Secure Code Warrior FAQs & Answers

We believe, they're two separate Gartner reports covering different audiences — Secure Software Engineering is scoped to software engineering leaders, Application Security to cybersecurity leaders. SCW is listed in both categories: Agentic Coding Security and Secure Coding Training. Read about the Secure Software Engineering recognition →

Yes. SCW is listed as a sample vendor in two categories: Agentic Coding Security and Secure Coding Training.

It's a Gartner research report (published 21 July 2026) that tracks the maturity and adoption of technologies and practices shaping application security, ranging from agentic coding and AI-driven vulnerability discovery to established disciplines such as API security and CNAPP.

Sixteen AI models each generated the same application across 11 frameworks, 10 times each, scanned with the same tools and verification process every time.

CWE-532 — writing sensitive information like passwords or tokens into application log files — appeared 8,543 times, more than any other flaw in the dataset.

No. Across all 16 models tested, the most expensive model (Claude Fable 5, $174.94 per run) ranks 2nd overall, while the cheapest (Gemini 2.5 Flash, $0.58 per run) scores below average.

No single model wins in every context. Claude Sonnet 5 scored highest overall at 80.4 out of 100, but the leading model changes by framework.

Durchschnittlich 15 bestätigte Schwachstellen pro Codebasis über die 1.760 getesteten Codebasen hinweg, wobei typischerweise 4 oder mehr als kritisch oder hoch eingestuft werden.

A living benchmark that measures how often leading AI models generate code with security vulnerabilities. Its methodology was originally developed with RMIT University and has since been independently extended by Secure Code Warrior to 16 models. It's updated as new models are released rather than published as a one-time study.

The SCW AI Adoption Model maps how AI use in software development evolves across eight stages and three phases, from minimal AI assistance to fully autonomous agents. Citizen AI complements the model by extending AI readiness beyond developers, preparing business users for the same organization-wide AI adoption the model describes.

Citizen AI is a standalone program delivered through the Secure Code Warrior platform. Existing customers can add it alongside current learning programs; new customers can start with Citizen AI on its own. Contact Secure Code Warrior to discuss the right fit.

Citizen AI is available globally in all 9 supported spoken languages: English (US & UK), Spanish, French, German, Korean, Chinese (Simplified & Traditional), and Japanese.

Yes. Article 4 of the EU AI Act, in effect since February 2025, requires organizations that provide or use AI systems to ensure their staff have a sufficient level of AI literacy. Citizen AI supports that obligation with a documented training program, completion tracking, and assessment records you can produce on request.

Most AI governance programs cover policies, platforms, and technical controls; Citizen AI covers the people. Completion and assessment reporting provides evidence of responsible AI adoption for leadership, auditors, and regulators, while practical education reduces the human risk those controls cannot reach.

Secure Code Warrior’s developer training builds secure coding skills for the people writing and reviewing code. Citizen AI extends AI readiness to everyone else in the organization. Together, they cover AI risk across the whole business — from the SDLC to the teams adopting AI on their own.

Generic AI awareness training teaches theory and terminology. Citizen AI focuses on behavior — the actual decisions employees face when building automations, sharing data with AI tools, validating outputs, and granting access. The goal is changed habits, not completed slideshows.

Automating with AI, the first Citizen AI learning collection, delivers more than 2 hours of learning across four topics: building your first AI automation, troubleshooting AI workflows when things break, recognizing common AI risks and limiting them, and understanding identity, credentials, and access for AI agents. The collection combines short videos, practical guidelines, and an interactive walkthrough.

Citizen AI is built for the people who use AI at work every day but were never trained to do it securely — employees across marketing, finance, HR, operations, sales, and customer-facing teams. It is not developer training, and no technical background is required.

AI literacy training teaches employees how AI tools work, where they carry risk, and how to use them safely and effectively at work. Unlike technical AI training for developers or data scientists, AI literacy training builds the judgment and habits business users need every day: knowing what data is safe to share, how to validate AI outputs, and how to grant AI tools access responsibly.

Citizen AI is Secure Code Warrior’s AI literacy training program for business users. It builds the judgment, risk awareness, and responsible habits a workforce needs to use AI safely and confidently at work, delivered through the Secure Code Warrior learning platform and assignable through Quests and Learn.

