AI 소프트웨어 리스크를 시작하기 전에 차단
누가 (또는 무엇을) 작성했는지에 상관없이 모든 커밋에 고품질의 안전한 코드를 제공하십시오.
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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
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
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
이미 사용 중인 도구에 맞게 안전하게 제작되었습니다.
당사의 최신 콘텐츠
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.
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AI 기반 개발 리스크를 가시화하세요
AI 코딩이 어떻게 사용되는지, AI 코딩이 야기하는 위험과 그 이면의 행동을 확인하여 취약점이 출시되기 전에 차단할 수 있습니다.
소스 취약성 감소
실제 개발자 워크플로우에서 제공되는 실무 보안 코딩 및 AI 보안 학습을 통해 조직은 취약성을 53% 이상 줄일 수 있습니다.
개발자 및 AI 정책 제어를 대규모로 적용
출고 전 안전한 AI 기반 개발
소프트웨어 개발 라이프사이클 전반에서 개발자 위험을 확인하고, 정책을 적용하고, 취약성을 방지하세요.
Resources to get you started
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.