Bloquez les risques liés aux logiciels d'IA avant qu'ils ne commencent

Envoyez du code sécurisé et de haute qualité à chaque validation, peu importe qui (ou quoi) l'a écrit.

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Gouvernance des logiciels d'IA

Le plan de contrôle pour un développement piloté par l'IA

Rendez le développement piloté par l'IA visible, sécurisé et résilient en prévenant les vulnérabilités avant la production afin que les équipes puissent agir rapidement en toute confiance.

Gouvernance d'entreprise à grande échelle, développement de l'IA en toute confiance.

Établissez des politiques, bénéficiez d'une visibilité à l'échelle de l'entreprise et prévenez les risques incontrôlés générés par l'IA tout au long du cycle de développement.

Gagnez en visibilité sur la quantité de code créée par l'IA

  • Définissez et appliquez des politiques de développement sécurisées dans les flux de travail d'IA
  • Strengthen secure coding capability across engineering teams
  • Accédez à une formation pratique sur toutes les langues et les vulnérabilités
AI Governance
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Prévenir les vulnérabilités introduites par l'IA lors de la validation

Réduire les vulnérabilités introduites de 53 % et plus

  • Développez des capacités de codage sécurisées pour les développeurs et les flux de travail pilotés par l'IA
  • Deliver policy-aligned guidance directly in developer tools
  • See how AI-generated code impacts software risk
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Élargir le développement de l'IA sans ralentir

Réduisez le MTTR jusqu'à 82 %

  • Favorisez une amélioration mesurable des compétences grâce à un apprentissage adaptatif et à des ateliers pratiques
  • Deliver real-time guidance inside developer tools
  • Fix vulnerabilities earlier to reduce cost of rework
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Pourquoi nous sommes géniaux

Sécurisé et conçu pour les outils que vous utilisez déjà

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*Prochainement
Activités d'apprentissage conceptuelles et interactives
11k+
Sujets relatifs aux vulnérabilités et concepts de sécurité
650+
Les défis de l'IA dans 15 langages de codage
800+
Langages de codage et frameworks
75+

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December 22, 2020
Les codeurs conquièrent la série des 10 meilleures API de l'OWASP en matière de sécurité : gestion inappropriée des actifs

Cette vulnérabilité est davantage un problème humain ou de gestion qui permet aux anciennes API de rester en place longtemps après avoir dû être remplacées par des versions plus récentes et plus sécurisées.

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December 21, 2020
Méthode de modification et visibilité des classes pour JUnit 5

Découvrez comment Sensei peut faciliter la migration en identifiant les modèles obsolètes et en vous proposant le correctif à utiliser à l'avenir.

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December 15, 2020
Mon pentester, mon ennemi ? Les développeurs révèlent ce qu'ils pensent réellement des résultats des pentests et des analyses statiques

Les tests d'intrusion et les outils d'analyse statique (mieux connus sous le nom de SAST) ne sont qu'une partie du processus global visant à atténuer les risques de sécurité. Ils fonctionnent de manière assez indépendante de ce que nous faisons, jusqu'à ce que le code nous soit renvoyé pour les correctifs, bien sûr !

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December 14, 2020
Automatically Adding a Private Constructor with Sensei

Learn how Sensei can identify a coding pattern, and automatically generate a private constructor to make it impossible to instantiate the class.

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December 9, 2020
L'avenir du travail est flexible et c'est formidable pour la cybersécurité

Qu'il s'agisse de l'incertitude liée à une nouvelle façon de travailler, d'un peu de méfiance ou de ne pas croire au télétravail, je trouve que les entreprises qui y sont réticentes ont tendance à prendre du retard lorsqu'il s'agit d'attirer les meilleurs talents, de maintenir une présence mondiale et, franchement, d'évoluer avec leur temps.

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December 7, 2020
Improving A Personal Programming Process Using Sensei

Learn how to use code reviews on pull requests to help enforce coding styles. And shorten the feedback cycle when pair programming with a more experienced programmer.

