AI 소프트웨어 리스크를 시작하기 전에 차단

누가 (또는 무엇을) 작성했는지에 상관없이 모든 커밋에 고품질의 안전한 코드를 제공하십시오.

데모 예약
AI 소프트웨어 거버넌스

AI 기반 개발을 위한 컨트롤 플레인

AI 기반 개발을 가시적이고 안전하며 탄력적으로 만들어 제작 전에 취약점을 방지하여 팀이 확신을 갖고 빠르게 움직일 수 있도록 하세요.

대규모 엔터프라이즈 거버넌스, 신뢰할 수 있는 AI 개발.

정책을 수립하고, 전사적 가시성을 확보하고, 개발 라이프사이클 전반에 걸쳐 통제되지 않은 AI 생성 위험을 방지하세요.

AI가 생성하는 코드의 양에 대한 가시성 확보

  • AI 워크플로우 전반의 보안 개발 정책 정의 및 적용
  • Strengthen secure coding capability across engineering teams
  • 언어 및 취약점에 대한 실습 교육에 액세스
AI Governance
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커밋 시 AI 유입 취약성 방지

유입된 취약성 53% 이상 감소

  • 개발자 및 AI 기반 워크플로우 전반에서 보안 코딩 기능 구축
  • Deliver policy-aligned guidance directly in developer tools
  • See how AI-generated code impacts software risk
Security popout
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속도 저하 없이 AI 개발을 확장하세요

MTTR을 최대 82% 까지 줄일 수 있습니다.

  • 적응형 학습 및 실습 랩을 통해 측정 가능한 기술 향상을 주도합니다.
  • Deliver real-time guidance inside developer tools
  • Fix vulnerabilities earlier to reduce cost of rework
Engineering
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우리가 멋진 이유

이미 사용 중인 도구에 맞게 안전하게 제작되었습니다.

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*곧 출시 예정
개념적 학습 활동 및 대화형 학습 활동
11k+
취약성 주제 및 보안 개념
650+
15개 코딩 언어의 AI 챌린지
800+
코딩 언어 및 프레임워크
75+

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메타버스에서의 악의적: 새로운 국경에서 알려진 사이버 위협에 맞서기

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February 15, 2023
개발자 주도 보안을 통한 기술적 부채 완화

안전하지 않은 코드와 그에 따른 기술적 부채를 해결하는 데 드는 비용은 오늘날 기술이 직면한 가장 큰 장애물 중 하나입니다.확장 가능한 보안 코드 교육 프로그램을 구현하여 소프트웨어 개발 주기 초기에 잘못된 코딩 패턴을 해결하고 취약성을 탐지하여 기술적 부채를 줄이는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보십시오.

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February 10, 2023
개발자는 “보안 코딩”을 어떻게 정의합니까?

보안 코딩 행위를 구성하는 요소에 대한 인식은 논쟁의 여지가 있습니다.에반스 데이터 (Evans Data) 와 공동으로 진행한 최근 연구에 따르면 이러한 감정은 흑백으로 드러났습니다.개발자 주도 보안 현황 2022년 설문조사에서는 1200명의 현역 개발자를 대상으로 한 주요 인사이트와 경험을 바탕으로 보안 영역에서의 태도와 과제를 조명합니다.

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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.

생일 색종이 조각 및 축하
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January 27, 2023
시큐어 코드 워리어 8주년: 모두 로켓선에 탑승하세요

이번 주에는 공식적으로 시큐어 코드 워리어 탄생 8주년을 기념합니다.한 편으로는 아폴로 11호 임무 길이의 350배에 달하며, 축구 경기 45,000경기, 즉 슈퍼 마리오 오디세이를 끝까지 5696회 플레이한 것과 같습니다.다른 한편으로는 자이언트 토터스 수명의 1/3에 불과합니다 (궁금하시다면 250년).고성장 스타트업의 세계에서는 수많은 우여곡절, 교훈, 성취의 여정을 의미하는데, 그 중 상당수는 우리가 처음 사업 계획을 세울 때는 상상도 할 수 없었던 것들입니다.

시큐어 코드 워리어 쉴드와 함께 2022년 리뷰
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2022년 리뷰 - 시큐어 코드 워리어를 최대한 활용하는 데 도움이 되는 하이라이트, 새로운 혁신, 리소스

Secure Code Warrior에서는 개발자와 조직이 오늘날의 끊임없이 변화하는 보안 문제를 해결하는 데 필요한 적절한 기술을 갖추도록 돕기 위해 끊임없이 혁신하고 있습니다.조직에서 소프트웨어 개발 주기가 시작될 때 개발자 중심 보안을 통해 소프트웨어를 보호할 수 있도록 올해 발표된 리소스 및 지침뿐만 아니라 플랫폼의 주요 기능 및 업데이트를 모아 놓았습니다.

