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
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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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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
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15 のコーディング言語での AI チャレンジ
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コーディング言語とフレームワーク
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May 21, 2020
COBOL アプリケーション開発セキュリティ | セキュア・コード・ウォリアー

レガシーCOBOLは古いコンピュータ言語ですが、今日でもまだ有効です。セキュア・コード・ウォリアーで、COBOLのセキュア・アプリケーション開発について詳しく学んでください。

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May 18, 2020
コーダーがセキュリティインフラを征服するコードシリーズ:パスワードのプレーンテキスト保存

最近のほとんどのコンピュータセキュリティの鍵はパスワードです。二要素認証や生体認証など、他のセキュリティ方法を採用したとしても、ほとんどの組織では、保護の 1 つの要素としてパスワードベースのセキュリティを採用しています。

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May 15, 2020
オンラインセミナー:DevOps に「秒」を導入する準備はできていますか?

セキュリティが組織全体、そしてSDLC全体で共通の責任と見なされる段階に到達する必要があります。これは、全面的で支援力の高いDevSecOps環境にコミットすれば確実に実現できます。

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May 11, 2020
コーダーがセキュリティインフラストラクチャを征服するコードシリーズ:欠けている機能レベルのアクセス制御

インフラストラクチャレベルのアクセス制御が完璧な順序でなければ、企業全体が攻撃者に危険にさらされ、攻撃者はこの脆弱性を不正なスヌーピングや全面攻撃のゲートウェイとして利用する可能性があります。

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May 4, 2020
コーダーがセキュリティインフラストラクチャを征服するコードシリーズ:無効化されたセキュリティ機能

攻撃者は常に悪用されやすい脆弱性を最初に見つけようとしますが、スクリプトを使用して一般的な弱点を突き破ることもあります。泥棒が道路を走っているすべての車をチェックして、ドアのロックが解除されていないか確認するのと何ら変わりはありません。窓を壊すよりもはるかに簡単です。

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April 17, 2020
退屈なPCI-DSSコンプライアンスを誰にとっても有意義な取り組みに変える:パート2-CISOと開発者の意識

これは、組織内のPCI-DSSコンプライアンスに関するミニシリーズのパート2です。この最終章では、サイバーリスクを軽減し、プロセスをシームレスで成功させるために、CTOとCISOがトップからどのように指導できるかを詳しく説明します。開発者にとってはちょっと楽しいかもしれません。

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April 16, 2020
退屈なPCI-DSSコンプライアンスを誰にとっても有意義な取り組みに変える:パート1-AppSec

これは、組織内でのPCI-DSSコンプライアンスの成功に関する2部構成のシリーズの第1部です。この章では、AppSecスペシャリストが開発マネージャーと緊密に連携して開発者を支援し、SSDLCを強化し、一般法制から具体的な成果を得る方法を詳しく説明します。

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April 6, 2020
サイバーセキュリティの未来:今後1年間に起こらないこと

私たちの業界では、多くのセキュリティ専門家が、今年発生する可能性のある問題の予測を開始していますが、2019年には50億件を超える機密データレコードが盗まれたことを踏まえ、近い将来、サイバーセキュリティで何が起こらないかを予測する方が正確であることがわかりました。

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March 25, 2020
左にシフトするだけでは不十分:左から始めることがソフトウェア・セキュリティ・エクセレンスの鍵となる理由

「左へのシフト」、つまり開発プロセスのかなり早い段階でセキュリティを導入するというイニシアチブの多くは、針を十分に動かすことができません。

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March 5, 2020
DACHにおけるDevSecOps: セキュア・コーディング・パイロット・プログラムから得られた主な調査結果

GDPRの到来と、ドイツ連邦政府のサーバーだけでなく、多くの著名人の機密データが漏洩した後の戦略の改訂により、サイバーセキュリティの認識と行動がDACH地域のリーダーにとって最優先事項であることは明らかです。

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

さらに詳しく
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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