AIの導入スピードに準備が追いついていません。そのギャップを埋めましょう。

全従業員のAIリテラシーとセキュアコーディング能力を向上させ、AIが生成するすべてのコードをガバナンス下に置きます。

ありがとうございます。送信が完了しました。

ソフトウェア開発におけるAIガバナンスを運用化します。

セキュリティを維持しながら、AI支援型開発を推進します。AI利用状況の可視化、コミット時のガバナンスワークフローの適用、そして企業の許容リスクに応じた開発プラクティスの最適化を実現します。

AIソフトウェア開発を安全にスケール

  • AI支援型開発の全社的な可視化を実現
  • エンジニアリングチーム全体のセキュアコーディング能力を強化
  • AI生成コードを安全にレビューするための開発者トレーニング
AIガバナンス
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コミット時にAIによる脆弱性の混入を防止。

AIの利用状況を可視化し、コミット時にセキュアコーディングのガードレールを適用。AIによる開発をセキュリティ基準に適合させることで、人間とAIが生成するコード双方の脆弱性を防ぎます。

混入する脆弱性を53%以上削減

  • 開発チーム全体のセキュアコーディング能力を構築
  • ポリシーに準拠したガイダンスを開発ツール内で直接提供
  • AI生成コードがソフトウェアリスクに与える影響を可視化
Security popout
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開発スピードを落とさずにAI開発をスケール。

AIを活用した開発を安全かつ測定可能に。手戻りを減らし、セキュリティレビューのボトルネックを解消することで、チームは自信を持って迅速にリリースできるようになります。

MTTR(平均修復時間)を最大82%削減

  • アダプティブラーニングで開発者のセキュリティスキルを向上
  • 開発ツール内でリアルタイムのガイダンスを提供
  • 脆弱性を早期に修正し、手戻りコストを削減
Engineering
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全社員のセキュリティスキルを構築します。

従業員向けのセキュリティ意識向上トレーニングから、開発者のセキュアコーディング、全社員向けのAIリテラシーまで、あらゆる役割に適した学習を提供します。

組織全体でセキュリティ学習をスケール

  • 全社的なセキュリティ意識の向上
  • 開発チーム全体のセキュアコーディングスキルを強化する
  • 全従業員がAIを安全かつ責任を持って活用できるよう準備する
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セキュアコーディング研修で業界No.1の企業が提供
選ばれる理由

既存のツールと連携し、安全性を確保

*進行中
インタラクティブな学習アクティビティの総数
11k+
脆弱性のトピックとセキュリティの概念
650+
AI / LLMに特化した学習アクティビティ
800+
プログラミング言語とフレームワーク
75+

最新コンテンツ

ブログ
December 11, 2023
開発者のセキュリティ教育を強化し、脆弱性を53%削減するための3つのステップ

脆弱性を削減するための段階的なアプローチで開発者を支援し、関係性を構築しながら、繰り返し発生する問題の解決を優先します。

ブログ
December 4, 2023
Secure Code Warrior 2023: Innovations, achievements, and insights

Explore Secure Code Warrior’s 2023 journey to empower developers, enhance productivity, and mitigate risk in cybersecurity with recent innovations to our agile learning platform.

ブログ
November 30, 2023
Attack of the Zombie APIs: Who is leading the security counteroffensive in your organization?
黒い夜空に浮かぶ8つの赤い月が、月食の過程を示している。
ブログ
November 10, 2023
自社のセキュリティ成熟度を過大評価していませんか?

世界的なソフトウェア需要を満たすために膨大なコードが書かれる一方で、慢性的なスキル不足が続いており、多くの企業がサイバーセキュリティ戦略や既存インフラの整備で後れを取っています。今こそ、自社のサイバーセキュリティ成熟度を客観的に見つめ直し、すぐに取り組める現実的な改善策を評価すべき時です。

チェックリストとPDFパンフレットをダウンロードするためのJavaScriptコードが表示された、コードステップを示すコンピュータ画面。
ブログ
November 8, 2023
セキュリティを強化するための開発者教育の再考

