標準の設定：SCWがGitHubで無料のAIコーディングセキュリティルールを公開
AI支援開発はもはや未来の話ではなく、すでに現実のものとなり、ソフトウェア開発のあり方を急速に変革しています。GitHub Copilot、Cline、Roo、Cursor、Aider、Windsurfといったツールは、開発者を自らの副操縦士へと変革し、イテレーションを高速化し、プロトタイピングから大規模なリファクタリングプロジェクトまで、あらゆるプロセスを加速させます。
しかし、この変化に伴って、スピードとセキュリティというおなじみの緊張関係が生まれます。
でSecure Code Warrior開発者がAIコーディングツールを使用する際にセキュリティを確保できるよう、私たちは常に考え続けてきました。だからこそ、シンプルで強力、そしてすぐに使えるAIセキュリティルールをリリースできることを嬉しく思います。これはGitHub上で誰でも利用できる、無料で利用できる公開リソースです。 Secure Code Warrior 顧客がそれらを使用するように、私たちはこれらのルールを誰でも採用して自分のプロジェクトに拡張できる無料のコミュニティ主導の基盤として提供しています。
これらのルールはガードレールとして機能するように設計されており、開発者が猛スピードで作業している場合でも、AI ツールをより安全なコーディング プラクティスへと導きます。
急いでいる人のためのまとめ
CopilotやCursorといったAIコーディングツールが現代の開発に不可欠なものとなっている今、セキュリティは後回しにすることはできません。そこで私たちは、AIコード生成をより安全なデフォルトへと導く、軽量でセキュリティ重視のルールセットを構築しました。
- ウェブフロントエンド、バックエンド、モバイルをカバー
- AIツールに簡単に組み込める
- 公開されており、無料で使用でき、独自のプロジェクトにすぐに導入できます。
ルールについて詳しくはこちら→ https://github.com/SecureCodeWarrior/ai-security-rules
AI がキーボードで操作する場合でも、安全なコーディングをデフォルトにしましょう。
1. AI支援コーディングの時代にルールが重要な理由
AIコーディングツールは非常に便利ですが、絶対確実ではありません。動作するコードを素早く生成できる一方で、特定のチームやプロジェクトの具体的な標準、規約、セキュリティポリシーを理解するためのニュアンスが欠けていることがよくあります。
ここで、プロジェクト レベルのルール ファイルが役立ちます。
CursorやCopilotといった最新のAIツールは、コード生成方法に影響を与える設定ファイルをサポートしています。これらのルールファイルは、AIの耳元でささやくように、次のような指示を与えます。
「このプロジェクトでは、SQL 文字列を連結することはありません。」
「安全でないデフォルトよりも安全なヘッダーを使用したフェッチを優先します。」
「セキュリティ監査が必要でない限り、eval() の使用は避けてください。」
これらのルールは万能薬ではなく、強力なコード レビュー プラクティスやセキュリティ ツールの代わりとなるものでもありませんが、AI によって生成されたコードを、チームが安全な開発のために既に従っている、または従うべきプラクティスと一致させるのに役立ちます。
2. 私たちが構築したもの（そして構築しなかったもの）
スタータールールは、 公開GitHubリポジトリ。以下がその例です。
- ドメイン別に整理（Webフロントエンド、バックエンド、モバイルを含む）
- セキュリティに重点を置き、インジェクションの欠陥、安全でない処理、CSRF 保護、弱い認証フローなどの繰り返し発生する問題をカバーします。
- 軽量設計 - 網羅的なルールブックではなく、実用的な出発点となることを目的としています
AIコンテキストウィンドウの価値と、コードがそれらのトークンをいかに速く消費するかを私たちは理解しています。そのため、ルールは明確かつ簡潔に、そしてセキュリティに厳格に焦点を当てて作成しています。言語やフレームワークに特化したガイダンスは意図的に避け、アーキテクチャや設計に固執することなく、幅広い環境で機能する、幅広く適用可能で影響力の大きいセキュリティプラクティスを採用しています。
