開始前にAIソフトウェアのリスクを阻止

誰が (何を) 書いたかに関わらず、コミットするたびに安全で高品質なコードを送ることができます。

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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。

大規模なエンタープライズガバナンス、自信を持った AI 開発。

ポリシーを確立し、全社的な可視性を獲得し、開発ライフサイクル全体にわたって AI によって生じる制御不能なリスクを防止します。

AI が作成するコードの量を可視化

  • AI ワークフロー全体で安全な開発ポリシーを定義して適用する
  • Strengthen secure coding capability across engineering teams
  • さまざまな言語や脆弱性を対象としたハンズオントレーニングへのアクセス
AI Governance
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AI が導入した脆弱性をコミット時に防ぐ

導入された脆弱性を 53% 以上削減

  • 開発者とAI主導のワークフロー全体で安全なコーディング機能を構築
  • Deliver policy-aligned guidance directly in developer tools
  • See how AI-generated code impacts software risk
Security popout
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速度を落とさずに AI 開発を拡大

MTTRを最大 82% 削減

  • 適応型学習とハンズオンラボで測定可能なスキル向上を促進
  • Deliver real-time guidance inside developer tools
  • Fix vulnerabilities earlier to reduce cost of rework
Engineering
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私たちが素晴らしい理由

安全で、すでに使用しているツールに合わせて構築されています

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*近日公開
概念的かつインタラクティブな学習活動
11k+
脆弱性トピックとセキュリティコンセプト
650+
15 のコーディング言語での AI チャレンジ
800+
コーディング言語とフレームワーク
75+

最新コンテンツ

「脆弱性を50%カット」というテキスト付きの高速で移動する光の画像
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November 1, 2023
アジャイルラーニングで脆弱性を半減させる

Secure Code Warriorの実践型アジャイルセキュリティトレーニングで、脆弱性とセキュリティ侵害を減らす方法を学びましょう。

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October 20, 2023
ディープダイブ:重大度の高いlibcurl/curlの脆弱性の発見と修正

影響を受けるバージョンの curl ライブラリは、SOCKS5 プロキシプロトコルのレガシー問題に関連する、ヒープベースのバッファオーバーフローの脆弱性の影響を受けます。この種の脆弱性を見つけて修正する方法を、プレイ可能なミッションで学びましょう。

白と黒のスタイリッシュなボードルーム
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October 13, 2023
世界クラスのCISOが2023年に予算と取締役会の信頼をどのように獲得しているか

CISOは、より多くの資産を保護し、より多くのコードを発送し、より大きな攻撃対象領域を減らし、それを急速に減少する財源で行うという、ますます困難な状況に陥っています。サイバーセキュリティはコストセンターと見なされていることは避けられない事実です。組織のセキュリティプログラムは、脅威アクターが明日の悲惨な見出しで取り上げるのを妨げるものですが、セキュリティリーダーは、執行機関にとって意味のある言葉で、部門全体のビジネス価値を売り込み、証明するためにより多くのことをしなければなりません。

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September 30, 2023
ディープダイブ:MOVEit のゼロデイ脆弱性を間近で見る

MOVEit のシナリオは、多くの開発者やアプリケーション・セキュリティ・プロフェッショナルがこれまでに経験したことがあるシナリオとは少し異なります。ここでライブ・シミュレーションで SQL を駆使するスキルをテストできます。

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September 28, 2023
Secure Code Warriorの新機能:複数企業トーナメント、SCIM、プログラムワークフローなど!

Secure Code Warriorの新機能:複数の企業向けのトーナメントのセットアップ、新しいコーディングガイドライン、ユーザー向けのSCIMプロビジョニングなど!

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September 11, 2023
ソフトウェアベンダーはあなたと同じくらいセキュリティを気にかけていますか?

過去数年間はサイバーセキュリティ標準を変革したと言っても過言ではありません。必須ではありませんが、すべての組織がそれに追随し、ベンダーのセキュリティ慣行を自社の内部セキュリティプログラムの一部であるかのように精査することがすべての組織の目標となるはずです。

Close-up of person writing a list in a notebook
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September 6, 2023
Isn’t it time we elevated the humble SBOM?

