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
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
February 7, 2019
コーダーズ・コンカー・コンカー・セキュリティ:シェア&ラーニング・シリーズ-OS コマンド・インジェクション

OS コマンドインジェクション攻撃は、初級レベルの熟練度の低いハッカーが実行する可能性があり、セキュリティチームが経験する最も一般的な弱点の 1 つとなっています。ありがたいことに、攻撃を阻止するための非常に効果的な方法は数多くあります。

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January 31, 2019
コーダーがセキュリティを征服:共有して学ぶシリーズ-セッション管理の弱点

セッションは、Web を使用する際の優れたユーザーエクスペリエンスの鍵です。ただし、セッションを誤って管理すると、攻撃者が悪用できるセキュリティホールが発生する可能性があります。

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January 30, 2019
開発者トーナメント:セキュリティ文化とエンゲージメントを向上させるためのAppSecの秘密兵器

そろそろ警備のイメージチェンジをする時だと思わない?会話を変えて、すべてがもう少しポジティブになるのと同じくらい簡単です (楽しいことは言うまでもありません!)双方にとって、特に開発チームにとって。

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January 24, 2019
コーダーズ・コンカーズ・コンカー・セキュリティ:シェア&ラーニング・シリーズ-パディング・オラクル

Padding Oracleは、オルタナティブ・ロック・バンドとしては非常に悪い名前のように聞こえますが、実際には攻撃者が暗号鍵を知らなくても情報を復号化するために悪用できる脆弱性です。

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January 17, 2019
コーダーがセキュリティを征服する:共有して学ぶシリーズ-LDAP インジェクション

悪意のあるユーザーが LDAP クエリを操作できると、問題が発生する可能性があります。これを行うと、受信側のサーバーを騙して、通常は許可されないような無効なクエリを実行させたり、パスワードなしで無効なユーザーやセキュリティレベルの低いユーザーに高レベルまたは管理者アクセスを許可したりする可能性があります。

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January 16, 2019
アプリケーション・セキュリティ・バッドランドで必要な変化:私の 2019 年の予測

私たちが直面している本当の戦いは、スクリプト小僧や危険な組織化されたサイバー犯罪シンジケートに対するものではありません。データ侵害が起こっていることを、より多くの人々に気にかけてもらうことです。

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January 10, 2019
コーダーズ・コンカーズ・コンカー・セキュリティ:シェア&ラーニング・シリーズ-無制限のファイルアップロード

サイバーセキュリティでは、攻撃者は無制限のファイルアップロードをサポートすることが許可されているアプリケーションやプログラムをすぐに悪用できます。そして、その結果は壊滅的なものになる可能性があります。

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December 20, 2018
コーダーがセキュリティを征服する:共有して学ぶシリーズ-NoSQL インジェクション

NoSQL データベースはますます人気が高まっています。そのスピードと非構造化データの扱いやすさは否定できませんが、利用が広まるにつれ、より多くの脆弱性が表面に出てくることは避けられません。

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December 13, 2018
コーダーがセキュリティを征服する:共有して学ぶシリーズ-クロスサイトリクエストフォージェリ

CSRF 攻撃はかなり複雑で、成功するには複数のレイヤーが必要です。言い換えると、攻撃者に有利に働かせるためには、多くのことを突破しなければならないということです。それにもかかわらず、これらは非常に人気があり、収益性の高い攻撃ベクトルです。

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December 6, 2018
セキュリティを克服するコーダー:共有と学習-SQL インジェクション

攻撃者はSQLインジェクションを使用しています。SQLインジェクションは最も古いものの1つです(1998年以降!)そして、最も厄介なデータ脆弱性は、世界中の何百万ものデータベースにある機密情報を盗み、改ざんすることです。

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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