동전 토양에서 자라는 작은 식물
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December 8, 2022
개발자 기반 보안의 ROI

누구나 기술 스택이나 추가 교육 프로그램에 투자할 때 좋은 투자 수익을 원하지만 보안에 관해서는 단순한 ROI를 계산하는 것 이상의 긴 게임을 해야 합니다.개발자 주도 보안에 투자하여 비용이 많이 드는 보안 침해, 생산성 손실, 누적된 기술 부채로 인한 비용을 절감할 뿐만 아니라 오늘날의 위협 환경에 앞서 나갈 수 있는 사전 예방적이고 비용 효율적인 전략을 수립하는 방법을 알아보십시오.

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November 24, 2022
개발자 주도 보안에 대한 일관된 접근 방식 확립

소프트웨어 업데이트 프로세스를 통해 주요 기업 및 정부 기관을 비롯한 인기 있는 Orion 관리 소프트웨어 사용자 18,000명 이상을 감염시킨 SolarWinds 캠페인과 같은 주요 보안 침해에 대응하여 보다 효과적인 개발자 주도 보안 노력에 대한 요구가 증가하고 있습니다.규모를 막론한 모든 조직에서 자사의 '소프트웨어 공급망'에 의문을 제기하기 시작하면서 소프트웨어를 만드는 개발자에게 검증된 보안 기술과 인식을 갖추도록 요구하고 있습니다.

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November 23, 2022
SCW 통합: 마이크로 러닝으로 평균 문제 해결 시간 단축

견고한 테크스택의 중요성은 누구나 알고 있습니다.Secure Code Warrior의 통합 목표는 코드의 취약점을 찾아 수정하고, 평균 수정 시간을 단축하고, 신뢰할 수 있는 강력한 솔루션을 사용하는 것입니다.마이크로 러닝 모멘트를 개발자의 워크플로에 통합하는 것이 더 나은 학습과 더 빠른 해결의 핵심입니다.

관찰 가능성

AI 기반 개발 리스크를 가시화하세요

AI 코딩이 어떻게 사용되는지, AI 코딩이 야기하는 위험과 그 이면의 행동을 확인하여 취약점이 출시되기 전에 차단할 수 있습니다.

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사례 연구 읽기

“보안 챔피언 네트워크는 해당 프로그램의 주요 제어 수단으로 여겨져 왔습니다.한 팀의 경우 취약점을 해결하는 데 걸리는 평균 시간이 82% 단축되는 등 엄청난 영향을 받았습니다.”

매즈 하워드
Sage의 사람 중심 보안 책임자

섀도우 AI 살펴보기

팀 전체에서 어떤 AI 도구, LLM, MCP가 사용되고 있는지 확인하세요.

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실제 위험의 상관관계 파악

AI 지원 코드를 개발자 기술과 연결하고 커밋 시 취약점을 도입했습니다.

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AI 도구 사용 추적

리포지토리, 프로젝트, 기여자별로 AI 지원 개발이 이루어지는 위치를 이해하세요.

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distribution chart

중요 위험 신호의 우선 순위 지정

팀과 저장소 전반에서 가장 긴급한 커밋 수준의 위험 핫스팟을 강조하세요.

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학습

소스 취약성 감소

실제 개발자 워크플로우에서 제공되는 실무 보안 코딩 및 AI 보안 학습을 통해 조직은 취약성을 53% 이상 줄일 수 있습니다.

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사례 연구 읽기

“시큐어 코드 워리어와의 파트너십은 순조롭고 생산적이었습니다.교육 프로그램을 구현하고 개선하는 데 도움을 주었고, 그 결과 측정 가능한 위험 감소와 보안 개발 문화가 강화되었습니다.”

세바스티안 린부트
개발 서비스의 제품 소유자 
앳 카메르 반 쿠프한델

게임화된 실습 학습

코딩 랩, 퀘스트, 미션, 토너먼트를 포함한 인터랙티브 플레이 모드는 실제 연습을 통해 안전한 코딩 습관을 기를 수 있습니다.

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안전한 AI 코드 개발

700개 이상의 AI, LLM 및 MCP 활동을 통해 개발자는 AI 생성 코드를 안전하게 검증할 수 있습니다.

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팀이 최적화할 수 있도록 지원

개발자 교육을 넘어서는 관련 실무 학습을 통해 개발 프로세스에 보안 사고방식을 적용하세요.