Yes. Organizations can create AI Adoption Model training programs in Quests using recommended curriculum mapped to all eight stages of the model. Secure Code Warrior provides implementation guidance, stage-specific learning recommendations, learner targeting options, and downloadable assets to help teams operationalize the model. View the Knowledge Base.

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Gartner's 2026 Hype Cycle for Secure Software Engineering notes that AI coding tools are making secure coding skills more important than ever. AI writes code for the problem it is given — if no one tells it to include authentication, it won't. Without skilled developers reviewing and directing AI output, vulnerabilities ship without anyone knowing they were introduced.

Effective AI governance for CISOs requires three things: visibility into how AI contributes to production code, training that builds developer capability at every stage of the adoption curve, and governance controls that evolve as AI autonomy increases. The SCW AI adoption model provides a structured framework for all three.

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Most organizations are operating across Stages 2 through 4, often without having mapped it. At these stages, the productivity gains from AI are clear but governance gaps are becoming critical. The largest contingent of developers is expected to be working at Stages 3 through 5 by the end of 2026.

The Agentic Development Lifecycle — the ADLC — is the governance framework built for a dynamic development environment where autonomous agents act independently, evolve over time, and generate code faster than traditional governance controls can track. It replaces the SDLC, which was designed for human-authored code built to a schedule.

A risk inflection point is a stage in the AI adoption curve where the nature of risk changes fundamentally — not just increases. The first occurs at Stage 3, when AI moves from supervised to unsupervised activity and invisible security debt begins accumulating. The second occurs at Stage 6, when multiple agents work in parallel and individual code review becomes physically impossible.

The three phases are AI-Assisted, where AI supports development but humans remain primary authors; AI-Native, where AI takes over most code generation and human oversight begins to degrade; and Agentic, where autonomous agents direct other agents across the full development lifecycle and governance must be entirely policy-driven.

The SCW AI adoption model maps the full progression of AI use in software development across eight stages and three phases — AI-Assisted, AI-Native, and Agentic. It gives organizations a practical framework to identify where they sit on the adoption curve, what training developers need at each stage, and which governance controls are required as AI autonomy increases.

Yes. Adaptive Learning automatically identifies which developers should receive learning assignments based on real developer activity, AI usage, vulnerability data, and repository contribution patterns. This removes the manual overhead traditionally required to manage large-scale developer security learning programs.

Yes. Administrators remain in control of the content, structure, timing, and settings through Secure Code Warrior Quests. Adaptive Learning determines who receives training based on risk signals, while admins define the learning experience itself.

Adaptive Learning currently supports integrations with:

• Snyk
• GitHub Advanced Security
• Aikido
• Fortify
• Polaris

Support levels vary by integration and deployment mode.

Trust Agent: AI provides visibility into AI-assisted development activity. Adaptive Learning builds on that foundation by connecting AI-generated code risk and developer behavior to targeted learning.

Together, they help organizations move from AI visibility and governance to measurable risk reduction and developer improvement.

Adaptive Learning helps reduce vulnerabilities by identifying recurring risk patterns and assigning targeted learning before insecure behaviors become repeated development habits.

By connecting vulnerability findings directly to developer improvement, organizations can reduce recurring vulnerabilities at the source instead of relying only on downstream remediation.

Traditional security training is typically generic, static, and assigned manually. Adaptive Learning automatically aligns learning to real developer activity and actual software risk.

Instead of assigning broad catalogs of content, Adaptive Learning delivers focused learning tied to:

• Real vulnerabilities
• Active repositories
• AI-assisted development activity
• Individual developer behavior

This helps organizations reduce recurring vulnerabilities instead of simply tracking training completion.

Most developer security training is generic, manually assigned, and disconnected from real development activity. Developers often repeat the same vulnerability patterns because learning is not tied to the risks they actually create.

Adaptive Learning closes that gap by automatically delivering relevant learning based on real vulnerability data and AI-assisted development behavior.

Organizations govern AI-assisted development by gaining visibility into how AI is used, applying governance policies within development workflows, and strengthening developer capability.

Secure Code Warrior supports this through Trust Agent AI, which provides visibility into AI usage across development workflows, correlates risk at the commit level, and enforces security policies. Combined with hands-on learning, this helps organizations reduce risk before vulnerabilities reach production.