セキュリティリーダーは、開発者がセキュアコーディングの学習から得られる価値を再考し、プログラムをより魅力的で、何よりもインパクトのあるものにする方法を検討する必要があります。本ブログでは、実践的な学習やツールとの統合を通じて開発者がセキュアコーディング教育に意欲的に取り組めるようにし、脆弱性の混入を最大53%削減するという大きな成果を上げる方法を探ります。

ダークな背景に光の筋が走り、「脆弱性を53%削減」というテキストが表示されています。
ブログ
November 1, 2023
アジャイル学習で脆弱性を半減させましょう

Secure Code Warriorの実践的なアジャイルセキュリティトレーニングを活用して、脆弱性やセキュリティ侵害を軽減する方法をご紹介します。

ブログ
October 20, 2023
徹底解説:libcurl/curlにおける深刻な脆弱性の発見と修正

curlライブラリの特定のバージョンにおいて、SOCKS5プロキシプロトコルのレガシーな問題に起因するヒープベースのバッファオーバーフローの脆弱性が確認されています。この脆弱性の特定方法と修正方法を、体験型ミッションを通じて学びましょう。

大きな窓から街並みを見下ろす建物の中にいる、3人の人影。
ブログ
October 13, 2023
2023年、世界クラスのCISOはいかにして予算と取締役会の信頼を獲得しているか

CISOは、より多くの資産を保護し、より多くのコードをリリースし、拡大する攻撃対象領域を縮小しながら、急速に減少する予算で対応しなければならないという、極めて困難な状況に追い込まれています。サイバーセキュリティがコストセンターと見なされているのは紛れもない事実です。組織のセキュリティプログラムこそが、企業が翌日のニュースで悲惨な見出しを飾る事態を防ぐ防波堤であるにもかかわらず、セキュリティリーダーは、経営陣が理解できる言葉で、部門の全体的なビジネス価値を説得し、証明しなければなりません。

ブログ
September 30, 2023
徹底解説:MOVEitゼロデイ脆弱性の詳細分析

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の専門家がこれまで経験してきたものとは少し異なります。ここでは、ライブシミュレーションを通じて、あなたのSQLインジェクション対策スキルを試すことができます。

明るい背景に青い流線が描かれ、白いキーボードのキーで「WHAT'S NEW AT SCW」と綴られている様子。
ブログ
September 28, 2023
Secure Code Warriorの新機能:マルチカンパニートーナメント、SCIM、プログラムワークフローなど!

Secure Code Warriorの新機能:複数企業向けのトーナメント設定、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が利用可能になりました!

オブザーバビリティ

AI開発に伴うリスクを可視化する

AIコーディングの活用方法、それに伴うリスク、そしてその背後にある挙動を理解し、脆弱性がリリースされる前に阻止しましょう。

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導入事例を読む

「セキュリティチャンピオンのネットワークは、このプログラムの重要な管理策と見なされています。あるチームでは、脆弱性の平均修正時間を82%短縮するという非常に大きな効果が得られました。」

マッズ・ハワード
Sage社 ピープルセンタード・セキュリティ・リード

シャドーAIの発見

チーム全体でどのようなAIツール、LLM、MCPが使用されているかを可視化します。

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トラストエージェントポリシー

真のリスクを相関分析

AIが生成したコードと開発者のスキル、およびコミット時に混入した脆弱性を関連付けます。

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ポリシーゲーティング

AIツールの利用状況を追跡

リポジトリ、プロジェクト、貢献者ごとに、AI支援開発がどこで行われているかを把握します。

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分布図

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、コミットレベルの最も緊急性の高いリスクホットスポットを特定します。

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ラーニング

脆弱性をソースコードの段階で削減

開発者のワークフローに直接組み込まれる実践的なセキュアコーディングとAIセキュリティ学習により、組織の脆弱性を53%以上削減します。

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導入事例を読む

「Secure Code Warriorとのパートナーシップは非常に円滑で生産的です。彼らの協力によりトレーニングプログラムを導入・改善できたことで、リスクの着実な低減と、セキュアな開発文化の強化を実現できました。」

