Yapay zeka destekli kodlama ve yapay zeka uygulama oluşturma platformları, yazılım geliştirmede benzeri görülmemiş bir artış yarattı. Şirketler artık hem başvuru sayısında hem de bu uygulamalardaki değişim hızında hızlı bir büyüme ile karşı karşıya. Güvenlik ve gizlilik ekipleri, kapsamaları gereken yüzey alanı hızla genişlerken personel seviyeleri büyük ölçüde değişmediğinden ciddi bir baskı altında.
Mevcut veri güvenliği ve gizlilik çözümleri de reaktif bu yeni dönem için. Birçoğu, üretim aşamasında zaten toplanmış olan verilerle başlar ve bu genellikle çok geç olur. Bu çözümler sıklıkla üçüncü taraf ve yapay zeka entegrasyonlarına yönelik gizli veri akışlarını kaçırır ve kapsadıkları veri havuzları için risklerin tespit edilmesine yardımcı olur ancak bunları engellemez. Sorun, bu sorunların çoğunun erkenden önlenip önlenemeyeceğidir. Cevap evet. Tespit ve yönetişim kontrollerinin doğrudan geliştirme sürecine dahil edilmesiyle önleme mümkündür. HoundDog.ai tam olarak bu amaç için oluşturulmuş bir gizlilik kodu tarayıcısı sağlar.
Proaktif olarak ele alınabilecek veri güvenliği ve gizlilik sorunları
Günlüklerdeki hassas verilerin açığa çıkması en yaygın ve maliyetli sorunlardan biri olmaya devam ediyor
Günlüklerde hassas veriler göründüğünde DLP çözümlerine güvenmek tepkisel, güvenilmez ve yavaştır. Ekipler, günlükleri temizlemek, bunları alan sistemlerdeki riskleri belirlemek ve olaydan sonra kodu gözden geçirmek için haftalar harcayabilir. Bu olaylar genellikle kusurlu bir değişkenin kullanılması veya bir kullanıcı nesnesinin tamamının hata ayıklama işlevinde yazdırılması gibi basit geliştirici gözetimleriyle başlar. Mühendislik ekipleri 20 geliştiriciyi aştıkça, tüm kod yollarını takip etmek zorlaşıyor ve bu gözetimler daha sık hale geliyor.
Hatalı veya güncel olmayan veri haritaları da önemli ölçüde gizlilik riski doğurur
GDPR ve ABD Gizlilik Çerçevelerindeki temel gereksinimlerden biri, işleme faaliyetlerini toplanan, işlenen, saklanan ve paylaşılan kişisel veri türleriyle ilgili ayrıntılarla belgeleme ihtiyacıdır. Veri haritaları daha sonra İşleme Faaliyetlerinin Kayıtları (RoPA), Gizlilik Etki Değerlendirmeleri (PIA) ve Veri Koruma Etki Değerlendirmeleri (DPIA) gibi zorunlu gizlilik raporlarını besler. Bu raporlar işlemeye ilişkin yasal dayanakları belgelemeli, veri minimizasyonu ve saklama ilkelerine uygunluğu göstermeli ve veri sahiplerinin şeffaf olmasını ve haklarını kullanabilmesini sağlamalıdır. Ancak hızlı hareket eden ortamlarda veri haritaları hızla güncelliğini yitirir. GRC araçlarındaki geleneksel iş akışları, gizlilik ekiplerinin uygulama sahipleriyle tekrar tekrar görüşmesini gerektirir; bu hem yavaş hem de hataya açık bir süreçtir. Özellikle yüzlerce veya binlerce kod deposuna sahip şirketlerde önemli ayrıntılar sıklıkla gözden kaçırılıyor. Üretim odaklı gizlilik platformları yalnızca kısmi otomasyon sağlar çünkü üretim sistemlerinde halihazırda depolanan verilere dayanarak veri akışlarını çıkarmaya çalışırlar. Genellikle koda gömülü SDK’ları, soyutlamaları ve entegrasyonları göremezler. Bu kör noktalar, veri işleme anlaşmalarının ihlaline veya gizlilik bildirimlerinde yanlış açıklamalara yol açabilir. Bu platformlar sorunları ancak veriler akmaya başladıktan sonra tespit ettiğinden, ilk etapta riskli davranışları önleyecek proaktif kontroller sunmazlar.
Bir diğer büyük zorluk ise kod tabanlarında yapay zeka ile yapılan yaygın deneylerdir.
