La codificación asistida por IA y las plataformas 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 en esas aplicaciones. Los equipos de seguridad y privacidad están sometidos a una presión considerable, ya que la superficie que deben cubrir aumenta rápidamente, mientras que sus niveles de personal permanecen prácticamente inalterados.
Las soluciones de privacidad y seguridad de datos existentes también lo son reactiva para esta nueva era. Muchos comienzan con los datos que ya se recopilan durante la producción, lo que a menudo llega demasiado tarde. Estas soluciones suelen pasar por alto los flujos de datos ocultos hacia las integraciones de inteligencia artificial y de terceros, y en lo que respecta a los sumideros de datos que sí cubren, ayudan a detectar los riesgos, pero no a evitarlos. La pregunta es si, por el contrario, muchos de estos problemas se pueden prevenir a tiempo. La respuesta es sí. La prevención es posible integrando los 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 se pueden abordar de forma proactiva
La exposición de datos confidenciales en los registros sigue siendo uno de los problemas más comunes y costosos
Cuando los datos confidenciales aparecen en los registros, confiar en las soluciones de DLP es lento, poco fiable y reactivo. Los equipos pueden pasar semanas limpiando los registros, identificando la exposición en los sistemas que los han ingerido y revisando el código a posteriori. Estos incidentes suelen comenzar por simples descuidos de los desarrolladores, como usar una variable contaminada o imprimir un objeto de usuario completo en una función de depuración. A medida que los equipos de ingeniería superan a los 20 desarrolladores, resulta difícil hacer un seguimiento de todas las rutas de código y estos descuidos se hacen más frecuentes.
Los mapas de datos inexactos u obsoletos también suponen 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 los informes de privacidad obligatorios, como los registros de las actividades de procesamiento (RoPA), las evaluaciones de impacto en la privacidad (PIA) y las evaluaciones de impacto en la protección de datos (DPIA). Estos informes deben documentar las bases legales del 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 que cambian rápidamente, los mapas de datos quedan obsoletos rápidamente. Los flujos de trabajo tradicionales de las herramientas de GRC requieren que los equipos de privacidad entrevisten repetidamente a los propietarios de las aplicaciones, un proceso lento y propenso a errores. Con frecuencia se omiten detalles importantes, especialmente en empresas con cientos o miles de repositorios de código. Las plataformas de privacidad centradas en la producción solo proporcionan una automatización parcial porque intentan inferir los flujos de datos basándose en los datos ya almacenados en los sistemas de producción. Con frecuencia, no pueden ver los SDK, las abstracciones y las integraciones incrustados en el código. Estos puntos ciegos pueden dar lugar a infracciones de los acuerdos de procesamiento de datos o a que se divulguen datos inexactos en los avisos de privacidad. Dado que estas plataformas detectan problemas solo cuando los datos ya están fluyendo, no ofrecen controles proactivos que eviten desde el principio los comportamientos riesgosos.
Otro desafío importante es la experimentación generalizada con la 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 habitual encontrar SDK relacionados con la IA, como LangChain o LLamaIndex, entre el 5% y el 10% de los repositorios. Los equipos de privacidad y seguridad deben entonces entender qué tipos de datos se envían a estos sistemas de IA y si los avisos a los usuarios y las bases legales cubren estos flujos. El uso de la IA en sí mismo 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, está incompleto. A medida que aumenta el número de integraciones de inteligencia artificial, 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 los flujos de datos confidenciales en los sistemas de almacenamiento, las integraciones de IA y los servicios de terceros. El escáner identifica los riesgos de privacidad y las filtraciones 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 integrado en Rust, que ahorra memoria, y es 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 inteligencia artificial utilizada por 45 millones de creadores, lo que permite ver 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 con gran confianza las integraciones de IA y de terceros integradas en el código, incluidas las bibliotecas ocultas y las abstracciones que suelen asociarse a la IA oculta.
Detección proactiva de fugas de datos confidenciales
Integre la privacidad en todas las etapas del desarrollo, desde los entornos IDE, con extensiones disponibles para VS Code, IntelliJ, Cursor y Eclipse, hasta las canalizaciones de CI que utilizan integraciones directas de código fuente e insertan 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 la información de identificación personal (PII), la información médica protegida (PHI), los datos del titular de la tarjeta (CHD) y los tokens de autenticación, y sígalos en todas las transformaciones que se convierten en sumideros peligrosos, como las instrucciones de LLM, los registros, los archivos, el almacenamiento local y los SDK de terceros.
