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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From the #1 secure coding training company
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
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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

*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
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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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最新コンテンツ

Blog
March 27, 2023
SDLC における生産性の向上とコスト削減のカギ

ソフトウェア開発ライフサイクルにおける最大のギャップの1つは、開発者がコードの保護方法を最初から学ぶ時間がないことです。開発者は手直しや修正に数え切れないほどの時間を浪費し、その結果、何百万ドルもの機会損失が発生しています。セキュアなコーディングを迅速に行うことで、こうしたギャップを埋め、生産性を向上させる方法をご紹介します。

Blog
March 14, 2023
セキュア・コード・ウォリアーの新機能:コースガイドライン、参加管理、新コンテンツ

Secure Code Warriorの新機能:コースを管理する新しい方法を体験し、追加コンテンツを探索してください。

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March 2, 2023
メタバースにおける悪意:新たなフロンティアにおける既知のサイバー脅威との戦い

現在のデジタル最愛の要素であるメタバースの出現により、コードレベルの脆弱性とソーシャルエンジニアリングの両方に新たな攻撃対象領域が加わりました。そして、私たちは煙と鏡の上で繁栄するこの新しい競争の場での戦いに備えていないだけです。

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February 15, 2023
開発者主導のセキュリティによる技術的負債の軽減

安全でないコードとその後の技術的負債に対処するためのコストは、今日のテクノロジーが直面している最大の障害の1つです。スケーラブルで安全なコードトレーニングプログラムを実装することで、不適切なコーディングパターンに対処し、ソフトウェア開発サイクルの早い段階で脆弱性を検出することで、技術的負債を減らすのにどのように役立つかをご覧ください。

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February 10, 2023
開発者は「セキュアコーディング」をどのように定義していますか?

何がセキュアコーディング行為を構成するのかという認識については、議論の余地があります。Evans Dataと共同で行った最近の調査によると、この感情は白黒で明らかになっています。開発者主導型セキュリティ2022の現状調査では、1,200人のアクティブな開発者の主要な洞察と経験を掘り下げ、セキュリティ分野における彼らの態度と課題を明らかにしています。

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January 31, 2023
Coding Labs: Hands-on secure code for Developers

Learn how Coding Labs is like a personal trainer for developers- utilizing interactive, hands-on modules and intuitive feedback within a convenient in-browser IDE to help developers go from learning to doing faster than ever before.

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January 27, 2023
ゆーあコ・ウ・イイハー8歳分:産毛車中

今週、treux-a・ウォアーの8周年という祝福の日。どうも、このアフロ11の350倍の時間、45,000ウォット、またはろろくろパロプスイーイと5696回輪輪輪輪輪輪輪輪輪輪車。他人、ジャイ・タイ・サスの福301(新生、250年)。グラプラズズズズスイブラ、ププシーラー、レヴニオン、教訓、大金大人、.、、、

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December 14, 2022
2022年を振り返る-セキュア・コード・ウォリアーを最大限に活用するのに役立つハイライト、新しいイノベーション、リソース

Secure Code Warriorでは、開発者や組織が今日の絶え間なく変化するセキュリティ課題に取り組むための適切なスキルを身に付けることができるように、常に革新を続けています。ソフトウェア開発サイクルの開始時に、開発者主導のセキュリティを通じて組織がソフトウェアを保護できるように、プラットフォームの主な機能と更新、および今年公開されたリソースとガイドラインをまとめました。

Blog
December 8, 2022
開発者主導型セキュリティのROI

テクノロジースタックや追加のトレーニングプログラムへの投資に関しては、誰もが投資収益率を高めたいと考えていますが、セキュリティに関しては、単純な ROI の計算にとどまらない長い時間をかけて取り組む必要があります。開発者が主導するセキュリティに投資することで、高額な情報漏えい、生産性の低下、蓄積された技術負債の費用を節約できるだけでなく、今日の脅威環境の一歩先を行くための積極的で費用対効果の高い戦略を構築する方法を学びましょう。

Blog
November 24, 2022
開発者主導のセキュリティに対するまとまりのあるアプローチの確立

多くのトップ企業や政府機関を含む人気のOrion管理ソフトウェアの18,000人以上のユーザーにソフトウェア更新プロセスを利用して感染させたSolarWindsキャンペーンのような大規模なセキュリティ侵害への対応として、開発者主導のより効果的なセキュリティ対策を求める声が高まっています。あらゆる規模の組織が、自社の「ソフトウェアサプライチェーン」に疑問を持ち始めており、ソフトウェアを開発する開発者には検証済みのセキュリティスキルと知識を持っていることを求めています。

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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Trust agent policy

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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policy gating

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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Gamified

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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Policies

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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trust score
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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