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
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
June 16, 2021
Warrior Insider: Selligent-ビジネスを拡大する際にサイバーセキュリティが重要な理由

最近、Selligent Marketing CloudのソフトウェアエンジニアであるDimitri Vanderhaegheに話を聞きました。Selligent Marketing Cloudは、高度に統合されたAIを活用したオムニチャネルマーケティング自動化プラットフォームで、野心的なB2Cマーケターが今日のネット接続された消費者とのあらゆるやり取りを最大限に活用できるようにします。ペースの速いB2Cテクノロジー企業にとって、規模を拡大し、市場の高まる需要に応えることは極めて重要です。これらの要求に応えるためには、サイバーセキュリティに重点を置くことが挙げられます。最も重要なのは、開発者主導のセキュリティスキルプログラムです。

Blog
June 10, 2021
DevSecOpsの台頭、そして組織にとって「左へのシフト」が実際に意味するもの

これは地味な統計としてどうだ?中小企業の 60% は、サイバー攻撃が成功してから6か月以内に廃業します。大企業は何百万(あるいは数十億!)もの大企業が大量倒産しています。一方、ブランドの評判は薄れていきました。安全なコーディング手法を採用する組織が増えるにつれ、「シフトレフト」が起こっています。DevSecOps の台頭に伴い、SDLC が始まった当初から安全なコードが焦点になりつつあります。

Blog
June 9, 2021
Sensei Feature Highlight: Library Scope

Discover more about the most loved features of Sensei.

Blog
June 3, 2021
高品質のコードをより迅速に、自信を持って出荷できます。安全なコーディングプラクティスがもたらす変革の力です。

IBMの調査によると、リリース後に脆弱性を修正する方が、最初に脆弱性を発見して修正する場合の30倍の費用がかかります。このことを念頭に置けば、将来を見据えたCIOがセキュア・コーディング・プラクティスを導入しているのは当然のことです。つまり、最初からより安全なコードを書けるように開発者を訓練し、身につけること、つまり開発者を組織の「最前線」にすることを意味します。

Blog
May 27, 2021
安全なコードトレーニング = より良いコード + より迅速なリリース日

質の高い安全なコードトレーニングが組織に与える潜在的な影響はどのようなものですか?また、投資する価値はありますか?

Blog
May 20, 2021
セキュア・コーディングを中心とした組織の再編—障壁、懸案事項、積極的な解決策

高度に接続されたこの世界では、ほぼすべての組織が共通のアキレス腱を共有しています。コード内の 1 つの脆弱性が悪用されるだけで、顧客データの盗難、評判の低下、および重大な経済的損失を引き起こす可能性があります。安全なコーディングに関する組織の連携はかつてないほど必要不可欠ですが、それを達成することは口で言うほど簡単ではありません。

Blog
May 20, 2021
認定セキュリティ意識:開発者を昇格させるための行政命令

米国連邦政府からの最新の大統領令は、機能的なサイバーセキュリティの多くの側面に触れていますが、開発者の影響と、開発者が検証済みのセキュリティスキルと認識を持つ必要性を具体的に概説したのは初めてです。

Blog
May 13, 2021
マネージャーとセキュリティチャンピオン — セキュア・コーディング・プラクティスのパイパーであり、重要な影響力を持つ人々です。

現在、安全なコードの実践は全員の責任であるべきだと回答した開発者はわずか 15% です。セキュリティ上の脅威が増大する世界では、それだけでは十分ではありません。何かしなくてはいけない。健全なアプリケーションセキュリティ文化を築くための鍵の 1 つは、主要な影響力 (およびインフルエンサー) を理解することです。プレイ中。

Blog
May 12, 2021
サイバー攻撃は39秒ごとに発生します。政府はついに反撃する準備が整ったのか?

サイバーセキュリティのベストプラクティスに対する人間主導のアプローチを強化する必要があります。そうすれば、自動化やツール、すでに埋め込まれて発見されている問題への対応に大きく依存するよりも、より良い結果が得られるでしょう。

Blog
May 6, 2021
安全なコーディングに関して、開発チームが夜更かししている理由は何でしょうか?

安全でないコードは企業に何百万ドルもの損害を与えます。では、安全なコーディング慣行の採用を妨げるものは何でしょうか。ほとんどすべてがソフトウェアに依存している世界では、コードの安全性を確保することが極めて重要です。ブランドの評判と財務的存続可能性はソフトウェアにかかっています。とはいえ、セキュアコーディングには多くの懸念事項があり、完全かつ効果的に導入するには多くの障壁があります。これまで以上に、新しい働き方が求められています。

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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