Secure Code Warrior provides learning across modern AI technologies and frameworks, including:

• AI agents and protocols (MCP, A2A, ACP)
• Python LangChain 
• Python MCP
• Terraform AWS (Bedrock)
• Typescript LangChain
• LLM security concepts and design patterns

This ensures developers are prepared to secure real-world AI systems and workflows.

Secure Code Warrior builds developer capability through hands-on learning across AI Challenges, Missions, Coding Labs, and Quests.

Developers practice securing AI-generated code in real-world scenarios, helping reduce vulnerabilities at the source and support AI Software Governance.

Secure Code Warrior delivers interactive, AI security training that focuses on how developers interact with AI systems, not just how they write code.

It teaches developers how to validate AI outputs, recognize insecure patterns introduced by LLMs, and apply secure coding practices across AI-assisted workflows.

Traditional training focuses on known vulnerabilities, while AI security training prepares developers for emerging, dynamic risks.

AI-generated code can introduce vulnerabilities such as prompt injection, excessive agency, sensitive data exposure, and insecure output handling.

These risks often appear in otherwise functional code, making them difficult to detect without developer awareness and training.

Developers learn to secure AI-generated code through hands-on AI security training in simulated AI workflows.

Secure Code Warrior provides Quests, AI Challenges, Coding Labs, and Missions that teach developers how to identify insecure patterns, validate outputs, and prevent vulnerabilities before code reaches production.

Trust Agent: AI korreliert die KI-Nutzung mit Schwachstellen-Benchmarks und Entwicklerkompetenz-Daten, setzt Governance-Kontrollen beim Commit durch und löst gezieltes adaptives Lernen aus, um wiederkehrende KI-eingebrachte Schwachstellen langfristig zu reduzieren.

MCP-Transparenz liefert Einblicke darüber, welche Model Context Protocol (MCP)-Anbieter und -Tools in Entwicklungs-Workflows installiert und aktiv genutzt werden. Dies schafft eine Basisinventarisierung für die Governance der KI-Tool-Lieferkette und reduziert Shadow-AI-Risiken.

Nein. Trust Agent: AI erfasst beobachtbare KI-Nutzungssignale und Commit-Metadaten, ohne Quellcode oder Prompts zu speichern. Dadurch wird die Privatsphäre der Entwickler gewahrt und gleichzeitig die Unternehmens-Governance ermöglicht.

Trust Agent: AI ist für CISOs, KI-Governance-Verantwortliche, AppSec-Teams und Entwicklungsorganisationen konzipiert, die eine messbare und durchsetzbare Kontrolle über die KI-gestützte Softwareentwicklung benötigen.

KI-Software-Governance ist die Fähigkeit, zu sehen, zu messen und zu kontrollieren, wie Künstliche-Intelligenz-Tools die Softwareentwicklung beeinflussen. Sie umfasst KI-Nutzungstransparenz, Commit-ebene Risikoanalyse, Modell-Ruckverfolgbarkeit und durchsetzbare Sicherheitsrichtlinien über den gesamten Software-Entwicklungslebenszyklus (SDLC).

Trust Agent: AI ist eine Governance-Schicht auf Commit-Ebene für die KI-gestützte Softwareentwicklung. Es macht die Nutzung von KI-Tools und -Modellen sichtbar, korreliert KI-gestützte Commits mit Software-Risiken und setzt Sicherheitsrichtlinien durch, bevor Code die Produktion erreicht.

Traditionelle AppSec-Tools erkennen Schwachstellen nach dem Schreiben des Codes. Trust Agent: AI steuert die KI-gestützte Entwicklung beim Commit, indem es KI-Nutzung, Entwicklerkompetenz und Risikosignale korreliert, um Schwachstellen frühzeitig im SDLC zu verhindern.

Trust Agent: AI erfasst beobachtbare KI-Nutzungssignale, verknüpft sie mit Entwicklern und Repositories, korreliert Commits mit Schwachstellen-Benchmarks und Trust Score®-Metriken und wendet auf Risikoschwellenwerten basierende Governance-Kontrollen oder adaptive Behebungen an.

