AI 도입 속도가 준비 수준을 앞지르고 있습니다. 그 격차를 줄이세요.

전 직원의 AI 활용 능력과 보안 코딩 역량을 강화하고, AI가 생성한 모든 코드 라인을 관리하세요.

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소프트웨어 개발 전반에 걸쳐 AI 거버넌스를 운영하세요.

보안 감독을 유지하면서 AI 지원 개발을 활성화하세요. AI 사용 현황을 파악하고, 커밋 시점에 거버넌스 워크플로우를 적용하며, 기업의 위험 허용 범위에 맞춰 개발 관행을 조정할 수 있습니다.

AI 소프트웨어 개발의 안전한 확장

  • AI 지원 개발에 대한 전사적 가시성 확보
  • 엔지니어링 팀 전반의 보안 코딩 역량 강화
  • AI 생성 코드를 안전하게 검토하도록 개발자 교육
AI 거버넌스
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커밋 시점에 AI로 인한 취약점 예방.

AI 사용 현황을 가시화하고, 커밋 시점에 보안 코딩 가이드라인을 적용하며, AI 지원 개발을 보안 표준에 맞춰 인간과 AI가 생성한 코드 전반의 취약점을 예방하세요.

새로 유입되는 취약점 53% 이상 감소

  • 개발 팀 전반의 보안 코딩 역량 구축
  • 개발 도구에서 정책 기반 가이드 직접 제공
  • AI 생성 코드가 소프트웨어 리스크에 미치는 영향 파악
Security popout
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배포 속도 저하 없이 AI 개발 규모를 확장하세요.

AI 지원 개발을 안전하고 측정 가능하게 만들어 재작업을 줄이고, 보안 검토 병목 현상을 방지하며, 팀이 더 빠르고 자신 있게 제품을 출시할 수 있도록 지원합니다.

MTTR 최대 82% 단축

  • 적응형 학습으로 개발자 보안 역량 향상
  • 개발 도구 내 실시간 가이드 제공
  • 취약점을 조기에 해결하여 재작업 비용 절감
Engineering
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전사적 보안 역량을 강화하세요.

임직원을 위한 보안 인식 교육부터 개발자를 위한 보안 코딩, 전 직원을 위한 AI 리터러시까지, 모든 역할에 최적화된 맞춤형 학습을 제공합니다.

조직 전체의 보안 학습 규모 확장

  • 전사적 보안 인식 강화
  • 개발 팀 전반의 보안 코딩 기술을 강화하세요
  • 모든 직원이 AI를 안전하고 책임감 있게 사용할 수 있도록 준비시키세요
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업계 1위 보안 코딩 교육 기업
우리가 특별한 이유

이미 사용 중인 도구에 최적화된 보안 환경

*진행 중
총 대화형 학습 활동
11k+
취약점 주제 및 보안 개념
650+
AI / LLM 중심 학습 활동
800+
프로그래밍 언어 및 프레임워크
75+

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사이버 보안 업계 분석: 우리가 반드시 바로잡아야 할 또 다른 반복적 취약점

오늘날의 사이버 보안은 쉴 새 없이 쏟아지는 공격의 연속이지만, 우리는 이에 대응하기 위한 현실적인 조언이나 가장 빠른 해결책을 얻지 못하고 있습니다. 물론 각 보안 사고는 저마다의 특수성이 있고, 취약한 소프트웨어를 노리는 공격 경로 또한 무수히 많습니다. 범용적인 조언에는 한계가 있을 수밖에 없지만, 현재 업계의 모범 사례(best practice)라는 것조차 시간이 갈수록 그 허점이 더욱 분명하게 드러나고 있습니다.

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보안 프로그램이 사고 대응에만 치중되어 있나요? 잘못된 방향입니다.

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Make unit tests readable with Sensei and AssertJ

Implement unit test coding guidelines uniformly and consistently

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바퀴 달린 API: 위험한 취약점을 찾아 떠나는 로드 트립

API 보안을 운에 맡기는 것은 나중에 반드시 문제를 일으키는 지름길입니다. 최악의 경우 치명적인 결과를 초래할 수 있으며, 최선의 경우에도 번거로운 재작업과 성능 저하를 피할 수 없습니다.

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Joda-Time에서 java.time으로 마이그레이션하기

Joda-Time을 java.time으로 간편하게 마이그레이션하기

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November 11, 2021
정부 공급망 파이프라인의 사이버 취약점 실태를 밝히다

사이버 보안이 중요하다는 것은 누구나 알지만, 공급망이라는 맥락에서 그것이 실제로 무엇을 의미할까요?