Generación de evidencia para el cumplimiento de la privacidad
Genere automáticamente mapas de datos basados en evidencias que muestren cómo se recopilan, procesan y comparten los datos confidenciales. Genere registros de las actividades de procesamiento (RoPA), las evaluaciones de impacto en la privacidad (PIA) y las evaluaciones de impacto en la protección de datos (DPIA) listos para ser auditados, rellenados previamente con los flujos de datos detectados y los riesgos de privacidad identificados por el escáner.
Por qué es importante
Las empresas deben 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 no ven. Esto incluye los SDK ocultos, las bibliotecas de terceros y los marcos de IA que no aparecen en los escaneos de producción hasta que ya es demasiado tarde.
Los equipos también deben detectar los riesgos de privacidad antes de que ocurran
Los tokens de autenticación de texto sin formato o los datos confidenciales de los registros, o los datos no aprobados enviados a integraciones de terceros, deben detenerse en su origen. La prevención es la única forma fiable de evitar incidentes y brechas de cumplimiento.
Los equipos de privacidad requieren mapas de datos precisos y actualizados continuamente
La generación automatizada de ROPA, PIA y DPIA basada en pruebas de código garantiza que la documentación siga el ritmo del desarrollo, sin tener que repetir 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 no tienen en cuenta la privacidad. Tratan los diferentes tipos de datos confidenciales como equivalentes y no pueden entender los flujos de datos modernos impulsados por la IA. Se basan en una sencilla coincidencia de patrones, 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 generado datos en esos sistemas ni pueden ver las abstracciones ocultas en el código. Como funcionan después de la implementación, no pueden prevenir los riesgos e introducen un retraso significativo entre la presentación y la detección del problema.
Las herramientas de prevención reactiva de pérdida de datos solo intervienen después de que se hayan filtrado los datos. Carecen de visibilidad del código fuente y no pueden identificar las causas fundamentales. Cuando los datos confidenciales llegan a los registros o las transmisiones, la limpieza es lenta. Los equipos suelen dedicar semanas a corregir y revisar 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 profundo entre procedimientos de los archivos y funciones para rastrear datos confidenciales, como la información de identificación personal (PII), la información médica protegida (PHI), los datos de los titulares de tarjetas (CHD) y los tokens de autenticación. Comprende las transformaciones, la lógica de desinfección y el flujo de control. Identifica cuándo los datos llegan a sumideros peligrosos, como los registros, los archivos, el almacenamiento local, los SDK de terceros y las solicitudes de LLM. Prioriza los problemas basándose en la sensibilidad y el riesgo real, en lugar de en 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 los flujos de datos inseguros o no desinfectados en las solicitudes y permite a los equipos establecer listas de permisos que definen qué tipos de datos se pueden usar con los servicios de IA. Este modelo proactivo bloquea la creación de solicitudes inseguras antes de fusionar el código, lo que permite garantizar que los filtros de tiempo de ejecución no coincidan.
Más allá de la detección, HoundDog.ai automatiza la creación de documentación de privacidad. Genera un inventario siempre actualizado de los flujos de datos internos y externos, las ubicaciones de almacenamiento y las dependencias de terceros. Genera registros listos para ser auditados sobre las actividades de procesamiento y las evaluaciones del impacto en la privacidad, repletos de pruebas reales y alineados con marcos como el FedRAMP, el DoD RMF, la HIPAA y el NIST 800-53.
Éxito de los clientes
HoundDog.ai ya lo utilizan las empresas de la lista Fortune 1000 en los servicios financieros y de salud, y escanea miles de repositorios. Estas organizaciones están reduciendo la sobrecarga de mapeo de datos, detectando los problemas de privacidad en las primeras etapas del desarrollo y manteniendo el cumplimiento sin ralentizar la ingeniería.
| Caso de uso | Resultados de los clientes |
| Reduzca la sobrecarga de mapeo de datos |
Asistencia sanitaria de Fortune 500
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| Minimice las filtraciones de datos confidenciales en los registros |
Unicorn Fintech
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| Cumplimiento continuo de los DPA en todas las integraciones de IA y de terceros |
Fintech serie B
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Réplica
La implementación más visible está en Réplica , donde el escáner ayuda a proteger a los más de 45 millones de usuarios de la plataforma de generación de aplicaciones de IA. Identifica los riesgos de privacidad y rastrea los flujos de datos confidenciales en millones de aplicaciones generadas por la IA. Esto permite a Replit integrar la privacidad directamente en su flujo de trabajo de generación de aplicaciones, de modo que la privacidad se convierta en una característica principal y no en una idea de último momento.
Al trasladar la privacidad a las primeras etapas del desarrollo y proporcionar visibilidad, cumplimiento y documentación continuas, HoundDog.ai permite a los equipos crear software seguro y compatible a la velocidad que exige el desarrollo moderno impulsado por la IA.