Why Data Security and Privacy Need to Start in Code

Sécurité et confidentialité des données : L’importance du codage sécurisé

L’essor du développement logiciel, amplifié par l’IA, met à rude épreuve les équipes de sécurité et de confidentialité. Les approches réactives, axées sur la détection des données après leur collecte, se révèlent insuffisantes. Il est désormais crucial d’intégrer la sécurité et la confidentialité dès les premières étapes du codage pour prévenir les risques.

Problèmes de sécurité et de confidentialité pouvant être résolus proactivement :

• Exposition de données sensibles dans les journaux : Les solutions de prévention des pertes de données (DLP) sont souvent lentes et inefficaces face aux fuites de données sensibles dans les journaux. Ces incidents proviennent fréquemment d’erreurs de développement simples, difficiles à tracer dans les grandes équipes.
• Cartes de données inexactes ou obsolètes : La documentation des activités de traitement des données est une exigence réglementaire (RGPD, etc.). Cependant, dans un environnement de développement rapide, les cartes de données deviennent vite obsolètes, entraînant des risques de conformité. Les plateformes actuelles automatisent partiellement cette tâche, mais peinent à identifier les flux de données cachés dans le code.
• Utilisation incontrôlée de l’IA : L’expérimentation de services d’IA, même avec des restrictions, est répandue. Sans surveillance proactive, il devient difficile de savoir quelles données sont envoyées aux systèmes d’IA, risquant des violations de conformité.

HoundDog.ai : Un scanner de code axé sur la confidentialité

HoundDog.ai propose un outil d’analyse statique du code source qui identifie les risques de confidentialité et les fuites de données sensibles dès le développement, avant que le code ne soit intégré et que les données ne soient traitées.

Points clés et fonctionnalités :

• Gouvernance de l’IA et gestion des risques tiers : Détection fiable des intégrations IA et tierces, y compris les bibliothèques cachées.
• Détection proactive des fuites de données sensibles : Intégration du contrôle de la confidentialité à toutes les étapes du développement (IDE, pipelines CI). Suivi de plus de 100 types de données sensibles (PII, PHI, données de carte, jetons d’authentification) vers des destinations risquées (prompts LLM, journaux, fichiers, stockage local, SDK tiers).
• Génération de preuves pour la conformité : Automatisation des cartes de données, des enregistrements des activités de traitement (RoPA), des évaluations d’impact sur la confidentialité (PIA) et des évaluations d’impact sur la protection des données (DPIA), prêts pour les audits.

Avantages :

• Élimination des angles morts : Offre une visibilité sur les intégrations et abstractions que les outils basés sur la production manquent.
• Prévention des risques : Intercepte les données sensibles et les flux risqués à la source.
• Cartes de données précises et à jour : Génération automatique de la documentation de confidentialité.

HoundDog.ai se distingue des outils d’analyse statique généraux, des plateformes de confidentialité post-déploiement et des outils DLP réactifs par son approche proactive et spécifique à la confidentialité, intégrant une analyse approfondie du code et automatisant la génération de rapports de conformité. Il est déjà utilisé par des entreprises du Fortune 1000 pour réduire les coûts, prévenir les fuites de données et assurer la conformité sans ralentir le développement.

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