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。

デモを予約
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
デモを申し込む
プラットフォームを探索

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
デモを申し込む
プラットフォームを探索

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
デモを申し込む
プラットフォームを探索
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
11k+
脆弱性トピックとセキュリティコンセプト
650+
15 のコーディング言語での AI チャレンジ
800+
コーディング言語とフレームワーク
75+

最新コンテンツ

Blog
April 1, 2022
Springライブラリの新しい脆弱性:危険にさらされているかどうかを知る方法と対処方法

最近、Java コミュニティで最も人気のあるライブラリの 1 つである Spring ライブラリが、リモートコード実行 (RCE) に関連する 2 つの脆弱性を公開しました。「Spring4Shell」と「Spring Cloud Function」の既知の詳細を分類して、リスクにさらされているかどうか、またリスクにさらされている場合の対処方法を理解しやすくしました。

Blog
March 28, 2022
2022年に無視できないサイバーセキュリティ問題

サイバー犯罪者との戦いに関しては、予防的な考え方でサイバー犯罪者の遊び場を先取りし、できる限り彼らと歩調を合わせる必要があります。来年、彼らが波を起こし始めるかもしれないと思うのは次の点です。

Blog
February 23, 2022
トロイの木馬ソースとは何か、そしてどのようにソースコードに侵入するのか
Blog
February 8, 2022
チャンピオン対コーチ:すべての開発チームに両方が必要な理由

サイバーセキュリティアプローチで目標を掲げている企業の多くは、公式のセキュリティチャンピオンプログラムを実施し、そのような役割に適性と情熱を示す個人に、チーム間の連絡や一般的なチアリーディングからベストプラクティスの監督まで、主要なセキュリティ責任を課しています。

Blog
February 2, 2022
つなつや Java ミミミロリとぐぐる
Blog
January 27, 2022
セキュア・コード・ウォリアーに7年間携わり、それが現実味を帯び始めている

私たちの誕生日のマイルストーンは、私たちの努力の成果を振り返り、チームを祝い、自信を持って次の年に取り組むことを思い出させる素晴らしい機会です。そして、設立から7年が経過した今、私は疑問に思っています。私たちはそれを成し遂げたのか?これはもう本物の会社なの?もちろん、成熟には至りましたが、創業以来持っていた好奇心、情熱、マニアックさを決して失わないことを願っています。

Blog
January 21, 2022
足場型学習がセキュリティに強い開発者を育てる理由

業界として、開発者がセキュリティの専門家になることを期待すべきではありませんが、組織はより高品質のソフトウェアを作成できるように、開発者支援のための新しい標準を採用することができます。

Blog
January 16, 2022
Log4jの近親相-v788とその近く

2021 年 12 月、Java ライブラリー Log4j に性 Log4Shell の公開日。有、Log4Shell の銀種種種

Blog
January 6, 2022
サイバーセキュリティ業界分析:繰り返し発生しているもう 1 つの脆弱性

現代のサイバーセキュリティという絶え間ない猛攻撃に対抗するための現実的なアドバイスも、最速の解決策も得られていません。もちろん、侵害はそれぞれ独自の方法で異なり、脆弱なソフトウェアに悪用される可能性のある攻撃ベクトルは数多くあります。実行可能な一般的なアドバイスは限られていますが、ベストプラクティスのアプローチは、時間ごとに欠陥が増えていくものです。

Blog
December 15, 2021
セキュリティプログラムはインシデント対応に重点を置いていますか?あなたのやり方は間違っています。

事後対応型ではなく予防型のアプローチに重点を置くことは、特に大規模で重大なセキュリティインシデントが発生していない場合、セキュリティチーム以外ではあまり理解されない可能性があります。

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。

さらに詳しく
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。

さらに詳しく
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。

さらに詳しく
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。

さらに詳しく
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。

さらに詳しく
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。

さらに詳しく
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。

さらに詳しく
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。

さらに詳しく

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。

さらに詳しく

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。

さらに詳しく
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。

さらに詳しく

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。

さらに詳しく
Policies

CI でのログ、警告、またはブロック

さらに詳しく
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。

さらに詳しく

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。

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 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。

まだ質問がありますか?

迷っているかもしれない顧客を獲得するためのサポート詳細

連絡