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November 30, 2020
Migrating to a Logger with Sensei

A quick example of creating a recipe to migrate from System.out.println to using a Java Logger.

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November 25, 2020
Les codeurs conquièrent la série des 10 meilleures API de l'OWASP en matière de sécurité : journalisation et surveillance insuffisantes

La faille de journalisation et de surveillance insuffisantes est principalement due à l'échec d'un plan de cybersécurité en ce qui concerne la journalisation de toutes les tentatives d'authentification échouées, de tous les accès refusés et des erreurs de validation des saisies.

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November 23, 2020
Partager des livres de cuisine au sein d'une équipe

Découvrez comment partager les livres de recettes de Sensei et aidez tous les membres de votre équipe à améliorer la qualité de leur code et leur productivité.

Blog
November 11, 2020
Présentation des missions : la prochaine phase de la formation à la sécurité centrée sur les développeurs

Nous sommes ravis d'annoncer la sortie d'une toute nouvelle fonctionnalité sur la plateforme Secure Code Warrior : Missions. Cette toute nouvelle catégorie de défis constitue la prochaine étape de la formation à la sécurité pour les développeurs, qui permettra aux utilisateurs de passer du rappel des connaissances en matière de sécurité à leur application dans un environnement de simulation réel.

Observabilité

Rendre visibles les risques liés au développement liés à l'IA

Découvrez comment le codage de l'IA est utilisé, les risques qu'il crée et le comportement qui le sous-tend, afin de pouvoir stopper les vulnérabilités avant qu'elles ne soient détectées.

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Lire l'étude de cas

« Le réseau des champions de la sécurité a été considéré comme l'un des principaux outils de contrôle de ce programme. Pour une équipe, l'impact ressenti a été énorme, avec une réduction de 82 % du temps moyen nécessaire pour corriger une vulnérabilité. »

Mads Howard
Responsable de la sécurité axée sur les personnes chez Sage

Découvrez Shadow AI

Découvrez quels outils d'IA, quels LLM et quels MCP sont utilisés au sein de vos équipes.

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Corréler le risque réel

Associez le code assisté par l'IA aux compétences des développeurs et aux vulnérabilités introduites lors de la validation.

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Utilisation de l'outil Trace AI

Découvrez où se déroule le développement assisté par l'IA, par référentiel, projet et contributeur.

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distribution chart

Priorisez les signaux de risque critiques

Mettez en évidence les points à risque les plus urgents au niveau des commits au niveau des équipes et des référentiels.

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L'apprentissage

Réduire les vulnérabilités à la source

Apprentissage pratique du codage sécurisé et de la sécurité de l'IA dispensé dans les flux de travail des développeurs du monde réel, aidant les entreprises à réduire les vulnérabilités de plus de 53 %.

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Lire l'étude de cas

« Notre partenariat avec Secure Code Warrior a été fluide et productif. Ils nous ont aidés à mettre en œuvre et à améliorer notre programme de formation, ce qui a permis de réduire les risques de manière mesurable et de renforcer la culture du développement sécurisé. »

Sébastien Rijnbout
Responsable du produit des services de développement 
chez Kamer van Koophandel

Apprentissage pratique gamifié

Les modes de jeu interactifs, notamment les laboratoires de codage, les quêtes, les missions et les tournois, permettent de développer des habitudes de codage sécurisées grâce à une pratique réelle.

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Développement de code d'IA sécurisé

Plus de 700 activités d'IA, de LLM et de MCP enseignent aux développeurs à valider le code généré par l'IA en toute sécurité.

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Donnez aux équipes les moyens d'optimiser

Intégrez une approche axée sur la sécurité à votre processus de développement grâce à un apprentissage pratique et pertinent qui va au-delà de la formation des développeurs.

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Comparez votre programme de sécurité

Donnez à votre organisation les moyens de comparer vos performances à celles de vos pairs. Définissez une norme pour votre programme de sécurité qui répond à vos besoins et vous permet d'atteindre vos objectifs commerciaux.