Business leaders need to make room for SBOMs as a priority, especially with so much change in the air for vendors and their ownership of security. However, while we’re at it, perhaps we need to look at how they can be improved going forward.

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August 8, 2023
明らかに:企業におけるアジャイル学習と開発者主導のセキュリティを強化するためのエキサイティングなパートナーシップ

シリーズCの資金調達の発表を終えたばかりですが、当社の歩みにおける新たな一歩を発表できることを嬉しく思います。セキュリティ業界のリーダーであるシノプシスは、製品スイートにエキサイティングな新製品を追加しました。それは、セキュア・コード・ウォリアーによるシノプシス・デベロッパー・セキュリティ・トレーニングです。

黒い背景に虹色の光の筋が描かれています。
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July 25, 2023
すぐに使えるコード:安全な開発者が制限なくリリースできる理由

重要なインフラストラクチャ、自動車、医療技術、その他すべてを支えるコードに取り組むほとんどの開発者が、最初にセキュリティ能力を検証せずにそうしているのは不可解に思えます。一方で、物を安全に構築する方法を理解していることを繰り返し証明してきたセキュリティスキルのある開発者が、すべてのセキュリティゲートが原因で、常に速度が遅くなる開発パイプラインで他の開発者と一緒に列に並ぶ必要があるのはなぜでしょうか。

アジャイル・ラーニング・プラットフォーム
Blog
July 24, 2023
アジャイル・ラーニング・プラットフォームのROI

コードの脆弱性や技術的負債に対処するためのコストは高額であり、ソフトウェア開発チームの生産性を低下させ続けています。セキュアコードのためのアジャイル学習プラットフォームを実装することで、SDLCの早い段階で脆弱性を修正し、そもそも脆弱性を未然に防ぎ、大幅なコスト回避につながるセキュアコーディング技術について開発者をより効果的にトレーニングする方法をご紹介します。このブログでは、アジャイル学習プラットフォームの財務的影響と ROI について考える方法を概説しています。

オブザーバビリティ

AI 主導の開発リスクを可視化

AI コーディングの使用方法、それがもたらすリスク、およびその背後にある動作を確認することで、脆弱性が公開される前に阻止できます。

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ケーススタディを読む

「セキュリティチャンピオンネットワークは、そのプログラムの主要なコントロールと見なされてきました。あるチームにとって、その影響は計り知れず、脆弱性の修正にかかる平均時間が 82% 短縮されました。」

マッズ・ハワード
Sage の「人を中心としたセキュリティリーダー」

シャドウ AI を発見しよう

どのAIツール、LLM、MCPがチーム全体で使用されているかを確認してください。

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真のリスクを相関付ける

AI支援コードを開発者のスキルと結び付け、コミット時に導入された脆弱性をつなげます。

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トレース AI ツールの使用状況

AI 支援開発がどこで行われているか (リポジトリ、プロジェクト、コントリビューター別) を把握できます。

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distribution chart

重要なリスクシグナルの優先順位付け

チームやリポジトリ全体で最も緊急性の高いコミットレベルのリスクホットスポットを強調します。

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学習

脆弱性を発生源から軽減

実際の開発者ワークフローで実施される実践的なセキュア・コーディングと AI セキュリティ・ラーニングにより、組織の脆弱性を 53% 以上削減できます。

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ケーススタディを読む

「セキュア・コード・ウォリアーとのパートナーシップはスムーズで生産的でした。彼らは私たちのトレーニングプログラムの実施と改善を支援してくれ、その結果、目に見えるリスクの軽減と安全な開発文化の強化につながりました。」

セバスチャン・リングバウト
開発サービスのプロダクトオーナー 
カマー・ヴァン・コーファンデルで

ゲーム化されたハンズオン学習

コーディングラボ、クエスト、ミッション、トーナメントなどのインタラクティブなプレイモードでは、実際の練習を通じて安全なコーディング習慣を身に付けることができます。

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安全な AI コード開発

700を超えるAI、LLM、MCPのアクティビティにより、開発者はAIが生成したコードを安全に検証できます。

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チームが最適化できるようにする

開発者向けトレーニングだけでなく、実践的で関連性の高い学習を通じて、開発プロセスにセキュリティマインドセットを組み込んでください。

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セキュリティプログラムのベンチマーキング

組織のパフォーマンスを同業他社と比較してベンチマークできるようにしましょう。ニーズを満たし、ビジネス成果を達成できるセキュリティプログラムの基準を設定しましょう。

