Insights from experts shaping secure development

성공적인 보안 코딩 프로그램을 위해서는 훌륭한 콘텐츠 그 이상의 것이 필요합니다. 인에이블러 8은 브랜딩을 통해 어떻게 참여를 선망의 대상이자 위상을 높이는 경험으로 바꿀 수 있는지 보여줍니다.

엔터프라이즈 기술 환경은 뒤늦게 깨달았을 때는 이미 늦었을 만큼 빠른 속도로 변화하고 있습니다. 우리는 이제 사람이 직접 작성한 코드와 기본적인 코파일럿 지원의 시대를 넘어, 에이전트 기반 개발 수명 주기(ADLC)의 시대로 공식적으로 진입했습니다. 자율형 AI 에이전트는 다양한 기능 전반에 걸쳐 전례 없는 효율성을 약속하지만, 동시에 완전히 새로운 차원의 보안 및 규제 위험을 야기합니다.

인정은 참여의 원동력입니다. Enabler 7은 개발자의 성취를 널리 알리고, 실질적인 보안 코딩 성과를 거둔 개발자에게 보상과 특별한 굿즈를 제공하여 이를 기념합니다.

Secure Code Warrior가 Gartner® Hype Cycle™ for Application Security 2026의 Agentic Coding Security 및 Secure Coding Training 부문에 선정되었습니다. 그 이유를 소개합니다.

AI 모델을 전면 도입하기 전에 당사의 독자적인 LLM 벤치마킹 데이터인 SCW AI Trust Index를 검토해 보십시오.

경영진의 지원은 저절로 유지되지 않습니다. 성공 요인 6에서는 정기적인 보고를 통해 경영진이 프로그램의 성공에 지속적으로 관심을 갖고 참여하며 투자하도록 만드는 방법을 다룹니다.

Secure Code Warrior가 왜 채널 우선 기업으로 전환하고 있는지, 그리고 신뢰할 수 있는 파트너가 어떻게 조직의 AI 소프트웨어 거버넌스 도입을 안전하고 확장성 있게 지원하는지 확인해 보세요.

비개발직군 임직원을 위한 Secure Code Warrior의 AI 리터러시 프로그램입니다.

오늘 Secure Code Warrior는 보안 리더들이 조직의 AI 도입 단계를 파악하고 AI 보안 위험을 실질적으로 통제할 수 있도록 돕는 지침 중심의 새로운 AI 도입 모델 백서를 발표했습니다.

일회성 교육에서 벗어나세요. Enabler 5는 개발자에게 의미 있는 성장 경로와 검증된 역량을 제공하는 다단계 인증 프로그램을 구축합니다.

NSA가 최초의 MCP 보안 지침을 발표했습니다. SCW 커리큘럼은 이미 제기된 23가지 문제 중 18가지를 다루고 있으며, 그 대응 현황은 다음과 같습니다.

가트너가 SCW를 두 부문에서 선정했습니다. AI 에이전트가 개발 영역을 점차 확대함에 따라, SCW는 귀사가 AI 기반 개발을 안전하게 도입할 수 있는 역량과 거버넌스를 제공합니다.

Adaptive Learning은 SCW Trust Agent와 당사의 전체 학습 플랫폼을 연결하여, 실시간 개발자 활동에 완벽하게 맞춘 교육을 제공합니다.

보안 코딩 교육을 실제 AI 개발 활동에 맞추세요. 수동 개입 없이 AI 도구를 사용하는 개발자에게 자동으로 가이드를 할당할 수 있습니다.보안 코딩 교육을 실제 AI 개발 활동에 맞추세요. 수동 개입 없이 AI 도구를 사용하는 개발자에게 자동으로 가이드를 할당할 수 있습니다.

적응형 학습은 실제 취약점을 유발하는 개발자에게 맞춤형 보안 코딩 교육을 자동으로 할당하여 근본적인 반복 위험을 줄여줍니다. Secure Code Warrior 블로그 배너: 다중 모니터 데스크에서 코드를 작업하는 개발자 위에 파란색 오버레이가 씌워져 있으며, '개발자에게 코드 내 실제 위험에 대한 교육을 제공하세요'라는 헤드라인이 함께 표시됩니다.

Enabler 4: 낮은 사용자 접근 장벽을 통해 보안 코딩 프로그램의 마찰을 제거하세요. SSO, 사전 온보딩, 릴레이 상태 전략을 활용하여 개발자가 클릭 한 번으로 교육을 시작할 수 있도록 지원합니다.

Secure Code Warrior가 Amazon Web Services(AWS)와 전략적 협력 계약을 체결했음을 발표하게 되어 매우 자랑스럽습니다. 급변하는 위협 환경을 고려할 때, 이번 전략적 협력은 보안 리더와 미래 지향적인 개발자 모두에게 그 어느 때보다 중요한 시점에 이루어졌습니다.