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Gouvernance

Appliquez le contrôle des politiques des développeurs et de l'IA à grande échelle

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Lire l'étude de cas

« Secure Code Warrior nous a aidés à augmenter la productivité des développeurs, à accélérer notre capacité à commercialiser des produits et des améliorations, et à réduire considérablement les coûts et les risques au fil du temps. »

Alan Osborne

Directeur de la sécurité informatique chez Paysafe

Mettez en place une gouvernance sécurisée

Automatisez l'application des politiques pour garantir que les développeurs utilisant l'IA respectent les normes de codage sécurisées.

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Contrôlez les modèles d'IA approuvés

Limitez l'utilisation aux outils d'IA, aux LLM et aux agents de codage autorisés au moment de la validation.

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Enregistrer, avertir ou bloquer dans CI

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Commit policy

Déclenchez une correction basée sur des règles

Attribuez un apprentissage adaptatif ciblé lorsqu'un comportement à risque ou une utilisation non autorisée de l'IA sont détectés.

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Développement sécurisé piloté par l'IA avant sa livraison

Identifiez les risques pour les développeurs, appliquez les politiques et évitez les vulnérabilités tout au long du cycle de vie de développement de vos logiciels.

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FAQ sur la gouvernance des logiciels d'IA

Comprenez la gouvernance des logiciels d'IA et comment réduire les risques liés aux logiciels liés à l'IA

Découvrez ce qu'est la gouvernance des logiciels d'IA, pourquoi elle est importante et comment Secure Code Warrior aide les organisations à adopter en toute sécurité le développement assisté par l'IA.

Qu’est-ce que la gouvernance des logiciels IA ?

La gouvernance des logiciels IA est la capacité de voir, mesurer, contrôler et appliquer la manière dont l’intelligence artificielle est utilisée dans le développement logiciel. Elle comprend la visibilité sur les assistants de codage IA et les LLM, l’analyse des risques au niveau du commit, l’application des politiques et la prévention que le code IA risqué n’atteigne la production.

Pourquoi la gouvernance des logiciels IA est-elle importante ?

Au fur et à mesure que les organisations passent de développeurs utilisant occasionnellement des chatbots IA à des agents IA générant et modifiant du code de manière autonome, la surface de risque s’élargit considérablement. Ces outils peuvent introduire des vulnérabilités, des patterns non sécurisés et une exposition à la conformité à la vitesse des machines.

La gouvernance des logiciels IA permet aux organisations d’adopter l’IA en toute sécurité en rendant l’utilisation de l’IA visible, en appliquant des contrôles de politique et en prévenant les risques introduits par l’IA avant que le code n’atteigne la production.

En quoi la gouvernance du développement IA diffère-t-elle de DevSecOps ?

DevSecOps intègre des tests de sécurité dans les pipelines CI/CD pour détecter les vulnérabilités. La gouvernance du développement IA va plus loin en rendant l’utilisation de l’IA visible, en corrélant les commits assistés par l’IA avec les compétences des développeurs, en appliquant des politiques de modèles IA au commit et en améliorant le comportement de codage sécurisé. DevSecOps détecte le risque ; la gouvernance IA le prévient.

Comment Secure Code Warrior réduit-il les risques logiciels liés à l’IA ?

Sécuriser le code généré par l’IA nécessite une visibilité sur l’utilisation des outils d’IA, une analyse des risques au niveau du commit et une supervision de gouvernance dans les flux de travail de développement. Secure Code Warrior fournit l’observabilité de l’IA, la corrélation des vulnérabilités et des informations sur les capacités des développeurs au sein d’une plateforme unifiée de gouvernance des logiciels IA.

Comment prouver la réduction des risques IA à la direction ou aux auditeurs ?

Secure Code Warrior fournit des tableaux de bord d’entreprise, la traçabilité des modèles IA et des rapports de gouvernance démontrant des réductions mesurables des vulnérabilités introduites, l’amélioration des métriques Trust Score® et la conformité aux politiques dans toutes les équipes.

Vous avez encore des questions ?

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