Pek çok şirketin ürünlerinde yapay zeka hizmetlerini kısıtlayan politikaları var. Ancak depolarını tararken LangChain veya LlamaIndex gibi AI ile ilgili SDK’ları depoların %5 ila %10’unda bulmak yaygındır. Gizlilik ve güvenlik ekipleri daha sonra bu yapay zeka sistemlerine hangi veri türlerinin gönderildiğini ve kullanıcı bildirimlerinin ve yasal dayanakların bu akışları kapsayıp kapsamadığını anlamalıdır. Yapay zeka kullanımının kendisi sorun değil. Sorun, geliştiricilerin yapay zekayı gözetimsiz olarak tanıtmalarıyla ortaya çıkıyor. Proaktif teknik uygulama olmadan ekiplerin bu akışları geriye dönük olarak araştırması ve belgelemesi gerekir; bu da zaman alıcı ve çoğu zaman eksik olan bir işlemdir. Yapay zeka entegrasyonlarının sayısı arttıkça uyumsuzluk riski de artıyor.
HoundDog.ai nedir?
Temel yetenekler
Yapay Zeka Yönetişimi ve Üçüncü Taraf Risk Yönetimi
Genellikle gölge yapay zekayla ilişkilendirilen gizli kitaplıklar ve soyutlamalar da dahil olmak üzere koda gömülü yapay zeka ve üçüncü taraf entegrasyonlarını yüksek güvenle belirleyin.
Proaktif Hassas Veri Sızıntısı Tespiti
VS Code, IntelliJ, Cursor ve Eclipse için mevcut uzantılara sahip IDE ortamlarından, doğrudan kaynak kodu entegrasyonlarını kullanan ve CI yapılandırmalarını onay gerektiren doğrudan taahhütler veya çekme istekleri olarak otomatik olarak iten CI işlem hatlarına kadar, geliştirme sürecinin tüm aşamalarına gizliliği dahil edin. Kişisel Olarak Tanımlanabilir Bilgiler (PII), Korunan Sağlık Bilgileri (PHI), Kart Sahibi Verileri (CHD) ve kimlik doğrulama belirteçleri dahil 100’den fazla hassas veri türünü izleyin ve bunları LLM istemleri, günlükler, dosyalar, yerel depolama ve üçüncü taraf SDK’lar gibi riskli havuzlara dönüşümlerde takip edin.
Gizliliğe Uyumluluk için Kanıt Oluşturma
Hassas verilerin nasıl toplandığını, işlendiğini ve paylaşıldığını gösteren kanıta dayalı veri haritalarını otomatik olarak oluşturun. Tarayıcı tarafından belirlenen veri akışları ve gizlilik riskleriyle önceden doldurulmuş, İşleme Faaliyetlerinin (RoPA), Gizlilik Etki Değerlendirmelerinin (PIA) ve Veri Koruma Etki Değerlendirmelerinin (DPIA) denetime hazır Kayıtlarını oluşturun.
Bu neden önemli?
Şirketlerin kör noktaları ortadan kaldırması gerekiyor
Kod düzeyinde çalışan bir gizlilik tarayıcısı, üretim araçlarının gözden kaçırdığı entegrasyonlara ve soyutlamalara ilişkin görünürlük sağlar. Buna gizli SDK’lar, üçüncü taraf kitaplıklar ve çok geç olana kadar üretim taramalarında asla ortaya çıkmayan yapay zeka çerçeveleri dahildir.
Ekiplerin ayrıca gizlilik risklerini gerçekleşmeden önce yakalamaları gerekir
Günlüklerdeki düz metin kimlik doğrulama belirteçleri veya hassas veriler ya da üçüncü taraf entegrasyonlara gönderilen onaylanmamış veriler kaynakta durdurulmalıdır. Önleme, olayları ve uyumluluk boşluklarını önlemenin tek güvenilir yoludur.
Gizlilik ekiplerinin doğru ve sürekli güncellenen veri haritalarına ihtiyacı var
RoPA’ların, PIA’ların ve DPIA’ların kod kanıtlarına dayalı otomatik olarak oluşturulması, tekrarlanan manuel görüşmeler veya elektronik tablo güncellemeleri olmadan dokümantasyonun gelişime ayak uydurmasını sağlar.
Diğer araçlarla karşılaştırma
Gizlilik ve güvenlik mühendisliği ekipleri çeşitli araçlar kullanır ancak her kategorinin temel sınırlamaları vardır.
Genel amaçlı statik analiz araçları özel kurallar sağlar ancak gizlilik bilincinden yoksundur. Farklı hassas veri türlerini eşdeğer olarak ele alırlar ve modern yapay zeka odaklı veri akışlarını anlayamazlar. Gürültülü uyarılar üreten ve sürekli bakım gerektiren basit model eşleştirmeye güveniyorlar. Ayrıca herhangi bir yerleşik uyumluluk raporlamasından da yoksundurlar.
