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+

最新コンテンツ

ブログ
October 15, 2024
企業におけるSecure-by-Designの取り組みを成功へ導くために

最新の調査レポート『Benchmarking Security Skills: Streamlining Secure-by-Design in the Enterprise(セキュリティスキルのベンチマーク:企業におけるSecure-by-Designの効率化)』は、企業レベルで実施された実際のSecure-by-Designの取り組みを詳細に分析し、データに基づいた知見からベストプラクティスを導き出したものです。

ブログ
October 7, 2024
深掘り:GNU/Linuxシステムにおける深刻なCUPS脆弱性の全容解明

Common UNIX 印刷システム (CUPS) における最近の重大度の高い脆弱性を調査しながら、Linux ユーザーが直面している最新のセキュリティ上の課題をご覧ください。これらの問題がどのようにリモートコード実行 (RCE) につながる可能性があるのか、またシステムを保護するためにできることを学びましょう。

ブログ
September 27, 2024
How exceptional CISOs are igniting the security fire in their development team
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September 25, 2024
エンジニアのためのセキュリティ学習:クロスサイトスクリプティング(XSS)を理解する

クロスサイトスクリプティング(XSS)は、ブラウザの信頼性とユーザーの知識不足を悪用して、データの窃取、アカウントの乗っ取り、Webサイトの改ざんを行う攻撃手法です。ひとたび発生すれば、瞬く間に深刻な被害へと発展しかねない脆弱性です。XSSの仕組み、引き起こされる被害、そしてその防止策について詳しく解説します。

青いグラデーションの背景に、黄色い盾のロゴが描かれた書類と、色鮮やかな積み上げ棒グラフ。
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September 6, 2024
新しいエンゲージメント・インサイト・レポートのご紹介

セキュアコーディング学習の取り組みを測定するための詳細な分析を提供する、新しい「エンゲージメント・インサイト・レポート」についてご紹介します。

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August 16, 2024
How the best CISOs leverage people and technology to become true superstars
青い背景に円形の波模様が描かれた、Secure Code WarriorとDigitalOceanのロゴ。
ブログ
August 15, 2024
DigitalOceanはいかにしてソフトウェアのセキュリティ負債を削減し、生産性の限界を押し広げたか

Secure Code Warriorは、DigitalOceanが開発の初期段階から高品質なコードを構築・リリースできるよう支援し、セキュリティ意識の高い開発者によるデジタルイノベーションとモダナイゼーションを推進しています。

シャツを広げ、緑色のトップスに描かれた黒いスーパーマンのロゴを見せている女性のイラスト。
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July 24, 2024
セキュリティ業界で活躍する女性たち:AWSNが次世代のセキュリティ・スーパーウーマンを育成する方法

「Secure-by-Design(設計段階からのセキュリティ)」は今、誰もが注目する最新の取り組みです。オーストラリア政府は、グローバルガバナンスの最高レベルでCISAと連携し、ベンダーに対してより高い水準のソフトウェア品質とセキュリティを求めています。

グラフは、信頼レベルが低い、中程度、高いコミットのタイムラインとともに、信頼性の高いコミットが82%であることを示しています。
ブログ
July 23, 2024
SCW Trust Agent - 開発者主導のセキュリティを拡大するための可視性と制御

Secure Code Warriorが提供するSCW Trust Agentは、組織内で開発者主導のセキュリティを拡大するために必要な可視性と制御をセキュリティリーダーに提供します。コードリポジトリに接続することで、コードコミットのメタデータを評価し、開発者、使用されているプログラミング言語、出荷タイムスタンプを検査して、開発者のセキュリティ知識を判定します。

青い背景にピクセル状の四角形が散りばめられ、その中央に脳が描かれた白い電球の輪郭線。
ブログ
June 6, 2024
貴社のセキュリティプログラムは、CISAのサイバーセキュリティ戦略計画に対応できていますか?

サイバーセキュリティ戦略計画は、多くの組織におけるサイバーセキュリティへの取り組み方に大きな変革を促すものであり、開発者はその新たな目標を達成する上で独自の役割を担っています。

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。

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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。

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

詳細はこちら
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。

詳細はこちら

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

詳細はこちら
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。

デモを予約する
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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