これらのルールは、AIツールがサポートする設定形式に、ほとんど、あるいは全くリファクタリングすることなく簡単に組み込めるように記述されています。AIを安全なデフォルト設定へと導くための、ポリシーの出発点として考えてください。
3. 新たな防御層
実際には次のようになります。
- AI がユーザー入力を処理するコードを提案する場合、単なる処理ではなく、検証とエンコードを重視します。
- データベース クエリを構築する場合、文字列の連結ではなく、パラメータ化を推奨する可能性が高くなります。
- フロントエンド認証フローを生成する場合、AI は安全でないローカル ストレージ ハックではなく、トークン処理のベスト プラクティスを推奨する可能性が高くなります。
これらはいずれも、セキュリティプログラムにおける戦略的な開発者リスク管理、特に継続的なセキュリティスキル向上に代わるものではありません。また、セキュリティに精通した開発者の必要性がなくなるわけでもありません。特に、LLM（法務・法務・法務・法務）の指導やAI生成コードのレビューを行う開発者が増える中で、こうしたガードレールは、開発者が迅速に作業を進めたり、マルチタスクを実行したり、ツールを過度に信頼したりしている状況において、意味のある防御層を追加します。
次は何？
これは完成品ではなく、出発点です。
AIコーディングツールの進化に伴い、セキュアな開発へのアプローチも進化する必要があります。AIセキュリティルールは無料でご利用いただけ、お客様のプロジェクトに合わせて柔軟に拡張できます。私たちはこれらのルールセットを継続的に進化させることに尽力しており、皆様からのご意見をお待ちしております。ぜひお試しいただき、ご感想をお聞かせください。
GitHubでルールを調べる
SCW Exploreの「ルールの使用」ガイドラインを読む
AIを活用したコーディングは、すでにソフトウェア開発のあり方を大きく変えつつあります。最初から安全性を確保しましょう。
AI支援開発はもはや未来の話ではなく、すでに現実のものとなり、ソフトウェア開発のあり方を急速に変革しています。GitHub Copilot、Cline、Roo、Cursor、Aider、Windsurfといったツールは、開発者を自らの副操縦士へと変革し、イテレーションを高速化し、プロトタイピングから大規模なリファクタリングプロジェクトまで、あらゆるプロセスを加速させます。
Shannon Holt は、アプリケーション セキュリティ、クラウド セキュリティ サービス、PCI-DSS や HITRUST などのコンプライアンス標準に関する経験を持つサイバー セキュリティ製品のマーケティング担当者です。
Secure Code Warrior は、ソフトウェア開発ライフサイクル全体にわたってコードを保護し、サイバーセキュリティを最優先とする企業文化を創造するために、お客様の組織を支援します。AppSec マネージャー、開発者、CISO、またはセキュリティに関わるすべての人が、安全でないコードに関連するリスクを減らすことができるよう、支援します。
デモを予約する
Shannon Holt は、アプリケーション セキュリティ、クラウド セキュリティ サービス、PCI-DSS や HITRUST などのコンプライアンス標準に関する経験を持つサイバー セキュリティ製品のマーケティング担当者です。
シャノン・ホルトは、アプリケーションセキュリティ、クラウドセキュリティサービス、そしてPCI-DSSやHITRUSTといったコンプライアンス標準に精通したサイバーセキュリティ製品マーケターです。彼女は、セキュリティに対する期待と現代のソフトウェア開発の現実とのギャップを埋め、技術チームにとって安全な開発とコンプライアンスをより実践的で身近なものにすることに情熱を注いでいます。
AI支援開発はもはや未来の話ではなく、すでに現実のものとなり、ソフトウェア開発のあり方を急速に変革しています。GitHub Copilot、Cline、Roo、Cursor、Aider、Windsurfといったツールは、開発者を自らの副操縦士へと変革し、イテレーションを高速化し、プロトタイピングから大規模なリファクタリングプロジェクトまで、あらゆるプロセスを加速させます。
しかし、この変化に伴って、スピードとセキュリティというおなじみの緊張関係が生まれます。
