA en sí no es el problema. El problema surge cuando los desarrolladores introducen la IA sin supervisión. Sin una aplicación técnica proactiva, los equipos deben investigar y documentar retroactivamente estos flujos, lo que lleva mucho tiempo y, a menudo, es incompleto. A medida que aumentan en número las integraciones de IA, también crece el riesgo de incumplimiento.
¿Qué es HoundDog.ai?
HoundDog.ai proporciona una escáner de código estático centrado en la privacidad que analiza continuamente el código fuente para documentar los flujos de datos confidenciales entre sistemas de almacenamiento, integraciones de IA y servicios de terceros. El escáner identifica riesgos de privacidad y fugas de datos confidenciales en las primeras etapas del desarrollo, antes de que se fusione el código y antes de que se procesen los datos. El motor está construido en Rust, que es seguro para la memoria, además de ligero y rápido. Escanea millones de líneas de código en menos de un minuto. El escáner se integró recientemente con Replit, la plataforma de generación de aplicaciones de IA utilizada por 45 millones de creadores, brindando visibilidad de los riesgos de privacidad en los millones de aplicaciones generadas por la plataforma.
Capacidades clave
Gobernanza de la IA y gestión de riesgos de terceros
Identifique integraciones de IA y de terceros integradas en el código con alta confianza, incluidas bibliotecas ocultas y abstracciones a menudo asociadas con la IA en la sombra.
Detección proactiva de fugas de datos confidenciales
Integre la privacidad en todas las etapas del desarrollo, desde entornos IDE, con extensiones disponibles para VS Code, IntelliJ, Cursor y Eclipse, hasta canalizaciones de CI que utilizan integraciones directas de código fuente e impulsan automáticamente configuraciones de CI como confirmaciones directas o solicitudes de extracción que requieren aprobación. Realice un seguimiento de más de 100 tipos de datos confidenciales, incluida la información de identificación personal (PII), la información de salud protegida (PHI), los datos del titular de la tarjeta (CHD) y los tokens de autenticación, y sígalos en sus transformaciones en receptores de riesgo, como indicaciones de LLM, registros, archivos, almacenamiento local y SDK de terceros.
Generación de evidencia para el cumplimiento de la privacidad
Genere automáticamente mapas de datos basados en evidencia que muestren cómo se recopilan, procesan y comparten datos confidenciales. Produzca registros de actividades de procesamiento (RoPA), evaluaciones de impacto en la privacidad (PIA) y evaluaciones de impacto en la protección de datos (DPIA) listos para auditoría, precargados con flujos de datos detectados y riesgos de privacidad identificados por el escáner.
Por qué esto importa
Las empresas necesitan eliminar los puntos ciegos
Un escáner de privacidad que funciona a nivel de código proporciona visibilidad de las integraciones y abstracciones que las herramientas de producción pasan por alto. Esto incluye SDK ocultos, bibliotecas de terceros y marcos de IA que nunca aparecen en los análisis de producción hasta que es demasiado tarde.
Los equipos también necesitan detectar los riesgos de privacidad antes de que ocurran.
Los tokens de autenticación de texto sin formato o los datos confidenciales en los registros, o los datos no aprobados enviados a integraciones de terceros, deben detenerse en el origen. La prevención es la única forma confiable de evitar incidentes y brechas de cumplimiento.
Los equipos de privacidad requieren mapas de datos precisos y continuamente actualizados
La generación automatizada de RoPA, PIA y DPIA basadas en evidencia de código garantiza que la documentación siga el ritmo del desarrollo, sin repetidas entrevistas manuales ni actualizaciones de hojas de cálculo.
Comparación con otras herramientas.
Los equipos de ingeniería de privacidad y seguridad utilizan una combinación de herramientas, pero cada categoría tiene limitaciones fundamentales.