Secure Code Warrior와 KnowBe4의 전략적 파트너십을 발표하게 되어 매우 기쁩니다. KnowBe4는 인간 및 에이전트 AI 리스크 관리 분야의 세계적인 선도 기업으로, 전 세계 조직에 필수적인 보안 인식 교육을 제공하는 데 있어 최적의 파트너입니다.

양자 내성 암호(PQC)는 양자 컴퓨팅의 위협으로부터 데이터를 보호하는 데 필수적입니다. '지금 수집하고 나중에 해독하는(harvest now, decrypt later)' 방식이 어떻게 위험을 초래하는지, 그리고 개발자가 양자 보안을 어떻게 준비해야 하는지 알아보세요.

탄탄한 커뮤니케이션 계획으로 개발자가 보안 코딩 프로그램에 지속적으로 참여하도록 유도하세요. 이점 강조하기, 적절한 어조 설정하기, 성과 축하하기 방법을 배워보세요.

Anthropic의 Claude Mythos는 모든 보안 리더가 보안 프로그램을 접근하는 방식, 특히 레거시 시스템의 패치 관리 방식에 있어 영구적이고 근본적인 변화를 예고합니다.

Explore Enabler 2: Senior Leadership Sponsorship. Learn why active buy-in from the CIO, CTO, and CISO is vital to drive developer adoption and program credibility.

While development teams look to make the most of GenAI’s undeniable benefits, we’d like to propose a four-point foundational framework that will allow security leaders to deploy AI coding tools and agents with a higher, more relevant standard of security best practices. It details exactly what enterprises can do to ensure safe, secure code development right now, and as agentic AI becomes an even bigger factor in the future.

사이버몬 2025 비트 더 보스는 이제 SCW에서 연중 내내 이용할 수 있습니다.고급 AI/LLM 보안 과제를 배포하여 대규모 보안 AI 개발을 강화하세요.

Anthropic’s launch of Claude Code Security marks a defining collision point between AI-assisted software development, and the rapid augmentation of how we approach modern cybersecurity.

EU 사이버복원법 (CRA) 에서 요구하는 사항, 적용 대상, 엔지니어링 팀이 설계, 관행, 취약성 방지 및 개발자 환경 구축을 통해 어떻게 안전하게 대비할 수 있는지 알아보세요.

Enabler 1은 장기 프로그램 성숙도를 위한 위험 및 비용 감소 속도 향상과 같은 비즈니스 성과에 보안 코딩을 통한 방법을 보여줌으로써 10부로 구성된 성공의 인에이블러 시리즈를 제공합니다.

2025 was a big year for AI, for cybersecurity, and for SCW. I’m approaching 2026 with quiet confidence, and the optimism that only hard work paying off can bring.

Secure Code Warrior’s 10 Enablers guide organizations in building lasting secure coding programs by focusing on people, process, and program maturity stages.

OWASP 상위 10위 2025에서는 소프트웨어 공급망 장애가 #3 순위로 선정되었습니다.엄격한 SBOM, 종속성 추적, CI/CD 파이프라인 강화를 통해 이러한 영향력이 큰 위험을 완화할 수 있습니다.

OWASP Top 10 2025 adds Mishandling of Exceptional Conditions at #10. Mitigate risks via "fail closed" logic, global error handlers, and strict input validation.

OWASP Top 10:2025에서 변경된 사항과 업데이트된 퀘스트, 코스, 개발자 인사이트를 통해 Secure Code Warrior를 통해 어떻게 쉽게 전환할 수 있는지 알아보세요.

Is the cybersecurity world moving too fast on agentic AI? The future of AI security is here, and it's time for experts to move from reflection to reality.

Trust Agent by Secure Code Warrior solves the secure coding crisis, validating dev proficiency on every commit. It discovers all contributors & automates governance in your dev workflow.

AI 논쟁은 사용이 아니라 응용에 관한 것입니다.코드를 깊이 이해하는 개발자에게 의존하여 AI 생산성 향상에 대한 요구와 강력한 보안 사이에서 균형을 유지하는 방법을 알아보세요.

In our latest whitepaper, our co-founders Pieter Danhieux and Dr. Matias Madou, Ph.D., explore the double-edged sword that is AI Coding Assistants and how they can be a welcome addition and a significant security liability at the same time.

효과적인 사이버 보안 위험 평가를 수행하기 위한 이 실행 가능한 가이드를 통해 조직의 사이버 보안 위험을 해결하세요.

CISOs can’t rely on the same old awareness playbook. In the Age of AI, they must embrace modern approaches to safeguard code, teams, and organizations.

Learn how Trust Agent: AI provides deep visibility and governance over AI-generated code, empowering organizations to innovate faster and more securely.