でSecure Code Warrior開発者がAIコーディングツールを使用する際にセキュリティを確保できるよう、私たちは常に考え続けてきました。だからこそ、シンプルで強力、そしてすぐに使えるAIセキュリティルールをリリースできることを嬉しく思います。これはGitHub上で誰でも利用できる、無料で利用できる公開リソースです。 Secure Code Warrior 顧客がそれらを使用するように、私たちはこれらのルールを誰でも採用して自分のプロジェクトに拡張できる無料のコミュニティ主導の基盤として提供しています。
これらのルールはガードレールとして機能するように設計されており、開発者が猛スピードで作業している場合でも、AI ツールをより安全なコーディング プラクティスへと導きます。
急いでいる人のためのまとめ
CopilotやCursorといったAIコーディングツールが現代の開発に不可欠なものとなっている今、セキュリティは後回しにすることはできません。そこで私たちは、AIコード生成をより安全なデフォルトへと導く、軽量でセキュリティ重視のルールセットを構築しました。
- ウェブフロントエンド、バックエンド、モバイルをカバー
- AIツールに簡単に組み込める
- 公開されており、無料で使用でき、独自のプロジェクトにすぐに導入できます。
ルールについて詳しくはこちら→ https://github.com/SecureCodeWarrior/ai-security-rules
AI がキーボードで操作する場合でも、安全なコーディングをデフォルトにしましょう。
1. AI支援コーディングの時代にルールが重要な理由
AIコーディングツールは非常に便利ですが、絶対確実ではありません。動作するコードを素早く生成できる一方で、特定のチームやプロジェクトの具体的な標準、規約、セキュリティポリシーを理解するためのニュアンスが欠けていることがよくあります。
ここで、プロジェクト レベルのルール ファイルが役立ちます。
CursorやCopilotといった最新のAIツールは、コード生成方法に影響を与える設定ファイルをサポートしています。これらのルールファイルは、AIの耳元でささやくように、次のような指示を与えます。
「このプロジェクトでは、SQL 文字列を連結することはありません。」
「安全でないデフォルトよりも安全なヘッダーを使用したフェッチを優先します。」
「セキュリティ監査が必要でない限り、eval() の使用は避けてください。」
これらのルールは万能薬ではなく、強力なコード レビュー プラクティスやセキュリティ ツールの代わりとなるものでもありませんが、AI によって生成されたコードを、チームが安全な開発のために既に従っている、または従うべきプラクティスと一致させるのに役立ちます。
2. 私たちが構築したもの（そして構築しなかったもの）
スタータールールは、 公開GitHubリポジトリ。以下がその例です。
- ドメイン別に整理（Webフロントエンド、バックエンド、モバイルを含む）
- セキュリティに重点を置き、インジェクションの欠陥、安全でない処理、CSRF 保護、弱い認証フローなどの繰り返し発生する問題をカバーします。
- 軽量設計 - 網羅的なルールブックではなく、実用的な出発点となることを目的としています
AIコンテキストウィンドウの価値と、コードがそれらのトークンをいかに速く消費するかを私たちは理解しています。そのため、ルールは明確かつ簡潔に、そしてセキュリティに厳格に焦点を当てて作成しています。言語やフレームワークに特化したガイダンスは意図的に避け、アーキテクチャや設計に固執することなく、幅広い環境で機能する、幅広く適用可能で影響力の大きいセキュリティプラクティスを採用しています。
これらのルールは、AIツールがサポートする設定形式に、ほとんど、あるいは全くリファクタリングすることなく簡単に組み込めるように記述されています。AIを安全なデフォルト設定へと導くための、ポリシーの出発点として考えてください。
3. 新たな防御層
実際には次のようになります。
- AI がユーザー入力を処理するコードを提案する場合、単なる処理ではなく、検証とエンコードを重視します。
- データベース クエリを構築する場合、文字列の連結ではなく、パラメータ化を推奨する可能性が高くなります。