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보안 프로그램 벤치마킹

조직의 역량을 강화하여 동료와 비교하여 성과를 벤치마킹할 수 있습니다.요구 사항을 충족하고 비즈니스 성과를 달성하는 보안 프로그램의 표준을 설정하세요.

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지배 구조

개발자 및 AI 정책 제어를 대규모로 적용

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사례 연구 읽기

“Secure Code Warrior는 개발자 생산성을 높이고, 제품 및 개선 사항을 시장에 출시하는 능력을 가속화하고, 시간이 지남에 따라 비용과 위험을 크게 줄이는 데 도움이 되었습니다.”

앨런 오스본

페이세이프의 최고 정보 보안 책임자

보안 거버넌스 적용

정책 시행을 자동화하여 AI 지원 개발자가 보안 코딩 표준을 충족할 수 있도록 합니다.

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승인된 AI 모델 제어

커밋 시점에 승인된 AI 도구, LLM 및 코딩 에이전트로 사용을 제한합니다.

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CI에 기록, 경고 또는 차단

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Commit policy

트리거 정책 기반 문제 해결

위험한 행동이나 무단 AI 사용이 감지되면 표적형 적응형 학습을 할당합니다.

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출고 전 안전한 AI 기반 개발

소프트웨어 개발 라이프사이클 전반에서 개발자 위험을 확인하고, 정책을 적용하고, 취약성을 방지하세요.

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AI 소프트웨어 거버넌스 FAQ

AI 소프트웨어 거버넌스 및 AI 기반 소프트웨어 위험을 줄이는 방법 이해

AI 소프트웨어 거버넌스가 무엇인지, 왜 중요한지, Secure Code Warrior가 조직이 AI 지원 개발을 안전하게 채택하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보십시오.

AI 소프트웨어 거버넌스란 무엇일까요?

AI 소프트웨어 거버넌스는 소프트웨어 개발에서 인공 지능이 사용되는 방식을 보고, 측정하고, 제어하고, 적용할 수 있는 능력입니다.여기에는 AI 코딩 어시스턴트 및 LLM에 대한 가시성, 커밋 수준의 위험 분석, 정책 시행, 위험한 AI 생성 코드가 프로덕션 단계에 도달하지 못하도록 방지하는 기능이 포함됩니다.

AI 소프트웨어 거버넌스가 중요한 이유는 무엇일까요?

조직이 AI 챗봇을 아무렇게나 사용하는 개발자에서 자율적으로 코드를 생성하고 수정하는 AI 에이전트로 이동함에 따라 위험 범위가 크게 확대됩니다.이러한 도구는 취약점, 안전하지 않은 패턴, 시스템 속도에 따른 규정 준수 노출을 야기할 수 있습니다.

AI 소프트웨어 거버넌스를 통해 조직은 AI 사용을 가시화하고, 정책 제어를 적용하고, 코드가 프로덕션에 도달하기 전에 AI로 인한 위험을 방지함으로써 AI를 안전하게 채택할 수 있습니다.

AI 개발 거버넌스는 DevSecOps와 어떻게 다른가요?

DevSecOps는 보안 테스트를 CI/CD 파이프라인에 통합하여 취약점을 탐지합니다.AI 개발 거버넌스는 AI 사용을 가시화하고, AI 지원 커밋을 개발자 기술과 연관시키고, 커밋 시 AI 모델 정책을 적용하고, 보안 코딩 동작을 개선함으로써 한 걸음 더 나아갑니다.DevSecOps는 위험을 감지하고 AI 거버넌스는 위험을 방지합니다.

시큐어 코드 워리어는 AI 소프트웨어 위험을 어떻게 줄일까요?

AI 생성 코드를 보호하려면 AI 도구 사용에 대한 가시성, 커밋 수준 위험 분석, 개발 워크플로 전반의 거버넌스 감독이 필요합니다.Secure Code Warrior는 통합 AI 소프트웨어 거버넌스 플랫폼 내에서 AI 관찰 가능성, 취약성 상관 관계 및 개발자 역량 통찰력을 제공합니다.

How do you prove AI risk reduction to leadership or auditors?

Secure Code Warrior provides enterprise dashboards, AI model traceability, and governance reporting that demonstrate measurable reductions in introduced vulnerabilities, improved developer Trust Score®™ metrics, and policy compliance across teams.

The platform also maintains audit-ready traceability of who — or what — generated specific code, including developers, AI coding assistants, LLMs, and autonomous agents. This creates verifiable AI software supply chain accountability for leadership, regulators, and auditors.

아직도 궁금한 점이 있으신가요?

난감할 수 있는 고객을 사로잡기 위한 지원 세부 정보.

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