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
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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

Blog
September 30, 2020
コーダーがセキュリティを征服する OWASP トップ 10 API シリーズ-リソース不足とレート制限

この脆弱性は、同時に受信するリクエストが多すぎて、それらのリクエストを処理するための十分なコンピューティングリソースが API にない場合に発生します。そうすると、API が使用できなくなったり、新しいリクエストに応答しなくなったりする可能性があります。

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September 28, 2020
ClickShareの脆弱性にはパッチが適用されているかもしれないが、はるかに大きな問題を覆い隠している

セキュリティ修正を開発プロセスに戻すことは容易ではありませんが、プレゼンテーションツールのような一見シンプルなデバイスでさえ驚くほど複雑で、他のすべてにネットワーク接続されている今日の世界では必要です。

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September 23, 2020
コーダーがセキュリティを征服する OWASP トップ 10 API シリーズ-過剰なデータ漏えい

この脆弱性の背後にある実際のメカニズムは他の脆弱性と似ていますが、この場合の過剰なデータ漏洩とは、法的に保護されたデータまたは機密性の高いデータが関与することと定義されています。

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September 16, 2020
コーダーがセキュリティを征服する OWASP トップ 10 API シリーズ-認証失敗

認証は、多くの場合、アプリケーションへのゲートウェイとしてだけでなく、ネットワークの他の部分へのゲートウェイとしても機能するため、攻撃者にとって魅力的な標的です。認証プロセスが壊れていたり脆弱だったりすると、攻撃者がその弱点を発見して悪用する可能性が高くなります。

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September 10, 2020
専門家インタビュー:Oscar Quintasによるコードとしてのインフラストラクチャ

私たちの専門家の一人、オスカー・キンタスにスポットライトを当てたいと思います。彼は当社のプロダクトコンテンツチームの一員で、シニアセキュリティリサーチャーとして働いています。また、コードとしてのインフラストラクチャ (IaC) のすべてに関する、当社の常駐ソーサラーでもあります。

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September 9, 2020
コーダーズ・コンカー・セキュリティ OWASP トップ 10 API シリーズ-ブロークン・オブジェクト・レベル・オーソライゼーション

一般に、ユーザーからの入力を使用してデータソースにアクセスするすべての関数にオブジェクトレベルの認証チェックを含める必要があります。そうしないと、大きなリスクが伴います。

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August 25, 2020
Death by Doki: 深刻な被害をもたらした新しい Docker の脆弱性 (およびその対処法)

サイバー攻撃はますます頻繁になり、Linuxベースのインフラストラクチャに影響を与える脅威もますます一般的になっています。最終目標は、クラウドに保存されている機密データの宝庫を開ける機会を得ることです。

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August 3, 2020
あなたの組織は本当に DevSec に対応していますか?テストしてみましょう。

組織を念頭に置いて、自分の役割の文脈でこれらの質問について考えてみてください。DevSec のテストを受けるとどうなるでしょうか?

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July 20, 2020
ストライク・ファースト・ストライク・ハード:キュレーションされたセキュア・コーディング・コースがサイバー脅威に容赦を与えない理由

開発者が習熟度を示す必要のあるモジュールを正確に含む厳選されたコースは大きな効果をもたらし、日常業務におけるセキュリティのベストプラクティスをすぐに使いこなせるようになります。

Blog
July 15, 2020
開発者にセキュリティ意識を持ってコーディングしてもらいたいですか?トレーニングを彼らに届けましょう。

1 日の仕事でやるべきことが多すぎることはすでにわかっています。では、開発者が急いで教室に行ったり、コンテキストを切り替えて静的な理論ベースのトレーニングを受ける 5 つのステップを踏む必要があるのでしょうか。

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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