Las herramientas de análisis estático de uso general proporcionan reglas personalizadas pero carecen de conciencia de privacidad. Tratan diferentes tipos de datos confidenciales como equivalentes y no pueden entender los flujos de datos modernos impulsados por la IA. Se basan en una coincidencia de patrones simple, que produce alertas ruidosas y requiere un mantenimiento constante. También carecen de informes de cumplimiento integrados.
Las plataformas de privacidad posteriores a la implementación mapean los flujos de datos en función de la información almacenada en los sistemas de producción. No pueden detectar integraciones o flujos que aún no hayan producido datos en esos sistemas y no pueden ver abstracciones ocultas en el código. Debido a que operan después de la implementación, no pueden prevenir riesgos e introducen un retraso significativo entre la introducción y la detección del problema.
Las herramientas de prevención reactiva de pérdida de datos intervienen solo después de que se han filtrado datos. Carecen de visibilidad del código fuente y no pueden identificar las causas fundamentales. Cuando los datos confidenciales llegan a los registros o transmisiones, la limpieza es lenta. Los equipos suelen pasar semanas solucionando y revisando la exposición en muchos sistemas.
HoundDog.ai mejora estos enfoques al introducir un motor de análisis estático diseñado específicamente para la privacidad. Realiza un análisis interprocedural profundo de archivos y funciones para rastrear datos confidenciales, como información de identificación personal (PII), información de salud protegida (PHI), datos del titular de la tarjeta (CHD) y tokens de autenticación. Entiende las transformaciones, la lógica de higienización y el flujo de control. Identifica cuándo los datos llegan a receptores riesgosos, como registros, archivos, almacenamiento local, SDK de terceros y avisos de LLM. Prioriza las cuestiones basándose en la sensibilidad y el riesgo real en lugar de patrones simples. Incluye soporte nativo para más de 100 tipos de datos confidenciales y permite la personalización.
HoundDog.ai también detecta integraciones de IA directas e indirectas a partir del código fuente. Identifica flujos de datos inseguros o no desinfectados en mensajes y permite a los equipos aplicar listas de permitidos que definen qué tipos de datos se pueden utilizar con los servicios de IA. Este modelo proactivo bloquea la construcción de mensajes inseguros antes de que se fusione el código, lo que proporciona una aplicación que los filtros de tiempo de ejecución no pueden igualar.
Más allá de la detección, HoundDog.ai automatiza la creación de documentación de privacidad. Produce un inventario siempre actualizado de flujos de datos internos y externos, ubicaciones de almacenamiento y dependencias de terceros. Genera registros de actividades de procesamiento y evaluaciones de impacto en la privacidad listos para auditoría, completos con evidencia real y alineados con marcos como FedRAMP, DoD RMF, HIPAA y NIST 800-53.
Éxito del cliente
HoundDog.ai ya lo utilizan empresas Fortune 1000 en servicios financieros y de salud, escaneando miles de repositorios. Estas organizaciones están reduciendo los gastos generales de mapeo de datos, detectando problemas de privacidad en las primeras etapas del desarrollo y manteniendo el cumplimiento sin ralentizar la ingeniería.
| Caso de uso | Resultados del cliente |
| Reducir la sobrecarga de mapeo de datos | Salud de Fortune 500
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| Minimizar las fugas de datos confidenciales en los registros | Unicornio Fintech
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| Cumplimiento continuo de las DPA en la IA y las integraciones de terceros | Fintech serie B
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Repetir
El despliegue más visible está en Repetirdonde el escáner ayuda a proteger a los más de 45 millones de usuarios de la plataforma de generación de aplicaciones de IA. Identifica riesgos de privacidad y rastrea flujos de datos confidenciales en millones de aplicaciones generadas por IA. Esto permite a Replit incorporar la privacidad directamente en su flujo de trabajo de generación de aplicaciones para que la privacidad se convierta en una característica central en lugar de una ocurrencia tardía.
Al trasladar la privacidad a las primeras etapas de desarrollo y brindar visibilidad, aplicación y documentación continuas, HoundDog.ai hace posible que los equipos creen software seguro y compatible a la velocidad que exige el desarrollo moderno impulsado por la IA.