AI 지원 코딩은 개발을 변화시키고 있습니다.새로운 CoPilot 스타일 AI 챌린지를 사용해 실제 워크플로우에서 코드를 안전하게 검토, 분석 및 수정하세요.

12주 무료 AI/LLM 보안 비디오 시리즈를 소개합니다!AI 지원 코딩의 기본 위험과 더 안전한 애플리케이션을 구축하는 방법을 알아보십시오.

Your all-in-one guide to our 12-week AI/LLM security video series. Catch every episode, learn key AI security concepts, and follow along weekly.

보안 코딩의 진정한 의미와 보안 코딩 방식을 통해 회사의 취약성과 보안 관련 비용을 모두 줄일 수 있는 방법을 알아보십시오.

10,000개 이상의 보안 코드 학습 활동을 기념하고 개발자들이 위험을 줄이고 코드 품질을 개선하며 AI 지원 개발에 자신 있게 도전할 수 있도록 역량을 강화한 10년을 기념합니다.

AI 지원 개발은 더 이상 가능하지 않습니다. 이제 AI 지원 개발이 현실로 다가왔고, 이로 인해 소프트웨어 작성 방식이 빠르게 바뀌고 있습니다.GitHub Copilot, Cline, Roo, Cursor, Aider, Windsurf와 같은 도구는 개발자를 자체 공동 파일럿으로 탈바꿈시켜 프로토타입 제작부터 주요 리팩토링 프로젝트까지 모든 것을 가속화하고 반복 작업을 가속화합니다.

When reflecting on our own technology, SCW’s Developer Risk Management platform, I am buoyed by recent metrics from one of our core enterprise clients, and going down the proverbial rabbit hole into this data tells a tale of a high-adoption, potent Secure by Design initiative that has been proven to considerably reduce risk in their organization.

Secure Code Warrior는 공격 보안 솔루션의 선두 주자인 HackerOne과의 새로운 통합을 발표하게 되어 기쁩니다.우리는 함께 강력한 통합 에코시스템을 구축하고 있습니다.HackerOne은 실제 환경에서 취약점이 실제로 발생하는 위치를 정확히 찾아내어 보안 문제의 “무엇”과 “장소”를 폭로합니다.

공동 창립자인 Pieter Danhieux 박사와 Matias Madou 박사 (Dr. Matias Madou) 박사는 CISO, AppSec 리더 및 보안 전문가를 포함한 20명 이상의 엔터프라이즈 보안 리더와 함께 이 퍼즐의 핵심 요소를 파악하고 Secure by Design 운동의 이면에 숨겨진 현실을 알아내는 최신 백서입니다.보안 팀 전체가 같은 포부를 갖고 있지만 플레이북은 공유되지 않았습니다.

바이브 코딩은 대학 동아리 파티와 같으며 AI는 모든 축제의 중심이자 핵심입니다.긴장을 풀고 창의력을 발휘하며 상상의 나래를 어디까지 데려갈 수 있는지 알아보는 것은 정말 즐거운 일이지만, 술통 가판대를 몇 번 마신 후에는 적당히 술을 마시거나 AI를 사용하는 것이 더 안전한 장기적 해결책이라는 것은 의심할 여지 없이 더 안전한 장기적 해결책입니다.

코딩 에이전트가 속아 SQL 주입이 발생하기 쉬운 코드를 작성하고, 셸 도구를 설치하고, 심지어 사용자를 스토킹하게 한 방법

퀘스트는 개발자가 대화형 학습을 통해 보안 코딩을 마스터하고 위험을 줄이고 개발을 최적화할 수 있도록 합니다.

Secure Code Warrior의 창립 팀은 10년 동안 모든 교훈, 승리, 좌절을 극복하면서 함께 해왔습니다.우리는 규모를 확장하고 있으며 개발자 위험 관리 분야의 리더로서 다음 챕터인 SCW 2.0을 맞이할 준비가 되어 있습니다.

조직은 장기적인 생산성, 지속 가능성 및 보안 ROI를 지원하기 위해 AI 사용에 대한 어려운 결정을 내려야 합니다.지난 몇 년 동안 AI가 개발자의 역할을 완전히 대체할 수는 없다는 것이 분명해졌습니다.AI+ 개발자 파트너십부터 Secure-by-Design에 대한 기대치가 높아지는 압박 (및 혼란) 에 이르기까지, 내년에 우리가 기대할 수 있는 사항에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

최신 OWASP Top 10 업데이트를 통해 LLM 애플리케이션의 보안을 한 발 앞서 나가십시오.새로운 기능, 변경된 사항, Secure Code Warrior가 제너레이티브 AI의 위험을 완화하는 데 필요한 최신 학습 리소스를 어떻게 제공하는지 알아보십시오.

