HoundDog.ai

HoundDog.ai

HoundDog.ai · 코딩

HoundDog.ai는 소스 코드에서 민감 데이터가 흐르는 경로를 추적하고 AI 에이전트용 API 컨텍스트를 만드는 프라이버시 코드 스캐너 겸 데이터플로우 컨텍스트 엔진이다.

HoundDog.ai 미리보기

HoundDog.ai 소개

About

HoundDog.ai란 무엇인가

HoundDog.ai는 소스 코드를 읽고 민감 데이터가 어디로 가는지 보여 주는 정적 코드 스캐너다. Linux, macOS, Windows에서 로컬 바이너리로 돌아가며, 코드는 기본적으로 자기 머신에 남는다. 회사는 이를 엔지니어링, 보안, 프라이버시 팀을 위한 도구로 내세우고, 포춘 1000 기업이 프라이버시 바이 디자인 실무에 쓴다고 밝힌다.

민감 데이터 흐름 스캐너로서 바탕에 깔린 생각은 단순하다. 프라이버시 문제는 코드에서 시작된다. 개발자가 이메일 주소를 로그 한 줄에 넣고, API 키를 임시 파일에 떨어뜨리고, 병력을 서드파티 SDK로 보낸다. 감사나 유출이 터질 때까지 아무도 못 본다. HoundDog.ai는 코드가 출시되기 전에 그 경로를 추적한다. 민감 데이터 요소 103종과 유출 지점 800여 개를 기본으로 갖추고, 로그, 파일, 쿠키, 로컬 저장소, 외부 호출, AI 프롬프트로 향하는 위험 경로를 표시한다.

결과는 재현 가능하다. 같은 커밋이면 매번 같은 리포트가 나온다. 언어 모델에 코드 검토를 맡겼을 때와 정반대다. 이 예측 가능성이 가장 먼저 저울질할 지점이다. 대가는 커버리지에 있다. 무료 등급이 다루는 언어는 Python, JavaScript, TypeScript이고, 더 깊은 데이터플로우 분석과 자체 규칙, 넓은 언어 목록은 엔터프라이즈 요금제에 남는다.

시작하기

  1. Linux나 macOS에서는 curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/hounddogai/hounddog/main/install.sh | sh, Windows에서는 irm https://raw.githubusercontent.com/hounddogai/hounddog/main/install.ps1 | iex로 스캐너를 설치한다.
  2. 프로젝트 디렉터리로 이동해 hounddog scan .을 실행하면 데이터플로우 맵과 API·서비스 카탈로그가 한 번에 만들어진다.
  3. --trace를 붙이면 데이터플로우 경로를 자세히 볼 수 있고, --output-format=markdown --output-path=report.md를 붙이면 브라우저에서 열 수 있는 리포트를 쓴다.
  4. 입력하는 동안 에디터에서 결과를 보고 싶다면 VS Code, JetBrains, Cursor 확장을 설치한다.
  5. GitHub 연동이나 파이프라인 작업으로 스캐너를 CI에 연결해 모든 pull request를 검사하고, RoPA 같은 프라이버시 리포트는 클라우드 플랫폼에서 확인한다.

제품 정보

HoundDog.ai의 요금, 지원 플랫폼, 성능을 한눈에 확인해 보세요.

무료 플랜예
유료 플랜$0 - Custom/mo
플랫폼CLI, VS Code, JetBrains, Cursor, Web
개발사HoundDog.ai
카테고리코딩
출시일Aug 2024
최근 업데이트Sep 2025
웹사이트 방문 수3K
웹사이트 글로벌 순위5.5M
API 제공 여부예

추천 대상

이 도구가 가장 잘 맞는 사용자, 작업, 상황입니다.

사용자

  • 개인정보를 다루는 백엔드 개발자
  • 데이터 최소화를 실천하는 보안 엔지니어
  • GDPR이나 HIPAA 증거를 만드는 프라이버시·컴플라이언스 팀
  • AI 에이전트에 실제 컨텍스트를 주려는 플랫폼 팀

작업

  • 민감 데이터 흐름 매핑
  • 위험한 유출 지점으로 새는 경로 찾기
  • 저장소를 넘나드는 API 변경 검토
  • 컴플라이언스 증거 준비
  • 섀도 AI 찾기

활용 상황

  • 출시 전 프라이버시 심사 통과
  • 새 마이크로서비스 받아들이기
  • 큰 저장소에서 토큰 비용 줄이기
  • 벤더 연동 감사

주요 기능

프라이버시 코드 스캔

스캔 한 번으로 민감 값이 대입, 변환, 함수 호출을 거쳐 데이터가 머무는 자리까지 추적된다. 개인정보 탐지는 103종 데이터 요소를 개인정보, 의료, 금융, 시크릿 네 범주로 나누어 다루고, 로그, 파일, 데이터베이스, HTTP API, 쿠키, 서드파티 SDK 등 800개 넘는 유출 지점을 지켜본다. 각 흐름에는 노출된 데이터의 가장 높은 민감도에 따른 심각도가 붙어, 새어 나간 신용카드 번호가 이메일 주소보다 무겁게 다뤄진다.

