Las plataformas de codificación asistida por IA y de generación de aplicaciones de IA han provocado un aumento sin precedentes en el desarrollo de software. Actualmente, las empresas se enfrentan a un rápido crecimiento tanto en el número de aplicaciones como en el ritmo de cambio dentro de las aplicaciones. Los equipos de seguridad y privacidad están bajo una tremenda presión a medida que la superficie que deben cubrir se expande rápidamente, incluso cuando los niveles de personal permanecen prácticamente sin cambios.
Las soluciones de privacidad y seguridad de datos existentes son demasiado reactivas para esta nueva era. Muchos comienzan con datos ya recopilados en producción, pero a menudo es demasiado tarde. Estas soluciones a menudo pasan por alto los flujos de datos ocultos a terceros y las integraciones de IA y, en el caso de los sumideros de datos que cubren, pueden ayudar a detectar riesgos, pero no prevenirlos. La pregunta es si muchos de estos problemas pueden prevenirse desde el principio. La respuesta es sí. La prevención es posible incorporando controles de descubrimiento y gobernanza directamente en el desarrollo. HoundDog.ai ofrece 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 filtración 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 puede resultar reactivo, poco confiable y consumir mucho tiempo. Los equipos pueden pasar semanas limpiando registros, identificando fugas en los sistemas que los ingirieron y reparando el código después del hecho. Estos incidentes a menudo comienzan con simples descuidos del desarrollador, como el uso de variables contaminadas o la impresión del objeto de usuario completo en una función de depuración. Cuando un equipo de ingeniería tiene más de 20 desarrolladores, resulta difícil realizar un seguimiento de todas las rutas del código y estos descuidos ocurren con frecuencia.
Los mapas de datos inexactos u obsoletos también plantean riesgos considerables para la privacidad.
Un requisito fundamental según el RGPD y el Marco de Privacidad de EE. UU. es que las actividades de procesamiento deben documentarse, incluidos detalles sobre los tipos de datos personales recopilados, procesados, almacenados y compartidos. Los mapas de datos se incorporarán en informes de privacidad obligatorios, como el Registro de actividades de procesamiento (RoPA), la Evaluación de impacto en la privacidad (PIA) y la Evaluación de impacto en la protección de datos (DPIA). Estos informes deben documentar la base legal para el procesamiento, demostrar el cumplimiento de los principios de minimización y retención de datos y garantizar que los interesados puedan ejercer sus derechos de manera transparente. Sin embargo, en un entorno que cambia rápidamente, los mapas de datos pueden quedar obsoletos rápidamente. Los flujos de trabajo tradicionales para las herramientas GRC requieren que los equipos de privacidad entrevisten repetidamente a los propietarios de las aplicaciones, un proceso que requiere mucho tiempo y es 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 las operaciones ofrecen solo una automatización parcial, ya que intentan inferir flujos de datos basándose en datos ya almacenados en los sistemas operativos. Los SDK, las abstracciones y las integraciones integradas en el código suelen ser invisibles. Estos puntos ciegos pueden provocar violaciones de los acuerdos de procesamiento de datos y divulgaciones inexactas de avisos de privacidad. Estas plataformas solo detectan problemas después de que los datos ya han comenzado a fluir, por lo que no proporcionan controles proactivos para prevenir comportamientos peligrosos en primer lugar.
Otro gran desafío es la experimentación exhaustiva con la IA dentro del código base.
Muchas empresas tienen políticas que restringen los servicios de IA dentro de sus productos. Sin embargo, al escanear repositorios, es común encontrar SDK relacionados con la IA, como LangChain y LlamaIndex, en entre el 5% y el 10% de los repositorios. 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 los fundamentos legales cubren estos flujos. El uso de la IA en sí no es el problema. Este problema ocurre cuando los desarrolladores implementan IA sin supervisión. Sin una aplicación técnica proactiva, los equipos deben investigar y documentar retrospectivamente estos flujos, lo que lleva mucho tiempo y, a menudo, es incompleto. A medida que aumenta el número de integraciones de IA, también aumenta el riesgo de incumplimiento.
¿Qué es HoundDog.ai?
HoundDog.ai proporciona un escáner de código estático centrado en la privacidad que analiza continuamente el código fuente para documentar flujos de datos confidenciales en sistemas de almacenamiento, integraciones de inteligencia artificial y servicios de terceros. Los escáneres identifican riesgos de privacidad y fugas de datos confidenciales en las primeras etapas del desarrollo, antes de fusionar el código y antes de procesar los datos. El motor está construido en Rust con capacidad de memoria segura y es liviano y rápido. Escanea millones de líneas de código en menos de un minuto. El escáner se integró recientemente con Replit, una plataforma de generación de aplicaciones de inteligencia artificial utilizada por 45 millones de creadores, para brindar visibilidad de los riesgos de privacidad en los millones de aplicaciones generadas por la plataforma.
Características principales
Gobernanza de la IA y gestión de riesgos de terceros
Identifique de manera confiable integraciones de IA y de terceros integradas en su código, incluidas bibliotecas ocultas y abstracciones a menudo asociadas con la IA en la sombra.
Detecte proactivamente fugas de datos confidenciales
Genere privacidad en cada etapa del desarrollo, desde un entorno IDE con extensiones disponibles en VS Code, IntelliJ, Cursor y Eclipse hasta una canalización de CI que utiliza la integración directa del código fuente e impulsa automáticamente las 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 información de identificación personal (PII), información de salud protegida (PHI), datos de titulares de tarjetas (CHD) y tokens de autenticación a lo largo de su transformación en receptores de riesgo, como indicaciones de LLM, registros, archivos, almacenamiento local y SDK de terceros.
