HoundDog.ai
HoundDog.ai · Coding
HoundDog.ai ist ein Datenschutz-Code-Scanner und eine Dataflow-Kontext-Engine, die verfolgt, wohin sensible Daten im Quellcode fließen, und APIs für KI-Agenten kartiert.
Über HoundDog.ai
About
Was ist HoundDog.ai
HoundDog.ai ist ein statischer Code-Scanner, der den Quellcode liest und zeigt, wohin sensible Daten gehen. Er läuft als lokale Binärdatei unter Linux, macOS und Windows, und der Code bleibt standardmäßig auf dem eigenen Rechner. Das Unternehmen richtet sich an Engineering-, Sicherheits- und Datenschutzteams und gibt an, dass Firmen aus dem Fortune 1000 ihn für Privacy by Design einsetzen.
Als Scanner für sensible Datenflüsse steht eine klare Idee dahinter: Datenschutzprobleme entstehen im Code. Eine Entwicklerin schreibt eine E-Mail-Adresse in eine Log-Zeile, einen API-Schlüssel in eine temporäre Datei oder eine Krankenakte in ein Fremd-SDK, und niemand merkt es bis zum Audit oder bis zum Leck. HoundDog.ai verfolgt diese Wege, bevor der Code ausgeliefert wird. Der Scanner deckt 103 sensible Datenelemente und über 800 Senken ab Werk ab und markiert riskante Datenflüsse in Logs, Dateien, Cookies, lokalem Speicher, Fremdaufrufen und KI-Prompts.
Die Ergebnisse sind deterministisch. Derselbe Commit erzeugt jedes Mal denselben Bericht, das Gegenteil dessen, was passiert, wenn man ein Sprachmodell um eine Codeprüfung bittet. Diese Vorhersagbarkeit ist der erste Punkt, den man abwägen muss. Der Preis dafür ist die Abdeckung: Die kostenlose Stufe deckt Python, JavaScript und TypeScript ab, und die tiefer gehende Datenflussanalyse, eigene Regeln und die breitere Sprachliste bleiben dem Enterprise-Tarif vorbehalten.
Erste Schritte
- Installieren Sie den Scanner unter Linux oder macOS mit
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/hounddogai/hounddog/main/install.sh | sh, unter Windows mitirm https://raw.githubusercontent.com/hounddogai/hounddog/main/install.ps1 | iex. - Wechseln Sie in Ihr Projektverzeichnis und führen Sie
hounddog scan .aus, um gleichzeitig eine Datenflusskarte und einen Katalog aus APIs und Diensten zu erzeugen. - Ergänzen Sie
--tracefür detaillierte Datenflusspfade oder--output-format=markdown --output-path=report.mdfür einen Bericht, den Sie im Browser öffnen können. - Installieren Sie die Erweiterung für VS Code, JetBrains oder Cursor, wenn Sie Befunde beim Tippen im Editor sehen wollen.
- Hängen Sie den Scanner über die GitHub-Integration oder einen Pipeline-Schritt an die CI, damit jeder Pull Request geprüft wird, und sehen Sie Berichte wie das Verzeichnis von Verarbeitungstätigkeiten auf der Cloud-Plattform ein.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von HoundDog.ai.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Backend-Entwickler, die personenbezogene Daten verarbeiten
- Sicherheitsingenieure, die Datenminimierung umsetzen
- Datenschutz- und Compliance-Teams, die DSGVO- oder HIPAA-Nachweise aufbauen
- Plattform-Teams, die KI-Agenten echten Kontext geben
Aufgaben
- Sensible Datenflüsse kartieren
- Leaks zu riskanten Senken finden
- API-Änderungen über Repos prüfen
- Compliance-Nachweise vorbereiten
- Schatten-KI aufspüren
Szenarien
- Eine Datenschutzprüfung vor dem Release bestehen
- Einen neuen Microservice einbinden
- Token-Kosten auf großen Repos senken
- Eine Anbieterintegration prüfen
Wichtigste Funktionen
Datenschutz-Code-Analyse
Ein einzelner Scan verfolgt sensible Werte durch Zuweisungen, Umwandlungen und Funktionsaufrufe bis zu den Stellen, an denen Daten landen. Die PII-Erkennung deckt 103 Datenelemente in den Kategorien PII, PHI, PIFI und Secrets ab und beobachtet über 800 Senken wie Logs, Dateien, Datenbanken, HTTP-APIs, Cookies und Fremd-SDKs. Jeder Fluss bekommt einen Schweregrad nach der höchsten Sensibilität der exponierten Daten, also wiegt eine leckende Kartennummer mehr als eine E-Mail-Adresse.
Deterministische Analyse ohne KI
Die Scans laufen auf einer regelbasierten statischen Analyse-Engine, geschrieben in Rust, und nicht auf einem Sprachmodell. Derselbe Commit erzeugt immer dasselbe Ergebnis, sodass Sie Scans über Builds hinweg vergleichen können, ohne dass die Befunde wandern. Die Engine prüft eine Million Codezeilen oder mehr in Sekunden auf einem modernen Laptop. Die optionale KI-Prüfung gibt es im Enterprise-Tarif, sie ist aber ausgeschaltet und läuft nur, wenn Ihre Organisation einen eigenen Anbieter anbindet.
