AIはコードを書くかもしれませんが、スキルはそれを保護します。

当社のエンタープライズ向けセキュア・コーディング・プラットフォームは、配信を遅らせることなく、人間が生成したコードと AI が生成したコードの両方を保護するために必要なスキルを身に付けます。

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#1 セキュア・コーディング・トレーニング会社から
スキルギャップ

AI はコードを高速化します。安全なコーディングスキルはそれに追いつく必要があります。

AIコーディングアシスタントは、本番環境ですぐに使えるコードを生成できます。しかし、スピードはセキュリティと同等ではありません。

現在、開発者は以下のことを期待されています。
AI が生成したコードに隠れた脆弱性がないかを検証
LLM によって導入された安全でないパターンを認識
安全なコーディング標準を複数の言語に適用
プロンプト・インジェクションなどの新しいリスクを乗り切る

従来のセキュリティトレーニングは次のことに重点を置いています —機能ではありません。スタティックスキャンは問題が発生した後に問題を検出します。 ソフトウェアリスクを軽減するには、安全なコーディング動作を改善する必要がある 安全なコーディング機能は、効果的なAIソフトウェアガバナンスの基盤です。

Product overview

Build developer capability for secure AI development

Secure Code Warrior Learning provides AI security training that builds the skills behind every commit. Developers learn to secure AI-generated code through hands-on practice across real-world AI workflows, reducing risk at the source.

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コア機能

安全なコーディング能力を大規模に構築

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ハンズオンセキュアコーディングラボ

ハンズオンセキュアコーディングラボ

受動的な内容ではなく練習

開発者は、75以上の言語とフレームワークにわたるインタラクティブな演習を通じて、実際の脆弱性を解決します。

AI 固有のセキュリティモジュール

AI 固有のセキュリティモジュール

安全な AI 支援開発

AI で生成されたコードの検証と保護、安全でないパターンの検出、AI 支援ワークフローへの安全な標準の適用を行います。

適応型学習パス

適応型学習パス

リスクベースのスキル開発

開発者の行動、コミットリスクシグナル、ベンチマークギャップに基づいて、対象を絞ったトレーニングを自動的に割り当てます。

進捗状況を測定

進捗状況を測定

ベンチマークを作成して改善を確認

SCW Trust Score® を使用して、開発者の習熟度を評価し、同業他社とのベンチマークを行い、測定可能なセキュアコーディングの進捗状況を追跡できます。

コンプライアンスを達成

コンプライアンスを達成

セキュリティ向上の証明

監査に対応したレポートを作成して、トレーニングをOWASPトップ10、NIST、PCI DSS、CRA、NIS2に合わせて調整できます。

AI ソフトウェアガバナンス

AI 主導開発のコントロールプレーン

AI 主導の開発を可視化、安全、回復力を持たせ、本番稼働前に脆弱性を防ぎ、チームが自信を持って迅速に行動できるようにします。

Quests
Guided, role-based learning paths.
Coding Labs
Remediation in live environments.
AI Challenges
Secure code in AI workflows.
Missions
Immersive AI security simulations.

Quests

Discover Quests
Quests combine AI Challenges, labs, and missions into guided programs aligned to real-world AI risks and concepts
AI/LLM SECURITY
AI Agents and their Protocols (MCP, A2A and ACP)
Coding With AI
Introduction to AI Risk & Security
LLM Security Design Patterns
OWASP Top 10 for LLM Applications
Threat Modeling with AI
Vibe Coding: Risk Management Framework
CYBERMON 2025 BEAT THE BOSS
Bypassaur: Direct Prompt Injection
Keykraken: Indirect Prompt Injection
Promptgeist: Vector and Embedding Weaknesses
Proxysurfa: Excessive Agency

Coding labs

Discover Coding Labs
Practice real-world AI and application security scenarios in live coding environments. Fix vulnerabilities as they would appear in actual development work — not just theory.
Direct Prompt Injection
Direct Prompt Injection
Direct Prompt Injection

AI Challenges

Discover AI Challenges
Over 800 challenges that simulate real AI-assisted development workflows. Build the ability to detect insecure patterns, validate AI outputs, and prevent vulnerabilities before they reach production.
800+ AI security challenges