우리의 연구에 따르면 보안 코드 교육이 효과가 있는 것으로 나타났습니다.Trust Score는 600개 이상의 조직에서 250,000명 이상의 학습자가 작업에서 얻은 2천만 개 이상의 학습 데이터 포인트를 기반으로 하는 알고리즘을 사용한 결과 취약점을 제거하는 데 효과가 있고 이니셔티브를 더욱 효과적으로 만드는 방법을 보여줍니다.

The idea of bringing preventive security to legacy code and systems at the same time as newer applications can seem daunting, but a Secure-by-Design approach, enforced by upskilling developers, can apply security best practices to those systems. It’s the best chance many organizations have of improving their security postures.

보안 코드 및 Secure by Design 원칙에 대한 관심이 높아짐에 따라 개발자는 SDLC 시작 단계부터 사이버 보안에 대한 교육을 받아야 하며, Secure Code Warrior의 신뢰 점수와 같은 도구를 사용하여 진행 상황을 측정하고 개선해야 합니다.

당사의 최신 연구 논문인 보안 기술 벤치마킹: 기업의 보안 설계 간소화는 기업 수준의 실제 보안 설계 이니셔티브를 심층적으로 분석하고 데이터 기반 결과를 기반으로 모범 사례 접근 방식을 도출한 결과입니다.

일반 UNIX 인쇄 시스템 (CUPS) 의 최근 심각도가 높은 취약성을 살펴보면서 Linux 사용자가 직면하고 있는 최신 보안 문제를 알아보십시오.이러한 문제가 어떻게 잠재적 RCE (원격 코드 실행) 로 이어질 수 있는지, 그리고 시스템을 보호하기 위해 무엇을 할 수 있는지 알아보십시오.

크로스 사이트 스크립팅 (XSS) 은 브라우저의 신뢰와 사용자의 무지를 이용하여 데이터를 도용하고 계정을 탈취하며 웹 사이트를 훼손합니다. 이는 매우 심각하고 순식간에 악화될 수 있는 취약점입니다.XSS의 작동 원리, 발생할 수 있는 피해, 예방 방법을 살펴보겠습니다.

보안 코드 학습 노력을 측정하는 데 도움이 되는 심층 분석을 제공하는 새로운 참여 인사이트 보고서에 대해 알아보십시오.

Secure Code Warrior는 DigitalOcean이 처음부터 고품질 코드를 구축 및 릴리스하도록 지원하여 보안을 인식하는 개발자와 함께 디지털 혁신과 현대화를 주도했습니다.

Secure-by-Design is the latest initiative on everyone’s lips, and the Australian government, collaborating with CISA at the highest levels of global governance, is guiding a higher standard of software quality and security from vendors.

Secure Code Warrior에서 도입한 SCW 트러스트 에이전트는 보안 리더에게 조직 내에서 개발자 기반 보안을 확장하는 데 필요한 가시성과 제어 기능을 제공합니다.코드 리포지토리에 연결하여 코드 커밋 메타데이터를 평가하고, 개발자, 사용된 프로그래밍 언어, 배송 타임스탬프를 검사하여 개발자의 보안 지식을 파악합니다.

사이버 보안 전략 계획은 대부분의 조직이 사이버 보안에 접근하는 방식을 대대적으로 변화시키고 있으며, 개발자는 이러한 새로운 목표를 달성하는 데 도움을 줄 수 있는 독보적인 위치에 있습니다.

It's becoming apparent that while cybersecurity platforms and defenses are critical components in defense against modern attacks, what is truly needed is secure code that can be deployed free from vulnerabilities. And that requires security-aware developers with verified security skills.

애자일 학습 방법, Microsoft 팀 통합, 개발 참여 보고서에 대해 자세히 알아보세요.

시큐어 코드 워리어로 개발자의 역량을 강화하세요.당사 플랫폼은 개발자가 온디맨드 방식으로 콘텐츠를 학습할 수 있도록 지원하고 역량을 강화합니다.

조직 보안 및 개발자 역량에 대한 심층적인 통찰력을 제공하는 SCW Trust Score에 대해 알아보십시오.

PCI DSS와 같은 금융 서비스 산업을 관장하는 규정은 보안 코드의 중요성과 보안 모범 사례에 대한 개발자 교육의 필요성을 강조합니다.

주요 Linux 배포판에서 사용하는 XZ Utils 데이터 압축 라이브러리에서 위협 행위자가 백도어를 통해 도입한 심각한 취약점인 CVE-2024-3094 취약점이 발견되었습니다.심각도가 높은 이 문제는 잠재적인 원격 코드 실행을 허용하여 소프트웨어 빌드 프로세스에 심각한 위험을 초래합니다.이 결함은 Fedora Rawhide에 있는 XZ Utils의 초기 버전 (5.6.0 및 5.6.1) 에 영향을 미치며, 조직에서 패치를 구현하도록 긴급히 요청하고 있습니다.이 사건은 오픈 소스 소프트웨어를 유지 관리하는 데 있어 커뮤니티 자원 봉사자의 중요한 역할을 강조하고 소프트웨어 개발 라이프사이클 내에서 향상된 보안 관행과 액세스 제어의 필요성을 강조합니다.