Dataflow-Kontext-Engine
Die zweite Säule baut einen lebenden Katalog jedes gRPC- und Thrift-Dienstes, seiner Methodendefinitionen und der Server und Clients, die sie nutzen, aufgelöst bis Datei, Zeile, Branch und Commit. Sie beantwortet eine Frage, die IDL-Dateien offen lassen: Welche Dienste nutzen diese API und was bricht, wenn ein Feld oder eine RPC sich ändert. Der Kontext ist für KI-Agenten gedacht, damit sie Ihre Architektur nicht bei jedem Prompt neu entdecken. REST-Unterstützung steht auf der Roadmap.
Abdeckung in IDE und CLI
Dieser statische Code-Scanner läuft über die Kommandozeile oder über Erweiterungen für VS Code, JetBrains-IDEs und Cursor. Die CLI nimmt Optionen für Schweregrad, Datenflusspfade und Markdown-Berichtsausgabe, und getrennte Befehle zeigen die aktuelle Liste unterstützter Datenelemente und Senken. Entwickler sehen Befunde, ohne den Editor zu verlassen, und Pipeline-Schritte bekommen dieselbe Ausgabe für automatische Prüfungen.
CI- und Pull-Request-Integration
Im Enterprise-Tarif hängt sich der Scanner an GitHub, GitLab und Bitbucket und läuft auf Azure Pipelines, CircleCI, GitHub Actions, GitLab CI/CD und Jenkins. Das selbst gehostete Deployment frischt den repoübergreifenden Katalog in der CI bei jedem Pull Request auf, sodass der API-Kontext im Tempo Ihres Teams aktuell bleibt. Befunde fließen auch in Tools wie Jira und Linear und in Slack- oder E-Mail-Benachrichtigungen.
Selbst gehostetes Deployment und Kontrollen
Organisationen können die Plattform komplett im eigenen Netz betreiben, wobei Code und Katalog in der eigenen Infrastruktur bleiben. Selbst-Hosting ergänzt SSO, rollenbasierte Zugriffskontrolle und Audit-Logs und verbindet sich mit der größeren Plattform. Für Teams, die keinen Quellcode an Dritte geben dürfen, ist das die Einrichtung, die das Werkzeug überhaupt nutzbar macht.
Compliance-orientierte Berichte
Der Enterprise-Tarif wandelt Scan-Ergebnisse in strukturierte Datenschutzausgaben um. Er erzeugt das Verarbeitungsverzeichnis, stützt DSFA-Arbeit und bildet Aktivitäten auf Pflichten aus DSGVO, HIPAA, CCPA und EU AI Act ab. Jeder Befund trägt codebasierte Belege, sodass eine Prüfung auf eine bestimmte Datei und Zeile zeigt und nicht auf eine Notiz in einem Formular.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Deterministische Ergebnisse machen Scans über Commits hinweg vergleichbar, was zu CI-Gates und Audits passt.
- Ein kostenloser Tarif mit 103 Datenelementen und über 800 Senken lässt eine einzelne Entwicklerin ohne Budget starten.
- Werte durch Zuweisungen und Umwandlungen zu verfolgen findet Flüsse, die Secret-Scanner übersehen.
- Die Dataflow-Kontext-Engine gibt KI-Agenten einen stabilen API-Kontext und kann den Token-Verbrauch auf großen Repos senken.
- Eine lokale Binärdatei und eine Selbst-Hosting-Option halten den Code standardmäßig im eigenen Netz.
Nachteile
- Der kostenlose Tarif deckt nur Python, JavaScript und TypeScript ab, also brauchen Go, Java, C#, SQL und OpenAPI den Enterprise-Tarif.
- Volle Datenflussabdeckung, eigene Regeln und Datenschutzberichte gibt es nur für Unternehmen, der kostenlose Scanner zeigt also nur einen Teil der riskanten Flüsse.
- Es gibt keinen veröffentlichten Listenpreis, also erfordert der Preis ein Gespräch mit dem Vertrieb, bevor Sie mit Wettbewerbern vergleichen können.
- REST-Unterstützung für die Kontext-Engine und der direkte MCP-Server für Agenten sind noch in Arbeit, also braucht repoübergreifender Agentenkontext heute das Selbst-Hosting oder Enterprise-Setup.
Häufige Fragen
HoundDog.ai ist ein Code-Scanner, der sensible Datenflüsse im Quellcode verfolgt und einen Katalog aus APIs und Diensten für KI-Agenten aufbaut. Er läuft lokal als Binärdatei und deckt zwei Bereiche ab: Datenschutzrisiken in Datenflüssen und den Kontext, den Agenten brauchen, um über API-Änderungen zu schließen.
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