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。

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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+

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ノートパソコンの画面に映る鮮明なコンピュータコードを眼鏡越しに見ている様子。レンズの外側の背景にあるコードはぼかされている。
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October 18, 2021
最近のApacheのトラブルの原因となったパストラバーサル脆弱性の影響を体験してみましょう

10月初旬、Apacheはパス・トラバーサルおよびリモートコード実行の脆弱性を修正するためにバージョン2.4.49をリリースしましたが、その修正が不完全であったため、続いて2.4.50をリリースしました。私たちは、これらのリスクを実際の環境で実証するためのミッションを作成しました。ぜひ今すぐお試しください。

デスクが並び、大きな窓があるモダンなオープンオフィスのオフィスで、ノートパソコンに向かって作業をする人々。
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October 14, 2021
Warrior Insider: Nelnet - セキュリティチャンピオンを育成し、組織の内側からセキュアな開発文化を築く

マイカ・マルティネス氏は、ネルネット社でサイバーセキュリティアナリスト兼シネマトグラファーとして活躍しています。開発者向けのセキュアコーディング研修プログラムの作成を任された際、彼はチームの関心を引くために独創的なアプローチを取り入れました。その研修プログラムの運営方法が非常に印象的だったため、詳しくお話を伺いました。

暗い背景のチェスボード上で、手によって白い駒が取られ、黒いキングが倒されている様子。
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October 5, 2021
OWASP 2021年版リストの刷新:新たな戦術と最大の脅威

脆弱性の代表格として悪名高いインジェクション攻撃ですが、現在では「壊れたアクセス制御」が最悪の脆弱性としてその座を奪いました。開発者はこの変化を重く受け止める必要があります。

黒い背景に、鮮やかな青い円形の背景を背にした男性の横顔のシルエット。
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September 23, 2021
高度なセキュリティインテリジェンス:開発者のNIST準拠を支援するガイド付きコース

開発者は、コードだけでなく、セキュリティ設定やアクセス制御にも最も深く関わる存在です。彼らのセキュリティスキルを育成し、NISTが定める高い基準を達成するには、特に大規模な開発チームにおいては、実践的なコース構成が効率的な解決策となるでしょう。

夜間、ダッシュボードのライトが点灯したメルセデス・ベンツを運転する人物。車の外には色鮮やかな光の軌跡が流れている。
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August 30, 2021
電子レンジが暴走する時:組み込みシステムセキュリティが開発者にとって次の難関となる理由

ウェブベースのソフトウェアやAPI、モバイルデバイスと同様に、組み込みシステムの脆弱なコードも、攻撃者に発見されれば悪用される可能性があります。

両腕を上げた、骨格と色分けされた血管が見える透明な人体解剖模型。
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August 24, 2021
セキュアな開発は、AppSecの免疫システムであるべきです

アプリケーションセキュリティの専門家として、組織のアプリケーションのサイバーセキュリティを確保することはあなたの責務です。しかし、アプリケーションが動作するコードを書くのはあなたではなく、開発チームのエンジニアです。では、彼らがセキュリティを意識してシステムを開発するように促すには、どうすればよいのでしょうか。

建物とカメラを構えた人物が映り込んでいる、円形の防犯カメラのレンズのクローズアップ。
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August 19, 2021
組み込みシステムにおいてエンドツーエンドのセキュリティが重要な理由

本記事では、組み込みシステムのセキュリティの概要について解説します。まず基本的な定義から始め、組み込みセキュリティにおける課題、代表的な解決策、そして現在欠けている要素について順を追って説明します。

シェーダーの作成、色の設定、三角形の描画を行うOpenGLコマンドのコードスニペット。
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August 17, 2021
MISRA C:2012とMISRA C:2004の比較 - 移行方法について

本記事では、MISRA C:2012規格とC2を比較し、新しい規格へ移行するための手順を解説します。また、セキュアな組み込みシステムを構築する上で、なぜMISRAへの準拠が必要なのかについても説明します。

金属製のヒートシンク、チップ、コネクタが搭載された緑色の電子回路基板のクローズアップ。
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August 11, 2021
組み込みデバイスおよび組み込みシステム開発の概要

本記事では、組み込みデバイスと組み込みシステム開発の概要について解説します。

白いデスクでノートパソコンを使い、黒いヘッドホンを装着した、サボテンのタトゥーを入れた人物。
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July 26, 2021
Warrior Insider: Contrast Security - コンテキスト学習で開発者に効果的なサイバーセキュリティトレーニングを

Contrast SecurityのLarry Maccherone氏を迎え、開発者にセキュアコーディングを習得させるための「コンテキスト学習」の有効性について伺いました。日々の業務やワークフローを妨げることなく、組織がいかにして開発者に不可欠なセキュリティトレーニングを提供できるのか、その手法をご紹介します。

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。

詳細はこちら
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。

詳細はこちら
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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