Dağıtım sonrası gizlilik platformları, üretim sistemlerinde depolanan bilgilere dayanarak veri akışlarını haritalandırır. Bu sistemlerde henüz veri üretmemiş entegrasyonları veya akışları tespit edemezler ve kodların içine gizlenmiş soyutlamaları göremezler. Dağıtımdan sonra çalıştıkları için riskleri önleyemezler ve sorunun ortaya çıkışı ile tespiti arasında önemli bir gecikmeye neden olurlar.
Reaktif Veri Kaybını Önleme araçları yalnızca veriler sızdırıldıktan sonra müdahale eder. Kaynak kodunun görünürlüğü yoktur ve temel nedenleri belirleyemezler. Hassas veriler günlüklere veya iletimlere ulaştığında temizleme yavaş olur. Ekipler çoğu zaman birçok sistemdeki riskleri düzeltmek ve gözden geçirmek için haftalar harcar.
HoundDog.ai, gizlilik için özel olarak tasarlanmış bir statik analiz motoru sunarak bu yaklaşımları geliştirmektedir. Kişisel Olarak Tanımlanabilir Bilgiler (PII), Korunan Sağlık Bilgileri (PHI), Kart Sahibi Verileri (CHD) ve kimlik doğrulama belirteçleri gibi hassas verileri izlemek için dosyalar ve işlevler arasında derin prosedürler arası analiz gerçekleştirir. Dönüşümleri, temizleme mantığını ve kontrol akışını anlar. Verilerin günlükler, dosyalar, yerel depolama, üçüncü taraf SDK’lar ve LLM istemleri gibi riskli havuzlara ne zaman ulaştığını tanımlar. Sorunları basit kalıplardan ziyade hassasiyete ve gerçek riske göre önceliklendirir. 100’den fazla hassas veri türü için yerel destek içerir ve özelleştirmeye olanak tanır.
HoundDog.ai ayrıca kaynak kodundan hem doğrudan hem de dolaylı AI entegrasyonlarını tespit eder. İstemlere yönelik güvenli olmayan veya temizlenmemiş veri akışlarını tanımlar ve ekiplerin, AI hizmetlerinde hangi veri türlerinin kullanılabileceğini tanımlayan izin verilenler listelerini zorunlu kılmasına olanak tanır. Bu proaktif model, kod birleştirilmeden önce güvenli olmayan bilgi istemi oluşturulmasını engelleyerek çalışma zamanı filtrelerinin eşleşemeyeceği yaptırımlar sağlar.
HoundDog.ai, algılamanın ötesinde gizlilik belgelerinin oluşturulmasını otomatikleştirir. Dahili ve harici veri akışlarının, depolama konumlarının ve üçüncü taraf bağımlılıklarının her zaman yeni bir envanterini oluşturur. Gerçek kanıtlarla doldurulmuş ve FedRAMP, DoD RMF, HIPAA ve NIST 800-53 gibi çerçevelerle uyumlu, denetime hazır İşleme Faaliyetleri ve Gizlilik Etki Değerlendirmeleri Kayıtları oluşturur.
Müşteri başarısı
HoundDog.ai halihazırda Fortune 1000 şirketleri tarafından sağlık ve finansal hizmetlerde kullanılıyor ve binlerce veri deposunu tarıyor. Bu kuruluşlar veri eşleme yükünü azaltıyor, gizlilik sorunlarını geliştirme aşamasında erken yakalıyor ve mühendisliği yavaşlatmadan uyumluluğu sürdürüyor.
| Kullanım Örneği | Müşteri Sonuçları |
| Eğik Çizgi Veri Eşleme Ek Yükü | Fortune 500 Sağlık Hizmetleri
|
| Günlüklerdeki Hassas Veri Sızıntılarını En Aza İndirin | Tek Boynuzlu Fintech
|
| Yapay Zeka ve Üçüncü Taraf Entegrasyonlarında DPA’larla Sürekli Uyum | B Serisi Fintech
|
Tekrarla
En görünür dağıtım, tarayıcının AI uygulama oluşturma platformunun 45 milyondan fazla kullanıcısını korumaya yardımcı olduğu Replit’tedir. Yapay zeka tarafından oluşturulan milyonlarca uygulamadaki gizlilik risklerini tanımlar ve hassas veri akışlarını izler. Bu, Replit’in gizliliği doğrudan uygulama oluşturma iş akışına dahil etmesine olanak tanır, böylece gizlilik sonradan düşünülmek yerine temel bir özellik haline gelir.
HoundDog.ai, gizliliği geliştirmenin ilk aşamalarına taşıyarak ve sürekli görünürlük, uygulama ve belgeleme sağlayarak ekiplerin modern yapay zeka odaklı geliştirmenin gerektirdiği hızda güvenli ve uyumlu yazılım oluşturmasını mümkün kılar.