제너레이티브 AI는 금융 서비스 기업에 많은 이점을 제공할 뿐만 아니라 많은 잠재적 위험도 제공합니다.개발자에게 보안 모범 사례를 교육하고 이를 AI 모델과 연계하면 처음부터 보안 코드를 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.

Secure Code Warrior와 Mend.io에서 AI가 보안, 사전 예방적 보안 접근 방식, 취약성 경보의 효과적인 관리에 미치는 영향에 대해 논의합니다.

시큐어 코드 워리어와 Apiiro의 최신 통합에 대해 알아보세요.

Secure Code Warrior 플랫폼의 최신 개선 사항과 곧 제공될 기능에 대해 알아보세요.

보안 코딩 방식을 따르면 개발자는 공격자가 악용할 수 있는 취약점으로부터 애플리케이션을 보호하는 데 도움을 줄 수 있습니다.잘 지은 집이 무너질 가능성이 적은 것처럼, 잘 코딩된 애플리케이션은 해킹을 당할 가능성이 적습니다.

애자일 러닝은 지속적 학습을 통해 문제 해결을 가속화하고 개발자 효율성을 높입니다.

LLM 스타일의 AI 기술이 소프트웨어 개발뿐만 아니라 업무의 여러 측면에 접근하는 방식을 변화시키는 것은 불가피해 보이지만, 우리는 한 발 물러서서 헤드라인 너머의 위험을 고려해야 합니다.코딩의 동반자로서 이 기술의 결함은 아마도 가장 '인간적인' 특성일 것입니다.

오늘은 우리의 아홉 번째 생일입니다. 상황이 계속해서 빠르게 변화하고 있는 가운데 사이버 보안 분야에서 우리의 업적과 지속적인 입지에 대해 저는 여전히 매우 자랑스럽고 감사합니다.

복잡한 보안 도구의 홍수로 인해 CISO의 사이버 보안은 더욱 어려워지고 있습니다.

시큐어 코드 워리어 (Secure Code Warrior) 는 2024년 및 그 이후의 사이버 보안 산업에 대한 10가지 주요 예측

Netskope가 배포한 애자일 학습 환경을 집중 조명하는 SCW 사례 연구 블로그입니다.

소프트웨어 개발 시 AI의 보안 위험을 살펴보고 Secure Code Warrior를 사용하여 이러한 문제를 효과적으로 해결하는 방법을 알아보십시오.

취약점을 줄이고 관계를 강화하며 반복되는 문제의 우선 순위를 정하는 계층화된 접근 방식을 통해 개발자의 역량을 강화하세요.

Explore Secure Code Warrior’s 2023 journey to empower developers, enhance productivity, and mitigate risk in cybersecurity with recent innovations to our agile learning platform.

전 세계 소프트웨어 요구 사항을 충족하기 위해 작성되는 코드의 홍수와 맞물려 지속적인 기술 부족으로 많은 기업이 사이버 보안 전략과 기존 인프라에서 뒤쳐지고 있습니다.이제 우리의 전반적인 사이버 보안 성숙도를 정직하게 살펴보고 바로 눈 앞에 펼쳐진 실행 가능한 빠른 성과를 평가할 때입니다.

보안 리더는 개발자가 보안 코드 학습 경험을 통해 얻고 있는 가치와 프로그램을 더 매력적이고 가장 중요하게는 더 영향력 있게 만드는 방법을 재고해야 합니다.이 블로그에서는 더 많은 실습 학습과 도구와의 통합을 통해 개발자들이 보안 코드 교육에 흥미를 느끼게 하여 큰 성과를 이끌어내고 도입된 취약점을 최대 53% 까지 줄일 수 있는 방법을 살펴보겠습니다.

Secure Code Warrior의 실무 애자일 보안 교육을 통해 취약성과 보안 침해를 줄일 수 있는 방법을 알아보십시오.

curl 라이브러리의 영향을 받는 버전은 SOCKS5 프록시 프로토콜의 기존 문제와 관련된 HEAP 기반 버퍼 오버플로 취약점에 취약합니다.플레이 가능한 미션을 통해 이 취약성 유형을 찾아 해결하는 방법을 알아보세요.