Generando 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. Cree registros listos para auditoría de actividades de procesamiento (RoPA), evaluaciones de impacto en la privacidad (PIA) y evaluaciones de impacto en la protección de datos (DPIA) precargadas con flujos de datos detectados y riesgos de privacidad identificados por el escáner.
¿Por qué es esto importante?
Las empresas necesitan eliminar los puntos ciegos
Los escáneres de privacidad que operan a nivel de código brindan visibilidad de las integraciones y abstracciones que las herramientas operativas 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 descubrir los riesgos de privacidad antes de que ocurran.
Los datos confidenciales en tokens y registros de autenticación de texto sin formato, o los datos no autorizados enviados a integraciones de terceros, deben detenerse en la fuente. La prevención es la única forma confiable de evitar incidentes y brechas de cumplimiento.
Los equipos de privacidad necesitan mapas de datos precisos y continuamente actualizados
Genere automáticamente RoPA, PIA y DPIA según la evidencia del código, garantizando que se cree documentación a medida que desarrolla sin entrevistas manuales repetidas ni actualizaciones de hojas de cálculo.
Comparación con otras herramientas.
Los equipos de ingeniería de privacidad y seguridad utilizan una variedad de herramientas, pero cada categoría tiene limitaciones básicas.
Las herramientas de análisis estático de propósito general ofrecen reglas personalizadas pero carecen de consideraciones de privacidad. Tratan diferentes tipos de datos confidenciales como equivalentes y no comprenden los flujos de datos modernos impulsados por la IA. Se basa en una coincidencia de patrones simple, que genera alertas ruidosas y requiere un mantenimiento regular. Tampoco hay informes de cumplimiento integrados.
Una vez implementada, la plataforma de privacidad mapea los flujos de datos en función de la información almacenada en los sistemas operativos. No puede descubrir integraciones o flujos donde los datos aún no se han generado en estos sistemas y no puede ver abstracciones ocultas en el código. Debido a que operan después de la implementación, no pueden prevenir riesgos y crean retrasos significativos entre la aparición del problema y su detección.
Las herramientas reactivas de prevención de pérdida de datos intervienen sólo después de que los datos se han visto comprometidos. La falta de visibilidad del código fuente impide la identificación de la causa raíz. Una vez que los datos confidenciales lleguen a sus registros o transmisiones, la limpieza será lenta. Los equipos suelen pasar semanas solucionando y revisando vulnerabilidades en muchos sistemas.
HoundDog.ai mejora estos enfoques al introducir un motor de análisis estático específico de la privacidad. Realice análisis detallados entre pasos en archivos y funciones para rastrear datos confidenciales, como información de identificación personal (PII), información de salud protegida (PHI), datos de titulares de tarjetas (CHD) y tokens de autenticación. Comprender las transformaciones, la lógica de desinfección y el flujo de control. Identifique cuándo los datos llegan a receptores riesgosos, como registros, archivos, almacenamiento local, SDK de terceros y mensajes de LLM. Priorice 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 es personalizable.
HoundDog.ai también detecta integraciones de IA directas e indirectas desde su código fuente. Esto identifica flujos de datos inseguros o no desinfectados en sus mensajes y permite a su equipo aplicar listas de permitidos que definen los tipos de datos que se pueden usar en su servicio de IA. Este modelo proactivo bloquea la construcción de mensajes inseguros antes de que se fusione el código y proporciona una aplicación que los filtros de tiempo de ejecución no pueden igualar.
HoundDog.ai va más allá de la detección para automatizar la creación de documentos de privacidad. Tenga siempre un inventario actualizado de flujos de datos internos y externos, ubicaciones de almacenamiento y dependencias de terceros. Se ingresa evidencia real para generar registros de actividad de procesamiento listos para auditoría y evaluaciones de impacto en la privacidad que cumplen 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 reducen la sobrecarga del mapeo de datos, descubren problemas de privacidad en las primeras etapas del desarrollo y mantienen el cumplimiento sin ralentizar la ingeniería.
Caso de uso Los resultados del cliente reducen los gastos generales de mapeo de datos Fortune 500 Healthcare Reducción del mapeo de datos en un 70 %. Automatice los informes en 15 000 repositorios de códigos, elimine la corrección manual debido a flujos faltantes con IA en la sombra e integraciones de terceros, y fortalezca el cumplimiento de HIPAA. Minimice la fuga de datos confidenciales en los registros. Cero fugas de PII en los repositorios de códigos de Unicorn Fintech 500. Reducir incidencias de 5 a 0 por mes. Ahorró 2 millones de dólares al evitar más de 6000 horas de ingeniería y costosas herramientas de enmascaramiento. Cumplimiento continuo de DPA en integraciones de inteligencia artificial y de terceros. Adhiérase al cumplimiento de privacidad de tecnología financiera Serie B desde el primer día. Detecte el uso compartido excesivo con LLM, aplique listas permitidas y genere confianza en los clientes con evaluaciones de impacto en la privacidad generadas automáticamente.
Riplit
La implementación más visible es Replit, donde el escáner ayuda a proteger a los más de 45 millones de usuarios de la plataforma de generación de aplicaciones de IA. Identifique riesgos de privacidad y realice un seguimiento de los flujos de datos confidenciales en millones de aplicaciones generadas por IA. Esto permite a Replit incorporar la privacidad directamente en el flujo de trabajo de generación de aplicaciones, haciendo de la privacidad 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 permite a los equipos crear software seguro y compatible a la velocidad requerida por el desarrollo moderno impulsado por la IA.
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