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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October 15, 2024
기업의 Secure-by-Design 이니셔티브를 위한 의미 있는 성공 추진

최신 연구 보고서인 '보안 기술 벤치마킹: 기업 내 Secure-by-Design 효율화'는 기업 수준에서 실제 진행된 Secure-by-Design 이니셔티브를 심층 분석하고, 데이터 기반의 결과를 바탕으로 모범 사례를 도출한 결과물입니다.

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October 7, 2024
심층 분석: GNU-Linux 시스템의 치명적인 CUPS 취약점 탐색

최근 Common UNIX Printing System(CUPS)에서 발견된 고위험 취약점을 통해 Linux 사용자가 직면한 최신 보안 과제를 살펴보세요. 이러한 문제가 어떻게 잠재적인 원격 코드 실행(RCE)으로 이어질 수 있는지, 그리고 시스템을 보호하기 위해 어떤 조치를 취해야 하는지 확인해 보시기 바랍니다.

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September 27, 2024
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코더들의 보안 정복: 공유와 학습 - 사이트 간 스크립팅(XSS)

교차 사이트 스크립팅(XSS)은 브라우저의 신뢰성과 사용자의 부주의를 악용하여 데이터를 탈취하고, 계정을 도용하며, 웹사이트를 변조합니다. 이는 순식간에 심각한 피해로 이어질 수 있는 취약점입니다. XSS의 작동 원리와 발생 가능한 피해, 그리고 이를 예방하는 방법을 함께 살펴보겠습니다.

파란색 그라데이션 배경 위에 노란색 방패 로고가 그려진 문서와 다채로운 색상의 누적 막대 차트.
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September 6, 2024
새로운 참여 인사이트 보고서 소개

보안 코드 학습 성과를 측정하는 데 필요한 심층 분석을 제공하는 새로운 참여 인사이트 보고서(Engagement Insight Report)에 대해 알아보세요.

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August 16, 2024
How the best CISOs leverage people and technology to become true superstars
파란색 배경에 원형 물결 무늬가 있는 Secure Code Warrior와 DigitalOcean 로고.
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August 15, 2024
DigitalOcean이 소프트웨어 보안 부채를 줄이고 생산성과 혁신의 한계를 넓힌 방법

Secure Code Warrior는 DigitalOcean이 개발 초기 단계부터 고품질 코드를 작성하고 배포할 수 있도록 지원했으며, 보안 의식을 갖춘 개발자들을 통해 디지털 혁신과 현대화를 가속화했습니다.

셔츠를 열어 녹색 상의에 새겨진 검은색 슈퍼맨 로고를 드러내는 여성의 일러스트.
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July 24, 2024
보안 분야 여성들의 활약: AWSN이 차세대 보안 슈퍼우먼을 양성하는 방법

‘설계 단계부터 보안을 고려하는(Secure-by-Design)’ 방식은 최근 가장 주목받는 이니셔티브입니다. 호주 정부는 글로벌 거버넌스의 최고 수준에서 CISA와 협력하며, 공급업체에 더 높은 수준의 소프트웨어 품질과 보안을 요구하는 지침을 마련하고 있습니다.

차트는 낮은, 보통, 높은 신뢰 수준의 커밋 타임라인과 함께 82%의 높은 신뢰도 커밋을 보여줍니다.
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July 23, 2024
SCW Trust Agent - 개발자 주도 보안 확장을 위한 가시성과 제어

Secure Code Warrior가 선보이는 SCW Trust Agent는 보안 리더가 조직 내에서 개발자 주도 보안을 확장하는 데 필요한 가시성과 제어 권한을 제공합니다. 코드 저장소에 연결하여 코드 커밋 메타데이터를 평가하고, 개발자, 사용된 프로그래밍 언어, 배포 타임스탬프를 검사하여 개발자의 보안 지식 수준을 파악합니다.

파란색 배경에 픽셀 형태의 사각형이 있고, 그 안에 뇌가 그려진 흰색 전구 윤곽선 이미지.
블로그
June 6, 2024
귀하의 보안 프로그램은 CISA의 사이버 보안 전략 계획을 맞이할 준비가 되셨습니까?

사이버 보안 전략 계획은 대부분의 조직이 사이버 보안에 접근하는 방식에 큰 변화를 요구하고 있으며, 개발자는 이러한 새로운 목표를 달성하는 데 중요한 역할을 할 수 있는 독보적인 위치에 있습니다.

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.

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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.

더 알아보기

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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