CISO는 점점 더 어려운 상황에 처해 있습니다. 즉, 더 많은 자산을 보호하고, 더 많은 코드를 배포하고, 더 큰 공격 대상을 줄이고, 급격히 줄어드는 재정 자원으로 이를 처리해야 합니다.사이버 보안이 비용 센터로 간주되고 있다는 것은 피할 수 없는 사실입니다. 조직의 보안 프로그램이 위협 행위자를 가로막아 내일의 끔찍한 헤드라인이 되고 있음에도 불구하고 보안 리더는 경영진이 이해할 수 있는 언어로 해당 부서의 전반적인 비즈니스 가치를 판매하고 입증하기 위해 더 많은 노력을 기울여야 합니다.

MoveIt 시나리오는 많은 개발자 및 AppSec 전문가가 이전에 경험했던 것과는 약간 다릅니다. 바로 여기에서 라이브 시뮬레이션을 통해 SQLI 슬레이잉 기술을 테스트할 수 있습니다.

Secure Code Warrior의 새로운 기능: 여러 회사를 위한 토너먼트 설정, 새로운 코딩 지침, 사용자를 위한 SCIM 프로비저닝 등!

지난 몇 년은 사이버 보안 표준을 혁신했다고 해도 과언이 아닙니다. 필수 사항은 아니지만 모든 조직이 이를 준수하고 자체 내부 보안 프로그램의 일부인 것처럼 공급업체 보안 관행을 면밀히 조사하는 것이 목표여야 합니다.

Kamer van Koophandel은 역할 기반 인증, Trust Score 벤치마킹, 그리고 보안에 대한 공동 책임 문화를 통해 어떻게 일상적인 개발 과정에 보안 코딩을 내재화했는지 공유합니다.

Paysafe와 Secure Code Warrior의 파트너십을 통해 개발자 생산성이 45% 향상되고 코드 취약점이 크게 감소한 사례를 확인해 보세요.

DigitalOcean's use of Secure Code Warrior training has significantly reduced security debt, allowing teams to focus more on innovation and productivity. The improved security has strengthened their product quality and competitive edge. Looking ahead, the SCW Trust Score will help them further enhance security practices and continue driving innovation.

이 보고서에서 Devlympics 2023의 결과를 확인해 보세요. Secure Code Warrior가 주최한 이 연례 글로벌 이벤트에서 각 산업별 개발자 참여도, 기술 스택 및 언어 트렌드, 그리고 주요 취약점과 CWE를 자세히 살펴보실 수 있습니다.

Sage가 유연하고 관계 중심적인 접근 방식을 통해 어떻게 보안을 강화하고, 200명 이상의 보안 챔피언을 양성하며, 실질적인 위험 감소를 달성했는지 확인해 보세요.

Secure Code Warrior의 애자일 학습을 통해 Workday가 어떻게 개발자 교육을 혁신했는지 확인해 보세요. Workday는 개발자에게 실습 중심의 언어별 교육을 제공함으로써 SDLC 초기 단계에서 취약점을 줄일 수 있었습니다. 안전한 코드 문화를 구축하기 위한 Workday의 놀라운 성과와 핵심 교훈을 살펴보세요.

본 사례 연구를 통해 Thales가 개발자가 능동적인 보안 챔피언으로 거듭날 수 있도록 애자일 보안 코드 학습 프로그램을 위한 사람, 프로세스, 기술적 접근 방식을 어떻게 구축했는지 알아보세요.

유통 대기업 콜게이트-팜올리브(Colgate-Palmolive)가 디지털 전환 과정에서 애플리케이션 보안을 어떻게 재편했는지 확인해 보세요. 이들은 보안 코딩의 어려움을 해결하기 위해 개발자 워크플로우에 짧고 맥락 중심적인 학습을 통합하는 혁신적인 방식을 도입했습니다.

Learn how Blue Prism, the global leader in intelligent automation for the enterprise, used Secure Code Warrior's agile learning platform to create a security-first culture with their developers, achieve their business goals, and ship secure code at speed

IAG 그룹은 아시아 태평양 지역의 유수 보험사들을 이끄는 기업으로, 매년 약 114억 호주 달러 규모의 보험료를 거두며 수백만 고객의 보험 계약을 인수하고 있습니다.

머신러닝과 사이버 보안을 포함한 다양한 분야에서 수천 명의 직원이 실무적이고 최첨단 기술을 습득할 수 있도록 지원하는 사내 기술 교육 이니셔티브를 어떻게 구축했는지 확인해 보세요.

Secure Code Warrior의 토너먼트를 활용하여 개발자의 참여를 유도하고, 자동차 소프트웨어의 주요 취약점에 대한 인식을 높이며, 다양한 언어와 프레임워크 전반에서 지표를 확보한 방법을 이 종합 사례 연구를 통해 확인해 보세요.

Secure Code Warrior has launched Citizen AI, an AI literacy training programme for non-developer employees intended to support responsible AI adoption across business functions.

New AI literacy program equips non-developer employees with the judgment, risk awareness and responsible-use habits needed to safely adopt AI-powered workflows.