- フロントエンド認証フローを生成する場合、AI は安全でないローカル ストレージ ハックではなく、トークン処理のベスト プラクティスを推奨する可能性が高くなります。
これらはいずれも、セキュリティプログラムにおける戦略的な開発者リスク管理、特に継続的なセキュリティスキル向上に代わるものではありません。また、セキュリティに精通した開発者の必要性がなくなるわけでもありません。特に、LLM（法務・法務・法務・法務）の指導やAI生成コードのレビューを行う開発者が増える中で、こうしたガードレールは、開発者が迅速に作業を進めたり、マルチタスクを実行したり、ツールを過度に信頼したりしている状況において、意味のある防御層を追加します。
次は何？
これは完成品ではなく、出発点です。
AIコーディングツールの進化に伴い、セキュアな開発へのアプローチも進化する必要があります。AIセキュリティルールは無料でご利用いただけ、お客様のプロジェクトに合わせて柔軟に拡張できます。私たちはこれらのルールセットを継続的に進化させることに尽力しており、皆様からのご意見をお待ちしております。ぜひお試しいただき、ご感想をお聞かせください。
GitHubでルールを調べる
SCW Exploreの「ルールの使用」ガイドラインを読む
AIを活用したコーディングは、すでにソフトウェア開発のあり方を大きく変えつつあります。最初から安全性を確保しましょう。
AI支援開発はもはや未来の話ではなく、すでに現実のものとなり、ソフトウェア開発のあり方を急速に変革しています。GitHub Copilot、Cline、Roo、Cursor、Aider、Windsurfといったツールは、開発者を自らの副操縦士へと変革し、イテレーションを高速化し、プロトタイピングから大規模なリファクタリングプロジェクトまで、あらゆるプロセスを加速させます。
しかし、この変化に伴って、スピードとセキュリティというおなじみの緊張関係が生まれます。
でSecure Code Warrior開発者がAIコーディングツールを使用する際にセキュリティを確保できるよう、私たちは常に考え続けてきました。だからこそ、シンプルで強力、そしてすぐに使えるAIセキュリティルールをリリースできることを嬉しく思います。これはGitHub上で誰でも利用できる、無料で利用できる公開リソースです。 Secure Code Warrior 顧客がそれらを使用するように、私たちはこれらのルールを誰でも採用して自分のプロジェクトに拡張できる無料のコミュニティ主導の基盤として提供しています。
これらのルールはガードレールとして機能するように設計されており、開発者が猛スピードで作業している場合でも、AI ツールをより安全なコーディング プラクティスへと導きます。
急いでいる人のためのまとめ
CopilotやCursorといったAIコーディングツールが現代の開発に不可欠なものとなっている今、セキュリティは後回しにすることはできません。そこで私たちは、AIコード生成をより安全なデフォルトへと導く、軽量でセキュリティ重視のルールセットを構築しました。
- ウェブフロントエンド、バックエンド、モバイルをカバー
- AIツールに簡単に組み込める
- 公開されており、無料で使用でき、独自のプロジェクトにすぐに導入できます。
ルールについて詳しくはこちら→ https://github.com/SecureCodeWarrior/ai-security-rules
AI がキーボードで操作する場合でも、安全なコーディングをデフォルトにしましょう。
1. AI支援コーディングの時代にルールが重要な理由
AIコーディングツールは非常に便利ですが、絶対確実ではありません。動作するコードを素早く生成できる一方で、特定のチームやプロジェクトの具体的な標準、規約、セキュリティポリシーを理解するためのニュアンスが欠けていることがよくあります。
ここで、プロジェクト レベルのルール ファイルが役立ちます。
CursorやCopilotといった最新のAIツールは、コード生成方法に影響を与える設定ファイルをサポートしています。これらのルールファイルは、AIの耳元でささやくように、次のような指示を与えます。
「このプロジェクトでは、SQL 文字列を連結することはありません。」
「安全でないデフォルトよりも安全なヘッダーを使用したフェッチを優先します。」