재현 가능하고 AI에 기대지 않는 분석

스캔은 Rust로 작성된 규칙 기반 정적 분석 엔진에서 돌아가며 언어 모델은 쓰지 않는다. 같은 커밋이면 매번 같은 결과가 나와 빌드 사이에서 스캔을 비교해도 지적이 흔들리지 않는다. 최신 노트북에서 100만 줄이 넘는 코드를 몇 초에 분석한다. 엔터프라이즈 요금제에는 선택형 AI 검토가 있지만 기본값은 꺼져 있고, 조직이 자체 프로바이더를 연결할 때만 동작한다.

데이터플로우 컨텍스트 엔진

두 번째 축은 모든 gRPC, Thrift 서비스와 메서드 정의, 이를 쓰는 서버와 클라이언트를 파일, 줄, 브랜치, 커밋까지 해석한 살아 있는 카탈로그를 만든다. IDL 파일이 남긴 질문에 답한다. 어떤 서비스가 이 API를 소비하고, 필드나 RPC를 바꾸면 무엇이 깨지는가. 이 컨텍스트는 AI 에이전트를 위한 것으로, 프롬프트마다 아키텍처를 다시 캐내는 일을 없앤다. REST 지원은 로드맵에 있다.

IDE와 CLI 활용

이 정적 코드 스캐너는 명령줄에서도, VS Code, JetBrains IDE, Cursor 확장에서도 실행된다. CLI는 심각도, 데이터플로우 추적, Markdown 리포트 출력 옵션을 받고, 별도 명령이 지원하는 데이터 요소와 유출 지점의 최신 목록을 보여 준다. 개발자는 에디터를 벗어나지 않고 지적을 확인하고, 파이프라인 작업은 같은 출력을 자동 검사에 쓴다.

CI와 pull request 연동

엔터프라이즈 요금제에서는 스캐너가 GitHub, GitLab, Bitbucket에 연결되고 Azure Pipelines, CircleCI, GitHub Actions, GitLab CI/CD, Jenkins에서 돈다. 자체 호스팅 배포는 pull request마다 CI에서 저장소 횡단 카탈로그를 갱신해, API 컨텍스트가 팀의 출시 속도에 맞춰 최신으로 유지된다. 지적은 Jira나 Linear 같은 도구로도 흐르고, Slack이나 이메일 알림으로도 전달된다.

자체 호스팅 배포와 통제

조직은 플랫폼을 자사 네트워크 안에서 전부 돌릴 수 있다. 코드와 생성된 카탈로그는 자사 인프라에 남는다. 자체 호스팅은 SSO, 역할 기반 접근 제어, 감사 로그를 더하고 더 큰 플랫폼과 연결된다. 소스 코드를 제3자에게 보낼 수 없는 팀에게는 이 구성이 도구를 쓸 수 있게 만드는 핵심이다.

컴플라이언스 지향 리포트

엔터프라이즈 요금제는 스캔 결과를 구조화된 프라이버시 출력으로 바꾼다. RoPA를 만들고 PIA와 DPIA 작업을 받치며, 활동을 GDPR, HIPAA, CCPA, EU AI Act 의무에 대응시킨다. 각 지적은 코드 기반 증거를 달고 있어, 누군가 양식에 적어 넣은 메모가 아니라 특정 파일과 줄을 가리킬 수 있다.

장단점

장점

  • 재현 가능한 결과가 커밋 사이의 스캔 비교를 가능하게 해 CI 게이트와 감사에 맞는다.
  • 데이터 요소 103종과 유출 지점 800여 개를 갖춘 무료 등급이 있어 개인 개발자도 예산 없이 시작한다.
  • 대입과 변환을 거치는 값을 추적해 시크릿 스캐너가 놓치는 경로를 잡는다.
  • 데이터플로우 컨텍스트 엔진이 AI 에이전트에 안정적인 API 컨텍스트를 주고 큰 저장소의 토큰 사용을 줄일 수 있다.
  • 로컬 바이너리와 자체 호스팅 선택지가 소스 코드를 기본적으로 자사 네트워크에 남긴다.

단점

  • 무료 등급이 다루는 언어는 Python, JavaScript, TypeScript뿐이라 Go, Java, C#, SQL, OpenAPI는 엔터프라이즈 요금제가 필요하다.
  • 완전한 데이터플로우 커버리지, 자체 규칙, 프라이버시 리포트는 엔터프라이즈 전용이라 무료 스캐너가 보여 주는 위험 흐름은 일부에 그친다.
  • 공식 정가가 공개되지 않아 다른 제품과 비교하기 전에 영업과 이야기해야 한다.
  • 컨텍스트 엔진의 REST 지원과 에이전트용 전용 MCP 서버는 아직 개발 중이라, 저장소 횡단 에이전트 컨텍스트는 현재 자체 호스팅이나 엔터프라이즈 구성이 필요하다.

자주 묻는 질문

HoundDog.ai는 소스 코드의 민감 데이터 흐름을 추적하고 AI 에이전트용 API와 서비스 카탈로그를 만드는 코드 스캐너다. 로컬 바이너리로 돌아가며 두 영역을 다룬다. 데이터 흐름 속 프라이버시 위험, 그리고 API 변경을 판단하는 데 에이전트가 필요로 하는 컨텍스트다.