Secure Code Warrior announced Citizen AI by Secure Code Warrior, a new AI literacy program designed specifically for non-developer employees to help organizations build a workforce ready for responsible AI adoption. Citizen AI helps organizationsreduce AI-related human risk, support broader enterprise AI governance initiatives, increase employee confidence when using AI and accelerate the safe adoption of AI-powered workflows.

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Secure Code Warrior, a leader in AI software governance and developer security upskilling, today announced Citizen AI by Secure Code Warrior, a new AI literacy program designed specifically for non-developer employees to help organizations build a workforce ready for responsible AI adoption.

새로운 AI 리터러시 프로그램은 개발자가 아닌 직원들에게 AI 기반 워크플로우를 안전하게 도입하는 데 필요한 판단력, 위험 인식 및 책임감 있는 사용 습관을 길러줍니다.

Organizations are missing a big target when developing governance and developer training programs for AI-assisted software development.

AI software development continues to evolve at a rapid pace for developers and their teams. , CEO & Co-Founder at Secure Code Warrior, posits that as the norm shifts from human-written code to AI-assisted coding and agentic workflows, many security teams now face a critical challenge: managing the new risks that autonomous systems introduce.

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The question facing software development shops isn’t whether Generative AI should be used to create software code, or whether the percentage of code generated by GenAI will increase in the near future. That horse bolted in the last 24 months. The question is how to maintain security and compliance while GenAI and artificial intelligence agents are putting software code in play.

Every September, National Insider Threat Awareness Month serves as a timely reminder that some of the most damaging security incidents don’t originate from external attackers breaching the perimeter — they come from within. Whether through malicious intent, negligence, or simple human error, insiders with legitimate access to systems, data, and facilities remain one of the most persistent and difficult-to-detect risks facing organizations today. As hybrid work, AI-powered tools, and increasingly complex IT environments reshape the workplace, the insider threat landscape continues to evolve in ways that demand fresh attention from security professionals.

With agentic AI further boosting productivity, human code review becomes a serious bottleneck. Developers need to move upstream, establishing the ground rules to ensure that AI plays by the rules.

​The cybersecurity industry, which has been advocating for “security by design” principles for more than a decade, stands in wide-eyed amazement at the risks posed by artificial intelligence (AI). As organizations rush to embrace AI enablement, a CISO’s most pressing priority is to avoid becoming a roadblock. However, without effective AI usage and governance, observability and traceability, organizations may be blindsided by their AI risk.​

Secure Code Warrior has introduced the SCW AI Adoption Model, a framework designed to help organisations govern AI use in software development as the industry shifts from the traditional software development lifecycle (SDLC) toward what the company calls the Agentic Development Lifecycle (ADLC).

With many software engineering teams moving from AI coding assistants into full agentic AI code generation and increasing the amount of code they produce exponentially, ensuring the security of that code must be a top priority. The study produces practical guidance for organizations that are getting on board the AI-assisted or agentic code development train.

Token use can create unexpected, sizeable costs for organizations.

AI enables faster development cycles and allows developers to focus on higher-value work. For many businesses, these efficiencies are becoming essential to remaining competitive. The challenge, therefore, is not whether to adopt AI, but how to do so responsibly. Businesses that invest in developer education, governance frameworks, AI observability and robust security controls will be better positioned to capture the benefits while limiting the associated risks.

The issue is no longer simply about protecting AI models themselves. Increasingly, attackers are focusing on the software ecosystem surrounding those models, including the development tools, middleware, open-source libraries, and automated deployment pipelines that organisations rely upon every day.

As we will unpack together, there is a lot of movement around the world, with some collaboration between nations, but the path forward is far from uniform or clear, particularly in business environments where AI adoption is often mandated before holistic safeguarding measures are in place.  

According to one expert, AI guardrails are not designed as “security boundaries” but rather to influence behaviour – but what if that behaviour is hacking one of your industry partners?

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Cyber security experts have warned that the breach of Hugging Face infrastructure during an OpenAI security evaluation marks a turning point in the risks posed by autonomous AI agents. In the incident, AI models moved beyond a controlled test and carried out a live, multi-stage intrusion against the AI platform.

AI-generated code introduces an average of 15 confirmed vulnerabilities per codebase, research published by Secure Code Warrior indicates.

Frontier AI is facing a PR crisis. After Hugging Face released a blog post on July 16 claiming an autonomous agent had breached its internal environment, OpenAI posted on July 21 that the incident occurred when GPT 5.6 Sol and a “pre-release model” escaped a controlled testing environment.

Secure Code Warrior research reveals AI-generated code introduces an average of 15 vulnerabilities per codebase.

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Secure Code Warrior introduced the SCW AI Trust Index, a living benchmark for AI coding security that grows with every new model, helping organizations understand and govern the security risks introduced by AI-generated code. Built on a methodology created with RMIT University, Australia, then extended by Secure Code Warrior, the research presents comprehensive benchmarks on how often leading LLMs produce insecure code, with material implications for every enterprise scaling AI-assisted development.