「セキュリティ監査が必要でない限り、eval() の使用は避けてください。」
これらのルールは万能薬ではなく、強力なコード レビュー プラクティスやセキュリティ ツールの代わりとなるものでもありませんが、AI によって生成されたコードを、チームが安全な開発のために既に従っている、または従うべきプラクティスと一致させるのに役立ちます。
2. 私たちが構築したもの（そして構築しなかったもの）
スタータールールは、 公開GitHubリポジトリ。以下がその例です。
- ドメイン別に整理（Webフロントエンド、バックエンド、モバイルを含む）
- セキュリティに重点を置き、インジェクションの欠陥、安全でない処理、CSRF 保護、弱い認証フローなどの繰り返し発生する問題をカバーします。
- 軽量設計 - 網羅的なルールブックではなく、実用的な出発点となることを目的としています
AIコンテキストウィンドウの価値と、コードがそれらのトークンをいかに速く消費するかを私たちは理解しています。そのため、ルールは明確かつ簡潔に、そしてセキュリティに厳格に焦点を当てて作成しています。言語やフレームワークに特化したガイダンスは意図的に避け、アーキテクチャや設計に固執することなく、幅広い環境で機能する、幅広く適用可能で影響力の大きいセキュリティプラクティスを採用しています。
これらのルールは、AIツールがサポートする設定形式に、ほとんど、あるいは全くリファクタリングすることなく簡単に組み込めるように記述されています。AIを安全なデフォルト設定へと導くための、ポリシーの出発点として考えてください。
3. 新たな防御層
実際には次のようになります。
- AI がユーザー入力を処理するコードを提案する場合、単なる処理ではなく、検証とエンコードを重視します。
- データベース クエリを構築する場合、文字列の連結ではなく、パラメータ化を推奨する可能性が高くなります。
- フロントエンド認証フローを生成する場合、AI は安全でないローカル ストレージ ハックではなく、トークン処理のベスト プラクティスを推奨する可能性が高くなります。
これらはいずれも、セキュリティプログラムにおける戦略的な開発者リスク管理、特に継続的なセキュリティスキル向上に代わるものではありません。また、セキュリティに精通した開発者の必要性がなくなるわけでもありません。特に、LLM（法務・法務・法務・法務）の指導やAI生成コードのレビューを行う開発者が増える中で、こうしたガードレールは、開発者が迅速に作業を進めたり、マルチタスクを実行したり、ツールを過度に信頼したりしている状況において、意味のある防御層を追加します。
次は何？
これは完成品ではなく、出発点です。
AIコーディングツールの進化に伴い、セキュアな開発へのアプローチも進化する必要があります。AIセキュリティルールは無料でご利用いただけ、お客様のプロジェクトに合わせて柔軟に拡張できます。私たちはこれらのルールセットを継続的に進化させることに尽力しており、皆様からのご意見をお待ちしております。ぜひお試しいただき、ご感想をお聞かせください。
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Shannon Holt は、アプリケーション セキュリティ、クラウド セキュリティ サービス、PCI-DSS や HITRUST などのコンプライアンス標準に関する経験を持つサイバー セキュリティ製品のマーケティング担当者です。
シャノン・ホルトは、アプリケーションセキュリティ、クラウドセキュリティサービス、そしてPCI-DSSやHITRUSTといったコンプライアンス標準に精通したサイバーセキュリティ製品マーケターです。彼女は、セキュリティに対する期待と現代のソフトウェア開発の現実とのギャップを埋め、技術チームにとって安全な開発とコンプライアンスをより実践的で身近なものにすることに情熱を注いでいます。
AI支援開発はもはや未来の話ではなく、すでに現実のものとなり、ソフトウェア開発のあり方を急速に変革しています。GitHub Copilot、Cline、Roo、Cursor、Aider、Windsurfといったツールは、開発者を自らの副操縦士へと変革し、イテレーションを高速化し、プロトタイピングから大規模なリファクタリングプロジェクトまで、あらゆるプロセスを加速させます。