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보안을 고려하는 개발자 여러분: AppSec이 여러분을 필요로 합니다!

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October 27, 2021
보안 코딩 교육 투자를 위해 상사를 설득하는 방법

보안 코딩에 대해 효과적으로 배우고 그 지식을 유지하는 것이 본질적으로 어려운 것처럼 보일 수 있지만 올바른 도구와 문화가 있다면 반드시 그럴 필요는 없습니다.하지만 이해관계자와 상사가 올바른 유형의 교육에 투자하도록 설득하는 것이 항상 쉬운 것은 아닙니다.다음은 이들의 충성도를 높이는 데 도움이 되는 몇 가지 유용한 팁입니다.

파란색 물결이 튀는 수면 위에 떠 있는 여러 개의 노란색 고무 오리.
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October 19, 2021
개발자에게 동기를 부여하는 것이 더 나은 보안 관행을 만드는 핵심입니다

전문 개발자들은 DevSecOps를 도입하고 안전한 코드를 작성하기를 원하지만, 이러한 노력이 결실을 맺으려면 조직 차원의 전폭적인 지원이 뒷받침되어야 합니다.

관측 가능성

AI 기반 개발의 위험을 가시화하세요

AI 코딩의 활용 방식과 그에 따른 위험, 그리고 그 이면의 동작 원리를 파악하여 취약점이 배포되기 전에 차단하세요.

더 알아보기
사례 연구 읽기

"보안 챔피언 네트워크는 해당 프로그램의 핵심 통제 수단으로 평가받고 있습니다. 한 팀의 경우, 취약점 해결 평균 시간이 82% 단축되는 등 엄청난 효과를 거두었습니다."

매즈 하워드
Sage의 피플 중심 보안 리드

섀도우 AI 발견

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

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신뢰 에이전트 정책

실질적 위험 상관관계 분석

AI 지원 코드와 개발자 역량, 그리고 커밋 시 발생한 취약점을 연결합니다.

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정책 게이팅

AI 도구 사용 추적

저장소, 프로젝트, 기여자별로 AI 지원 개발이 어디에서 이루어지는지 파악하세요.

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분포 차트

위험 신호 우선순위 지정

팀과 저장소 전반에서 가장 시급한 커밋 수준의 위험 핫스팟을 강조합니다.

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학습

소스 단계에서 취약점 감소

실제 개발자 워크플로우 내에서 제공되는 실습형 보안 코딩 및 AI 보안 학습을 통해 조직의 취약점을 53% 이상 줄일 수 있습니다.

더 알아보기
사례 연구 읽기

“Secure Code Warrior와의 파트너십은 매우 원활하고 생산적이었습니다. 그들은 우리가 교육 프로그램을 구현하고 개선하도록 도왔으며, 그 결과 측정 가능한 위험 감소와 더 강력한 보안 개발 문화를 구축할 수 있었습니다.”

Sebastiaan Rijnbout
Kamer van Koophandel 개발 서비스 제품 책임자

게임화된 실습 학습

랩(Labs), 퀘스트(Quests), 미션(Missions), 토너먼트(Tournaments) 등 대화형 플레이 모드를 통해 안전한 코딩 습관을 기를 수 있습니다.

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게임화

안전한 AI 코드 개발

800개 이상의 AI, LLM 및 MCP 활동을 통해 개발자가 AI 생성 코드를 안전하고 효율적으로 검증하는 방법을 배울 수 있습니다.

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팀이 최적화할 수 있도록 지원하세요

단순한 개발자 교육을 넘어선 학습을 통해 개발 프로세스에 보안 마인드셋을 내재화하십시오.

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보안 프로그램 벤치마킹

귀사의 프로그램이 동종 업계와 비교하여 어떤 수준인지 파악하고, 위험 전략에 부합하는 표준을 정의하십시오.

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거버넌스

AI 기반 개발을 자신 있게 확장하세요

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사례 연구 읽기

“Secure Code Warrior는 개발자 생산성을 높이고, 제품 및 개선 사항의 출시 속도를 가속화하며, 시간이 지남에 따라 비용과 리스크를 크게 줄이는 데 도움을 주었습니다.”