Commit-ebene Risikobewertung bewertet einzelne, von KI-Tools beeinflusste Commits anhand von Schwachstellen-Benchmarks, der Secure-Coding-Kompetenz der Entwickler und Modellnutzungssignalen, um erhöhte Sicherheitsrisiken zu erkennen, bevor der Code den Downstream erreicht.

Ja. Trust Agent: AI bietet Einblick in unterstützte KI-Coding-Assistenten, LLM-APIs, CLI-Agenten und MCP-verbundene Tools. Es verknüpft den Modelleinfluss mit Commits und Repositories, ohne Quellcode oder Prompts zu speichern.

KI-Code-Scanning analysiert das Ergebnis nach dem Schreiben. KI-Software-Governance kontrolliert die KI-Modellnutzung, setzt Richtlinien beim Commit durch, korreliert Risikosignale und gewährleistet eine kontinuierliche Überwachung über die gesamte KI-Software-Lieferkette.

Die Absicherung von KI-generiertem Code erfordert Einblick in die KI-Tool-Nutzung, Commit-ebene Risikoanalyse und Governance-Überwachung in Entwicklungs-Workflows. Secure Code Warrior bietet KI-Observabilität, Schwachstellen-Korrelation und Entwicklerkapazitäts-Einblicke in einer einheitlichen KI-Software-Governance-Plattform.

Die Verhinderung von KI-eingebrachten Schwachstellen erfordert Einblick in die KI-Nutzung, Validierung gegen Secure-Coding-Standards, durchsetzbare Modellrichtlinien und messbare Entwicklerkompetenz in menschlichen und KI-gestützten Workflows.

Secure Code Warrior führt unabhängige Forschungen in Partnerschaft mit Universitäten durch, um die Leistung führender LLMs gegenüber realen Schwachstellenmustern zu bewerten. Organisationen können zugelassene Modelle vorschreiben und risikoreiche LLMs beim Commit auf Basis forschungsgestützter Sicherheitsleistung einschränken.

Shadow-AI bezeichnet nicht genehmigte KI-Tools oder -Modelle, die ohne Aufsicht verwendet werden. Die Plattform erkennt Shadow-AI durch Commit-ebene Modell-Rükverfolgbarkeit, Repository-Monitoring und durchsetzbare Richtlinienkontrollen, die nicht autorisierte KI-Nutzung kennzeichnen.

Ja. Secure Code Warrior bietet vollständige KI-Tool-Rükverfolgbarkeit, einschließlich LLMs und MCP-verbundener Agenten, die bestimmte Commits generiert haben, und pflegt eine überprüfbare KI-SBOM über alle Repositories hinweg.

Professional Services sind ideal für CISOs, KI-Governance-Verantwortliche, AppSec-Teams und Entwicklungsorganisationen, die den Programmstart beschleunigen, den operativen Aufwand reduzieren und eine messbare Risikoreduktion schneller erreichen möchten.

Secure Code Warrior bietet Executive-Dashboards, Trust Score®-Benchmarking, Kennzahlen zu eingebrachten Schwachstellen und Behebungsdaten, um messbare Reduzierungen des Software-Risikos und eine verbesserte Entwicklerkompetenz im Zeitverlauf nachzuweisen.

Ja. Professional Services bewertet den aktuellen Reifegrad Ihres Programms, identifiziert Lücken und entwickelt eine Roadmap, um die Akzeptanz zu stärken, das Reporting zu verbessern und die Secure-Coding-Bemühungen an den KI-Governance-Zielen des Unternehmens auszurichten.

Customer Success ist in Ihrer Lizenz enthalten und konzentriert sich auf Programmleitfaden, Statusreviews und Adoptionstracking. Strategische Services sind Premium-Engagements, die tiefere AppSec-Expertise, Unterstützung bei der kulturellen Transformation und maßgeschneidetes Governance-Programmdesign bieten.

Secure Code Warrior-Experten helfen Organisationen, KI-Software-Governance zu operationalisieren, indem Lernen, Richtliniendurchsetzung, Entwicklerkompetenz-Kennzahlen und Executive-Reporting in einem einheitlichen Programm zur Reduzierung von KI-eingebrachten Risiken zusammengeführt werden.

