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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신뢰 점수는 Secure By-Design-Upskilling 이니셔티브의 가치를 보여줍니다

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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.

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심층 분석: GNU-Linux 시스템의 심각한 CUPS 취약성 탐색

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.

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코더들이 보안을 정복하다: 공유 및 학습 - 크로스 사이트 스크립팅 (XSS)

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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

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AI 도구 사용 추적

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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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trust score
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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