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Missions

Discover missions
Apply skills across complex, multi-step scenarios that simulate authentic AI risks. Missions build the muscle memory to recognise and respond to real threats in context.
AI/LLM SECURITY
Direct Prompt Injection
Excessive Agency
Improper Output Handling
Indirect Prompt Injection
LLM Awareness
Sensitive Information Disclosure
Vector & Embedding Weaknesses
成果と影響

脆弱性を発生源から軽減

Secure Code Warrior Learningは、繰り返し発生する脆弱性を減らし、安全なコーディング習慣を強化し、開発者が測定可能な改善を実証できるようにします。これらの結果は、企業のセキュア・コーディング・トレーニングが現代の開発環境全体にわたって大規模に実施することによる測定可能な影響を示しています。

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*近日公開
導入された脆弱性の削減
53%+
より速い平均
改善する時間
3x+
ハンズオン 学習活動
1k+
コーディング言語とフレームワーク
75+
How it works

What developers learn in AI security training

Coverage spans LLM vulnerabilities, agent protocols, infrastructure security, and foundational AI security design — mapped to real developer workflows.

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LLM Vulnerability Coverage

Practice real-world AI and LLM security risks.

AI security training teaches developers how to identify, prevent, and remediate vulnerabilities in AI-generated code and modern AI systems, including:

Direct Prompt Injection
Excessive Agency
Improper Output Handling
Indirect Prompt Injection
Sensitive Information Disclosure
Supply ChainMCP, Agents, and AI Infrastructure Security
System Prompt Leakage
Vector and Embedding Weaknesses
AI Security Concepts and Design

Build foundational AI security knowledge

Developers learn how to securely design and review AI systems through:

AI Agents and their Protocols (MCP, A2A and ACP)
Coding With AI
Introduction to AI Risk & Security
LLM Security Design Patterns
OWASP Top 10 for LLM Applications
Threat Modeling with AI
Vibe Coding: Risk Management Framework
MCP, Agents & AI Infrastructure

Secure AI agents, protocols, and cloud AI environments

Understand and mitigate risks across agent-based systems and AI infrastructure, including MCP and cloud AI services:

Bedrock (Cloud AI Infrastructure)

Secure AI services and model integrations

Direct Prompt Injection
Excessive Agency
Insufficient Logging and Monitoring
Sensitive Information Disclosure
MCP (Model Context Protocol)

Model Context Protocol — Secure AI agents and protocol interactions

Access Control: Missing Function Level Access Control
Authentication: Improper Authentication
Authentication: Insufficiently Protected Credentials
Direct Prompt Injection
Indirect Prompt Injection
Information Exposure: Sensitive Data Exposure
Insufficient Logging and Monitoring
Insufficient Transport Layer Protection: Unprotected Transport of Sensitive Information
Server-Side Request Forgery: Server-Side Request Forgery
Vulnerable Components: Using Known Vulnerable Components
対象者

AI ガバナンスチーム専用設計

測定可能な開発者コンピテンシーを実証し、人的開発とAI支援開発におけるソフトウェアリスクを軽減します。

セキュリティと AI ガバナンスのリーダー向け

測定可能な開発者コンピテンシーを実証し、人的開発とAI支援開発におけるソフトウェアリスクを軽減します。

学習および能力開発リーダー向け

導入を促進し、効果を証明し、企業のコンプライアンス要件に合わせる、構造化された測定可能な安全なコーディングプログラムを提供します。

エンジニアリングリーダー向け

開発者が速度を維持し、やり直し作業を減らしながら、回復力のある安全なコードを記述できるようにします。

アプリケーション・セキュリティ・リーダー向け

レビュー担当者を増やすことなく、開発者主導のセキュリティを拡張し、導入された脆弱性を減らすことができます。

安全なコードは安全な開発者から始まります

安全なコーディングスキルを強化し、導入された脆弱性を減らし、組織全体で測定可能な開発者の信頼を築きましょう。

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trust score
安全なコーディングと開発者向けトレーニングに関する FAQ

実践的なセキュア・コーディング学習で脆弱性を軽減

Secure Code Warriorがどのように開発者のセキュリティスキルを向上させ、脆弱性を軽減し、測定可能なリスク削減を実現するかをご覧ください。

How do developers learn to secure AI-generated code?

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.

What security risks does AI-generated code introduce?

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.

How is AI security training different from traditional secure coding training?

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.

How does Secure Code Warrior support AI security training?

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.

What AI technologies and frameworks are covered?

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.

How can organizations govern AI-assisted development and reduce risk?

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.

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