Professional Services beschleunigen die Time-to-Value durch strukturiertes Onboarding, risikoorientiertes Programmdesign, Change-Management-Expertise und laufende Optimierung. Dies gewährleistet schnellere Akzeptanz, stärkeres Engagement und frühzeitige messbare Reduzierungen von eingebrachten Schwachstellen.

Ja. Secure Code Warrior bietet premium verwaltete Services, bei denen unsere Experten Programmadministration, Reporting, Optimierung und Governance-Ausführung übernehmen. Dies reduziert den internen Aufwand für AppSec- und Entwicklungsteams und beschleunigt gleichzeitig messbare Ergebnisse.

Die Professional Services von Secure Code Warrior bieten Expertenberatung, strategisches Programmdesign, Implementierungsunterstützung und vollständig verwaltete Services zur Beschleunigung der Einführung von Secure Coding und KI-Software-Governance. Zu den Services gehören Onboarding, Reifegrad-Planung, Executive-Reporting und operatives Programmmanagement.

Ja. Secure Code Warrior bietet SCW Trust Score®-Metriken, Fähigkeitsbewertungen, Benchmarking und Unternehmensberichte, um messbare Verbesserungen und Reduzierungen von eingebrachten Schwachstellen nachzuweisen.

Ja. Die Inhalte sind auf OWASP Top 10, NIST, PCI DSS, CRA und NIS2 ausgerichtet und unterstützen sowohl Compliance-Initiativen als auch reale Sicherheitsverbesserungen.

Secure Code Warrior bietet interaktive, praxisorientierte Secure-Coding-Schulungen - keine passiven videobasierten oder rein sensibilisierenden Schulungen. Entwickler üben in realen Coding-Umgebungen, erhalten sofortiges Feedback und entwickeln messbare Secure-Coding-Fähigkeiten.

Die Plattform kombiniert KI-fokussierte Sicherheitsmodule, adaptives Lernen und objektives Fähigkeits-Benchmarking über den Trust Score®. Secure Code Warrior bietet Secure-Coding-Schulungen in über 75 Programmiersprachen.

Zusätzlich bietet Secure Code Warrior dedizierte KI-Sicherheitsschulungen, die Entwicklern beibringen, wie sie KI-generierten Code validieren, unsichere LLM-Muster erkennen, Prompt-Injection verhindern und agentische Workflows absichern können.

Secure-Coding-Training reduziert eingebrachte Schwachstellen, indem es das tatsächliche Verhalten der Entwickler verbessert. Praktische Übungen in realen Workflows schulen Entwickler darin, Sicherheitslücken zu erkennen, zu verhindern und zu beheben, bevor sie die Produktion erreichen.

Secure Code Warrior hat über 20 unabhängige Kundennachweise dokumentiert. Berichtete Ergebnisse umfassen:

• 22–42 % Reduzierung eingebrachter Schwachstellen
• Bis zu 81 % Reduzierung von Fehlerfunden
• Über 25 % Verbesserung der mittleren Behebungszeit (MTTR)
• 3-fache Verbesserung der Schwachstellenbehebungsrate pro Schulungsstunde
• Einsparungen im sechsstelligen Bereich durch Schwachstellenprävention
• Messbare Reduzierungen von Fehlerschulden

Eine Enterprise-Plattform für Secure-Coding-Training ist ein praxisorientiertes, entwicklerzentriertes System, das Ingenieuren beibringt, Software-Schwachstellen zu verhindern, zu identifizieren und zu beheben, bevor sie die Produktion erreichen. Sie umfasst strukturierte Lernprogramme, interaktive Coding-Labs und messbares Fähigkeits-Benchmarking.

Traditionelle AppSec-Tools erkennen Schwachstellen nach dem Schreiben des Codes. Trust Agent setzt KI-Nutzungs- und Secure-Coding-Richtlinien beim Commit durch und verhindert so eingebrachte Schwachstellen, bevor sie in die Produktion gelangen.

Trust Agent unterstützt moderne KI-gestützte Entwicklungsumgebungen, einschließlich KI-Coding-Assistenten, agentenbasierter IDEs und CLI-gesteuerter Workflows.

Unterstützte Umgebungen umfassen GitHub Copilot (einschließlich Agent Mode), Claude Code, Cursor, Cline, Roo Code, Gemini CLI, Windsurf und andere KI-aktivierte Entwicklungsplattformen.