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統治

開発者と AI のポリシー管理を大規模に実施

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ケーススタディを読む

「Secure Code Warriorのおかげで、開発者の生産性が向上し、製品や改善点を市場に出す能力が加速し、時間の経過とともにコストとリスクが大幅に削減されました。」

アラン・オズボーン

Paysafe の最高情報セキュリティ責任者

安全なガバナンスを実施する

ポリシーの適用を自動化して、AIを活用した開発者が安全なコーディング標準を確実に満たすようにします。

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承認済みの AI モデルの管理

コミットの時点で、使用を許可された AI ツール、LLM、コーディングエージェントに制限します。

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CI でのログ、警告、またはブロック

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Commit policy

ポリシーベースの修復をトリガーする

危険な行動やAIの不正使用が検出された場合は、対象を絞った適応型学習を割り当てます。

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出荷前に安全な AI 主導型開発

ソフトウェア開発ライフサイクル全体にわたって、開発者のリスクを把握し、ポリシーを適用し、脆弱性を防止します。

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AI ソフトウェアガバナンスに関する FAQ

AI ソフトウェアガバナンスと AI 主導のソフトウェアリスクを軽減する方法を理解する

AI ソフトウェアガバナンスとは何か、なぜ重要なのか、そして Secure Code Warrior が組織が AI 支援開発を安全に採用するのにどのように役立つかをご覧ください。

AI ソフトウェアガバナンスとは

AI ソフトウェアガバナンスとは、ソフトウェア開発における人工知能の使用状況を確認、測定、制御、実施する能力です。これには、AI コーディングアシスタントと LLM の可視化、コミットレベルのリスク分析、ポリシーの適用、リスクの高い AI 生成コードの本番環境への導入防止などが含まれます。

AI ソフトウェアガバナンスはなぜ重要なのか

組織がAIチャットボットを何気なく使用する開発者から、自律的にコードを生成および変更するAIエージェントに移行するにつれて、リスクサーフェスは劇的に拡大します。これらのツールは、マシンの速さで脆弱性、安全でないパターン、コンプライアンスへの露出を招きかねません。

AIソフトウェアガバナンスにより、AIの使用状況を可視化し、ポリシー管理を実施し、コードが本番環境に導入される前にAIによって導入されるリスクを防ぐことができるため、組織はAIを安全に採用できます。

AI開発ガバナンスはDevSecOpsとどう違うのですか?

DevSecOpsはセキュリティテストをCI/CDパイプラインに統合して脆弱性を検出します。AI 開発ガバナンスは、AI の使用状況を可視化し、AI アシストによるコミットと開発者のスキルを関連付け、コミット時に AI モデルポリシーを適用し、安全なコーディング動作を改善することでさらに発展します。DevSecOps はリスクを検出し、AI ガバナンスはそれを防ぎます。

セキュア・コード・ウォリアーはどのようにしてAIソフトウェアのリスクを軽減するのでしょうか?

AI で生成されたコードを保護するには、AI ツールの使用状況の可視化、コミットレベルのリスク分析、開発ワークフロー全体のガバナンス監視が必要です。Secure Code Warrior は、統合された AI ソフトウェアガバナンスプラットフォーム内で AI のオブザーバビリティ、脆弱性の相関関係、開発者の能力に関するインサイトを提供します。

AI のリスク軽減を経営陣や監査人にどのように証明しますか?

Secure Code Warriorが提供するエンタープライズダッシュボード、AIモデルのトレーサビリティ、ガバナンスレポートにより、導入された脆弱性が大幅に減少し、開発者が向上したことが実証されます。 トラストスコア®™ チーム間のメトリックスとポリシーコンプライアンス

また、このプラットフォームでは、開発者、AI コーディングアシスタント、LLM、自律型エージェントなど、特定のコードを誰が、または何を生成したかを監査可能な状態で追跡できます。これにより、経営陣、規制当局、監査人に対する検証可能な AI ソフトウェアサプライチェーンの説明責任が生まれます。

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