Sebastiaan Rijnbout
Kamer van Koophandel 開発サービス担当プロダクトオーナー

ゲーミフィケーションを活用した実践的学習

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、セキュアコーディングの習慣を身につけます。

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ゲーミフィケーション

AIコード開発のセキュア化

800以上のAI、LLM、MCPアクティビティを通じて、開発者がAI生成コードを安全かつ効率的に検証する方法を習得できます。

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チームの最適化を支援する

開発者トレーニングの枠を超えた学習により、開発プロセスにセキュリティの考え方を組み込みます。

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セキュリティプログラムのベンチマーク

自社のプログラムを他社と比較し、リスク戦略に沿った基準を定義します。

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ガバナンス

AI主導の開発を自信を持ってスケールさせる

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導入事例を読む

「Secure Code Warriorのおかげで、開発者の生産性が向上し、製品や改善の市場投入が加速しました。また、長期的にコストとリスクを大幅に削減できています。」

Alan Osborne
Paysafe社 最高情報セキュリティ責任者(CISO)

AIコーディングポリシーの管理

AI支援開発のガバナンスを可視化し、チームが一貫してセキュアコーディング基準を満たせるよう支援します。

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AI利用ポリシーの設定

承認済みのAIモデルを定義し、コミットレベルでの利用をポリシーに準拠させます。

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ポリシー

CI でのログ、警告、またはブロック

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コミットポリシー

ポリシー是正のトリガー

リスクの高い行動や未承認のAI利用が検知された際に、ターゲットを絞った適応型学習を割り当てます。

詳細はこちら

AI主導の開発をリリース前にガバナンスする

開発者のリスクを可視化し、ポリシーを適用することで、ソフトウェア開発ライフサイクル全体における脆弱性を未然に防ぎます。

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trust score
AIソフトウェアガバナンスに関するよくある質問

AIソフトウェアガバナンスを理解し、AI活用に伴うソフトウェアリスクを軽減する方法

AIソフトウェアガバナンスの概要、その重要性、そしてSecure Code Warriorがどのように組織の安全なAI支援開発導入を支援するかについて解説します。

AIソフトウェアガバナンスとは何ですか?

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AIの利用状況を可視化、測定、制御、および管理する仕組みのことです。AIコーディングアシスタントやLLMの可視化、コミットレベルでのリスク分析、ポリシーの適用、そしてリスクのあるAI生成コードが本番環境へ反映されるのを防ぐ機能が含まれます。

AIソフトウェアガバナンスが重要な理由とは?

開発者がAIチャットボットを気軽に使用する段階から、AIエージェントが自律的にコードを生成・修正する段階へと移行するにつれ、組織のリスク領域は劇的に拡大しています。こうしたツールは、脆弱性や安全でないパターン、コンプライアンス上のリスクを機械的な速度で生み出す可能性があります。

AIソフトウェアガバナンスは、AIの利用状況を可視化し、ポリシー制御を徹底し、コードが本番環境に反映される前にAIに起因するリスクを未然に防ぐことで、組織が安全にAIを活用できるようにします。

AI開発ガバナンスとDevSecOpsは、どのように異なるのでしょうか?

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。一方、AI開発ガバナンスは、AI利用の可視化、AI支援によるコミットと開発者スキルの相関分析、コミット時のAIモデルポリシーの強制、セキュアなコーディング習慣の改善など、さらに踏み込んだ対策を行います。DevSecOpsがリスクを「検出」するのに対し、AIガバナンスはリスクを「未然に防ぐ」のです。

Secure Code Warriorは、どのようにAIソフトウェアのリスクを低減するのでしょうか?

AIが生成したコードを保護するには、AIツールの利用状況の可視化、コミットレベルでのリスク分析、そして開発ワークフロー全体にわたるガバナンスの監視が不可欠です。Secure Code Warriorは、AIの可観測性、脆弱性の相関分析、開発者のスキルに関するインサイトを、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として提供します。

AIによるリスク低減を、経営層や監査担当者にどのように証明しますか?

Secure Code Warriorは、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を提供します。これにより、導入された脆弱性の測定可能な削減、開発者の Trust Score®™ メトリクスの向上、そしてチーム全体でのポリシー準拠を証明できます。

また、当プラットフォームは、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、誰が(あるいは何が)特定のコードを生成したかという監査可能なトレーサビリティを維持します。これにより、経営層、規制当局、監査担当者に対して、AIソフトウェアサプライチェーンの検証可能な説明責任を果たします。

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