Auf API-Ebene unterstützt Trust Agent OpenAI, Anthropic, Google Vertex AI, Amazon Bedrock, Gemini API, OpenRouter und andere Enterprise-KI-Modell-Endpunkte.

Modell-Rükverfolgbarkeit und Commit-ebene Risikotransparenz werden konsistent über alle unterstützten Umgebungen hinweg angewendet.

Effektive Governance beim Commit erfordert:

• Transparenz über die KI-Modellnutzung
• Korrelation von Commit-Aktivität mit definierten Risikoschwellenwerten
• Durchsetzung von KI-Nutzungs- und Secure-Coding-Richtlinien
• Audit-sichere Rükverfolgbarkeit über alle Repositories hinweg

Trust Agent vereint all dies in einer einheitlichen Durchsetzungsschicht.

Commit-ebene Risikobewertung bewertet einzelne Commits - einschließlich KI-gestützter Commits - anhand definierter Richtlinienschwellenwerte, Schwachstellen-Benchmarks und KI-Modellnutzungssignalen, um erhöhte Risiken vor dem Merge zu identifizieren.

Trust Agent ist die Durchsetzungs-Engine innerhalb der KI-Software-Governance-Plattform. Es wendet Commit-ebene Transparenz, Risikokorrelation und Richtlinienkontrollen an, um eingebrachte Schwachstellen zu verhindern, bevor Code die Produktion erreicht.

Secure Code Warrior bietet Enterprise-Dashboards, KI-Modell-Rükverfolgbarkeit und Governance-Berichte, die messbare Reduzierungen eingebrachter Schwachstellen, verbesserte Trust Score®-Metriken und Richtlinienkonformität über alle Teams nachweisen.

Die Absicherung von KI-generiertem Code erfordert Einblick in die KI-Tool-Nutzung, Commit-ebene Risikoanalyse und Governance-Überwachung in Entwicklungs-Workflows. Secure Code Warrior bietet KI-Observabilität, Schwachstellen-Korrelation und Entwicklerkapazitäts-Einblicke in einer einheitlichen KI-Software-Governance-Plattform.

DevSecOps integriert Sicherheitstests in CI/CD-Pipelines zur Erkennung von Schwachstellen. KI-Entwicklungs-Governance geht weiter, indem es KI-Nutzung sichtbar macht, KI-gestützte Commits mit Entwicklerfähigkeiten korreliert, KI-Modellrichtlinien beim Commit durchsetzt und das Secure-Coding-Verhalten verbessert. DevSecOps erkennt Risiken; KI-Governance verhindert sie.

Während Organisationen von Entwicklern, die KI-Chatbots gelegentlich nutzen, zu KI-Agenten übergehen, die autonom Code generieren und modifizieren, weitet sich die Risikofläche drastisch aus. Diese Tools können Schwachstellen, unsichere Muster und Compliance-Exposition mit Maschinengeschwindigkeit einbringen.

KI-Software-Governance ermöglicht es Organisationen, KI sicher einzusetzen, indem sie die KI-Nutzung sichtbar macht, Richtlinienkontrollen durchsetzt und KI-eingebrachte Risiken verhindert, bevor Code die Produktion erreicht.

KI-Software-Governance ist die Fähigkeit, zu sehen, zu messen, zu kontrollieren und durchzusetzen, wie Künstliche Intelligenz in der Softwareentwicklung eingesetzt wird. Sie umfasst Transparenz über KI-Coding-Assistenten und LLMs, Commit-ebene Risikoanalyse, Richtliniendurchsetzung und die Verhinderung, dass riskanter KI-Code die Produktion erreicht.

Unsere Plattform bietet einen umfangreichen Katalog von Challenges und Missionen, der eine breite Palette von Schwachstellentypen abdeckt und so ein umfassendes Training für Ihr Entwicklungsteam gewährleistet. Wir addressieren kritische Sicherheitsbedenken, einschließlich der OWASP Top 10. Für weitere Informationen über die abgedeckten Schwachstellen können Sie hier weitere Details erkunden.

