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
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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+

최신 콘텐츠

블로그
June 5, 2019
브런치 최고의 순간: 앱 보안 리더들이 전하는 지혜

Leaders in AppSec 패널은 조직의 AppSec 예산을 최대한 활용하는 방법과 같은 중요한 문제뿐만 아니라 청중으로부터 제기되는 몇 가지 복잡한 질문을 다루면서 보안 전문가가 조직 내에서 실행 가능한 프로그램을 구축하는 데 도움이 될 진정한 아침 마법을 제시했습니다.

블로그
May 30, 2019
개발자를 위한 보안 정복: 공유 및 학습 시리즈 - 불충분한 로깅 및 모니터링

로깅 및 모니터링 미흡은 애플리케이션 방어 체계에서 가장 위험한 요소 중 하나입니다. 이러한 취약점이나 상태가 방치될 경우, 어떠한 고도화된 공격이라도 결국 성공할 가능성이 매우 높습니다.

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May 23, 2019
개발자를 위한 보안 정복: 공유 및 학습 시리즈 - 검증되지 않은 리다이렉트 및 포워드

검증되지 않은 리다이렉트 및 포워딩을 처리할 수 있는 웹사이트나 애플리케이션을 코딩하는 것은 사용자뿐만 아니라 조직 전체에 매우 위험할 수 있습니다.

푸른 하늘 아래 야외 축제에서 사람들이 형형색색의 가루를 공중으로 뿌리고 있다.
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May 22, 2019
Secure Code Warrior와 Bugcrowd: 보안 전문가들의 천생연분

공식 발표합니다. 저희는 Bugcrowd와 힘을 합쳐 개발자들이 안전한 코딩을 배우고, 역량을 강화하며, 더 나은 통찰을 얻을 수 있도록 지원하는 데 앞장설 것입니다.

블로그
May 16, 2019
개발자를 위한 보안 정복: 공유 및 학습 시리즈 - 코드 삽입

코드 인젝션 공격은 많은 웹 사이트와 애플리케이션에서 발생하는 가장 흔하고 가장 위험한 공격 중 하나입니다.이러한 공격은 정교함과 위험 측면에서 모두 뛰어나지만 사용자 입력을 받아들이는 거의 모든 사이트나 앱이 취약할 수 있습니다.

검은색 벽에 걸린 빨간색 네온사인으로, 물음표, 달러 기호, 해골, 해시태그, 소용돌이, 퍼센트 기호가 포함되어 있습니다.
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May 9, 2019
평문 비밀번호의 대가, 몸값 요구에 시달리는 GitHub 사용자들

최근 발생한 GitHub 저장소 공격은 보안 업계의 고질적인 문제를 여실히 보여줍니다. 대다수의 개발자가 보안에 대한 인식이 부족하며, 이로 인해 소중한 데이터가 언제든 위험에 노출될 수 있다는 점입니다.

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May 9, 2019
개발자를 위한 보안 정복: 공유 및 학습 시리즈 - 잘못된 접근 제어

비즈니스 애플리케이션을 구축할 때는 내부용이든 고객 외부용이든 관계없이 모든 사용자가 모든 기능을 수행하도록 허용하지 않는 것이 일반적입니다. 만약 그렇게 한다면, 접근 제어 취약점(Broken Access Control)에 노출될 위험이 있습니다.

조명이 켜진 헬릭스 브리지와 물에 비친 모습이 어우러진 싱가포르 마리나 베이 샌즈의 야경.
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May 3, 2019
사이버 보안 모범 사례를 찾으려면 금융 업계를 주목하십시오

모든 산업 분야의 조직을 가리지 않고 사이버 공격이 급증함에 따라, 막대한 비용과 이미지 실추, 수익성 악화로 이어지는 데이터 유출의 위협은 매우 현실적인 문제가 되었습니다. 이 문제는 줄어들기는커녕 종양처럼 계속해서 커지고 있습니다.

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May 2, 2019
코더의 보안 정복: 공유 및 학습 시리즈 - 정보 노출

웹 앱이 너무 많은 정보를 노출하면 공격자가 더 쉽게 침입할 수 있습니다. 이 게시물에서는 정보 노출의 정의, 위험한 이유, 방지 방법에 대해 알아보겠습니다.

블로그
April 25, 2019
코더를 위한 보안 정복: 공유 및 학습 시리즈 - 알려진 취약점이 있는 구성 요소 사용하기

모든 애플리케이션은 직접 작성하지 않은 구성 요소를 사용하므로, 해당 구성 요소의 취약점은 곧 보안 위험이 될 수 있습니다. 알려진 취약점이 있는 구성 요소를 사용하는 것이 무엇을 의미하는지, 얼마나 위험한지, 그리고 이를 어떻게 해결해야 하는지 알아보겠습니다.

관측 가능성

AI 기반 개발의 위험을 가시화하세요

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

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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.

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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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