HoundDog.ai Static Code Scanner

HoundDog.ai の Privacy Code Scanner は、ランタイム監視ではなく決定論的なコードレベルのデータフローエンジンです。リポジトリ内のネストしたコードパスと変換をたどり、機密データの到達先 — ログ文、一時ファイル、ストレージ、外向き API、サードパーティ SDK、LLM プロンプト — を特定します。証拠がソースコードに由来するため、データマップはコミットごとに再生成でき、古くなったアンケートや手作業のヒアリングに頼る必要がありません。

プライバシーとコンプライアンスのチームにとっては、GDPR のデータマッピングを自動化し、処理活動記録（RoPA）、プライバシー影響評価（PIA）、DPIA の証拠を生成することを狙っています。シャドー AI の発見 — LLM に流れる機密データの検出 — や、第三者へのデータフローの監視による露出の可視化も行います。重要なのは、チェックが Pull Request ごとに CI で走る点で、PII フィールドがログに書き出されるといったリークをコードのマージ前に止められます。

もう一方の柱が ProtoMap とその MCP サーバーです。ProtoMap は組織内のすべての gRPC サービスと Protobuf メッセージを索引化し、呼び出し元、依存関係、呼び出し箇所、フィールド単位のデータフローを提示します。エンジニアは Web プラットフォームで自然言語で問い合わせ、コーディングエージェントは MCP 経由で照会するため、リポジトリを横断して grep する必要がありません。HoundDog.ai は、大規模な gRPC コードベースで Claude Code と組み合わせた場合、トークン量が最大 13 分の 1、応答が 7.7 倍高速、プロンプトあたりのコストが 6.4 分の 1 になったとするベンチマークを公表しています。