Alan Osborne
Paysafe 최고 정보 보안 책임자(CISO)

AI 코딩 정책 관리

AI 지원 개발에 대한 거버넌스 가시성을 확보하고 팀이 일관되게 보안 코딩 표준을 준수하도록 지원하세요.

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AI 사용 정책 설정

승인된 AI 모델을 정의하고 커밋 수준의 사용을 정책에 맞게 조정하세요.

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정책

CI에서 기록, 경고 또는 차단

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커밋 정책

정책 수정 트리거

위험한 행동이나 승인되지 않은 AI 사용이 감지되면 맞춤형 적응형 학습을 할당하세요.

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배포 전 AI 기반 개발 거버넌스 확보

소프트웨어 개발 수명 주기 전반에서 개발자 리스크를 파악하고, 정책을 시행하며, 취약점을 예방하세요.

데모 예약하기
trust score
AI 소프트웨어 거버넌스 FAQ

AI 소프트웨어 거버넌스를 이해하고 AI 기반 소프트웨어 리스크를 줄이는 방법을 알아보세요

AI 소프트웨어 거버넌스가 무엇인지, 왜 중요한지, 그리고 Secure Code Warrior가 조직의 안전한 AI 지원 개발 도입을 어떻게 돕는지 알아보세요.

AI 소프트웨어 거버넌스란 무엇인가요?

AI 소프트웨어 거버넌스는 소프트웨어 개발 과정에서 인공지능이 어떻게 사용되는지 파악하고, 측정하며, 제어하고, 규제하는 역량을 의미합니다. 여기에는 AI 코딩 어시스턴트 및 LLM에 대한 가시성 확보, 커밋 수준의 위험 분석, 정책 시행, 그리고 위험한 AI 생성 코드가 프로덕션 환경에 배포되지 않도록 차단하는 과정이 포함됩니다.

AI 소프트웨어 거버넌스가 중요한 이유는 무엇일까요?

조직 내에서 개발자들이 단순히 AI 챗봇을 활용하던 단계를 넘어, AI 에이전트가 자율적으로 코드를 생성하고 수정하는 단계로 나아가면서 위험 범위가 급격히 확대되고 있습니다. 이러한 도구는 기계적인 속도로 취약점과 보안에 취약한 패턴을 생성하고 규정 준수 문제를 야기할 수 있습니다.

AI 소프트웨어 거버넌스는 AI 사용 현황을 가시화하고, 정책 통제를 강화하며, 코드가 프로덕션 환경에 배포되기 전에 AI로 인한 위험을 사전에 차단함으로써 조직이 안전하게 AI를 도입할 수 있도록 지원합니다.

AI 개발 거버넌스와 DevSecOps는 어떻게 다른가요?

DevSecOps는 CI/CD 파이프라인에 보안 테스트를 통합하여 취약점을 탐지합니다. AI 개발 거버넌스는 여기서 한발 더 나아가 AI 사용 현황을 가시화하고, AI 지원 커밋과 개발자 역량을 연관 분석하며, 커밋 시점에 AI 모델 정책을 강제하고, 안전한 코딩 습관을 개선합니다. 즉, DevSecOps가 위험을 탐지한다면 AI 거버넌스는 이를 예방합니다.

Secure Code Warrior는 어떻게 AI 소프트웨어 리스크를 줄이나요?

AI가 생성한 코드를 안전하게 보호하려면 AI 도구 사용 현황에 대한 가시성, 커밋 수준의 리스크 분석, 그리고 개발 워크플로우 전반에 걸친 거버넌스 감독이 필요합니다. Secure Code Warrior는 통합 AI 소프트웨어 거버넌스 플랫폼 내에서 AI 관측성, 취약점 상관관계 분석, 개발자 역량에 대한 인사이트를 제공합니다.

경영진이나 감사 기관에 AI 위험 감소를 어떻게 입증하시겠습니까?

Secure Code Warrior는 기업용 대시보드, AI 모델 추적성, 거버넌스 보고 기능을 제공하여 도입된 취약점의 측정 가능한 감소, 개발자 Trust Score®™ 지표 개선, 팀 전반의 정책 준수 여부를 입증합니다.

또한 이 플랫폼은 개발자, AI 코딩 어시스턴트, LLM, 자율 에이전트 등 특정 코드를 생성한 주체가 누구인지 또는 무엇인지에 대한 감사 준비가 완료된 추적성을 유지합니다. 이는 경영진, 규제 기관, 감사인을 위한 검증 가능한 AI 소프트웨어 공급망 책임성을 구축합니다.

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