AI-generated code introduces 15 vulnerabilities on average per codebase, but the actual risk depends on framework pairing more than the model used.

New SCW AI Trust Index shows AI-generated coding risk is not random, it's predictable by model and framework, giving security leaders the data to safely scale AI-assisted development.

The challenges with AI implementation, constant updates, and the race for industry dominance are coming thick and fast, and security professionals are among the most affected by its vast risk profile.

The Australian government has said AI is very much in the country’s future national interest – but where does it stand today? Here’s what the industry’s best and brightest have to say about artificial intelligence and its role in the modern enterprise.

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The emergence of agentic AI marks a structural shift in software development, introducing systems that not only accelerate production cycles but also perform autonomous reasoning and action beyond direct human control.

As AI-generated code becomes commonplace, CISOs need new audit strategies to measure developer practices, govern AI tool usage, and identify software risks before they reach production.

This category has taken on new urgency in 2026 for a reason that’s specific to this moment: AI coding tools and agents are dramatically increasing how much code gets written and how often it needs to be deployed, tested, and provisioned for. Platform engineering is the layer that determines whether that increased velocity translates into shipped value or into chaos.

According to a recent report from Gartner, the rampant use of shadow AI and rogue automation is further fueling the proliferation of AI vulnerabilities. Gartner notes that 32% of IT workers using generative AI tools at work say they keep them hidden from cybersecurity teams. Combined with low-code/no-code platforms and vibe coding practices, the AI copilots are greatly expanding the enterprise attack surface.

For this article, we asked a central question for security and risk leaders: "What differentiates a policy that genuinely mitigates enterprise risk from one that exists primarily to demonstrate that the organization has acknowledged AI risk?"

Secure Code Warrior's Pieter Danhieux on Managing AI-Driven Development Risks

As generative AI cements its place in enterprise software development, a familiar discipline is taking on new urgency: risk management.

Secure Code Warrior have today announced SCW Trust Agent: AI, the industry’s first governance solution designed to make Artificial Intelligence (AI) influence in software development visible, attributable, and enforceable at the point of commit — enabling enterprises to scale AI coding tools with measurable control over software risk.

Even as we restructure the SDLC around the most impactful elements of the Agile methodology with careful, DevSecOps-centric security considerations, is this the end of the road for AppSec as we know it?

Global InfoSec Awards 2026 Secure Code Warrior Wins Outstanding Achievement in Cybersecurity Risk Management and Compliance Excellence

New AI Software Governance solution makes AI-generated code visible at commit, enforces policy before production, and connects real development behavior to measurable risk reduction.

Secure Code Warrior (SCW) this week added an artificial intelligence (AI) agent that both identifies code generated by an AI coding tool and automatically applies the appropriate governance policies.

Secure Code Warrior has launched SCW Trust Agent: AI, a software governance product that tracks the use of AI coding tools in development and links that usage to software risk when developers commit code.

2026 Globee® Awards for Cybersecurity: Secure Code Warrior Wins Gold Globee for Software Development Cybersecurity Solutions (Best Of)

Secure Code Warrior announced SCW Trust Agent: AI, a governance solution designed to make AI influence in software development visible, attributable, and enforceable at the point of commit — enabling enterprises to scale AI coding tools with measurable control over software risk.

Secure Code Warrior today announced SCW Trust Agent: AI, the industry’s first governance solution designed to make AI influence in software development visible, attributable, and enforceable at the point of commit — enabling enterprises to scale AI coding tools with measurable control over software risk. For the first time, organizations can trace which AI models influenced specific commits, correlate that influence to vulnerability exposure, and take corrective action before insecure code reaches production.

Secure Code Warrior has announced SCW Trust Agent: AI, a governance solution designed to make AI influence in software development visible, attributable, and enforceable at the point of commit, enabling enterprises to scale AI coding tools with measurable control over software risk. Organizations can trace which AI models influenced specific commits, correlate that influence with vulnerability exposure, and take corrective action before insecure code reaches production.

New AI Software Governance solution makes AI-generated code visible at commit, enforces policy before production, and connects real development behavior to measurable risk reduction.

Developers have long struggled to truly claim a seat at the table in traditional threat modeling programs, but with the right skills, they have the opportunity to wield AI responsibly to seriously cut risk and rework in their codebase.

AI-generated code may be “made by machine”, but taking a cookie-cutter approach to securing that code would fall well short of mitigating the vulnerabilities LLMs can introduce. Organizations need to establish precise security reviews, with human developers anchoring the process to implement effective security controls while also managing the specific coding temperament of each LLM used. AI-generated code must undergo the same personalized risk assessments as code written by human developers.