Der Zugang zur Lernplattform von Secure Code Warrior wird über flexible Jahres- oder Mehrjahresabonnements angeboten. Unser nutzerbasiertes Preismodell skaliert mit der Größe und Komplexität Ihres AppSec-Programms und stellt sicher, dass unsere Plattform Ihre wachsenden Anforderungen weiterhin unterstützt.

Nein. Auf der Plattform sind sowohl neue Entwickler mit wenig Secure-Coding-Erfahrung als auch erfahrene Entwickler mit viel Erfahrung vertreten. Für neue Entwickler haben wir Lern- und Wissenstransfer-Inhalte integriert, um ihnen zu helfen, grundlegende Fähigkeiten aufzubauen. Mit wachsenden Fähigkeiten werden sie durch gamifiziertes Engagement und zunehmend schwierigere Challenges herausgefordert.

Aktuelle Softwaresicherheits-Tools konzentrieren sich auf das sogenannte „Shift-Left“ im SDLC - ein Ansatz, der Erkennung und Reaktion unterstützt: Schwachstellen im geschriebenen Code erkennen und dann reagieren, um sie zu beheben.

Secure Code Warrior verfolgt einen anderen Ansatz durch „Start-Left“ und die Schaffung des Secure Software Development Lifecycle (SSDLC). Dieser Ansatz macht den Entwickler zur ersten Verteidigungslinie und verhindert Schwachstellen von Anfang an.

Wir verfügen über ein vollständig integriertes Support-System in der Plattform, über das wir mit einzelnen Entwicklern kommunizieren können, die Hilfe anfordern. Wir können auch Feedback zur Plattform und zu einzelnen Challenges von jedem Nutzer entgegennehmen.

Zusätzlich bieten wir bei Bedarf E-Mail-Support für Schulungsadministratoren an. Für geführtes Lernen können Entwickler unsere Walkthroughs-Funktion nutzen, die schrittweise Anleitungen bietet.

Ja, alle in unserer Trainings- und Evaluierungsplattform generierten Daten können jederzeit vollständig vom Schulungsadministrator heruntergeladen werden. Unsere Plattform ist so konzipiert, dass sie nahtlos mit Ihrem bestehenden Learning Management System (LMS) integriert werden kann, sodass Sie Secure Code Warrior einfach in Ihre breiteren Schulungsprogramme einbinden können.

Unsere Lernplattform bietet robuste Analysen, die den Fortschritt eines Entwicklers auf seiner Secure-Coding-Reise verfolgen und messen. Administratoren, Teammanager und Entwickler können eine breite Palette von Kennzahlen überwachen, darunter absolvierte Challenges, Trainingszeit, Stärken und Schwächen sowie Genauigkeits- und Vertrauenswerte. Zusätzlich bietet Secure Code Warrior den SCW Trust Score, den ersten branchenweiten Benchmark für Secure-Coding-Lernen.

Wir priorisieren die Sicherheit und den Datenschutz von Kundendaten, indem wir die Speicherung von Kunden- oder personenbezogenen Daten so weit wie möglich minimieren. Kundendaten werden sicher in unseren Produktivsystemen gespeichert und nur so lange aufbewahrt, wie es notwendig ist. Für detaillierte Informationen lesen Sie hier unsere vollständige Datenschutzrichtlinie.

Ja, wir bieten gestaffelte Preise für Organisationen mit 100 oder mehr Nutzern an. Für detaillierte Informationen zu unseren Business- und Enterprise-Tarifen besuchen Sie unsere Preise und Pakete-Seite.

Unsere Challenges werden kontinuierlich überarbeitet und aktualisiert, um neue Schwachstellentypen abzudecken. Wir haben Tausende von Challenges in verschiedenen Sprachen:Frameworks, die OWASP Top 10, OWASP Mobile Top 10, OWASP API Security Top 10, CWE und SANS Top 25 abdecken.

Ja, das Training ist selbstgesteuert. Laut Deloittes „Meet the Modern Learner“ haben Mitarbeiter typischerweise nur 1 % einer Arbeitswoche für Training und Entwicklung. Unsere Plattform ist darauf ausgelegt, diese Zeit praktisch und effektiv zu gestalten, aber auch so konzipiert, dass Entwickler sie außerhalb der Arbeitszeit nutzen können.