しかし、この変化に伴って、スピードとセキュリティというおなじみの緊張関係が生まれます。
でSecure Code Warrior開発者がAIコーディングツールを使用する際にセキュリティを確保できるよう、私たちは常に考え続けてきました。だからこそ、シンプルで強力、そしてすぐに使えるAIセキュリティルールをリリースできることを嬉しく思います。これはGitHub上で誰でも利用できる、無料で利用できる公開リソースです。 Secure Code Warrior 顧客がそれらを使用するように、私たちはこれらのルールを誰でも採用して自分のプロジェクトに拡張できる無料のコミュニティ主導の基盤として提供しています。
これらのルールはガードレールとして機能するように設計されており、開発者が猛スピードで作業している場合でも、AI ツールをより安全なコーディング プラクティスへと導きます。
急いでいる人のためのまとめ
CopilotやCursorといったAIコーディングツールが現代の開発に不可欠なものとなっている今、セキュリティは後回しにすることはできません。そこで私たちは、AIコード生成をより安全なデフォルトへと導く、軽量でセキュリティ重視のルールセットを構築しました。
- ウェブフロントエンド、バックエンド、モバイルをカバー
- AIツールに簡単に組み込める
- 公開されており、無料で使用でき、独自のプロジェクトにすぐに導入できます。
ルールについて詳しくはこちら→ https://github.com/SecureCodeWarrior/ai-security-rules
AI がキーボードで操作する場合でも、安全なコーディングをデフォルトにしましょう。
1. AI支援コーディングの時代にルールが重要な理由
AIコーディングツールは非常に便利ですが、絶対確実ではありません。動作するコードを素早く生成できる一方で、特定のチームやプロジェクトの具体的な標準、規約、セキュリティポリシーを理解するためのニュアンスが欠けていることがよくあります。
ここで、プロジェクト レベルのルール ファイルが役立ちます。
CursorやCopilotといった最新のAIツールは、コード生成方法に影響を与える設定ファイルをサポートしています。これらのルールファイルは、AIの耳元でささやくように、次のような指示を与えます。
「このプロジェクトでは、SQL 文字列を連結することはありません。」
「安全でないデフォルトよりも安全なヘッダーを使用したフェッチを優先します。」
「セキュリティ監査が必要でない限り、eval() の使用は避けてください。」
これらのルールは万能薬ではなく、強力なコード レビュー プラクティスやセキュリティ ツールの代わりとなるものでもありませんが、AI によって生成されたコードを、チームが安全な開発のために既に従っている、または従うべきプラクティスと一致させるのに役立ちます。
2. 私たちが構築したもの（そして構築しなかったもの）
スタータールールは、 公開GitHubリポジトリ。以下がその例です。
- ドメイン別に整理（Webフロントエンド、バックエンド、モバイルを含む）
- セキュリティに重点を置き、インジェクションの欠陥、安全でない処理、CSRF 保護、弱い認証フローなどの繰り返し発生する問題をカバーします。
- 軽量設計 - 網羅的なルールブックではなく、実用的な出発点となることを目的としています
AIコンテキストウィンドウの価値と、コードがそれらのトークンをいかに速く消費するかを私たちは理解しています。そのため、ルールは明確かつ簡潔に、そしてセキュリティに厳格に焦点を当てて作成しています。言語やフレームワークに特化したガイダンスは意図的に避け、アーキテクチャや設計に固執することなく、幅広い環境で機能する、幅広く適用可能で影響力の大きいセキュリティプラクティスを採用しています。
これらのルールは、AIツールがサポートする設定形式に、ほとんど、あるいは全くリファクタリングすることなく簡単に組み込めるように記述されています。AIを安全なデフォルト設定へと導くための、ポリシーの出発点として考えてください。
3. 新たな防御層
実際には次のようになります。
- AI がユーザー入力を処理するコードを提案する場合、単なる処理ではなく、検証とエンコードを重視します。
- データベース クエリを構築する場合、文字列の連結ではなく、パラメータ化を推奨する可能性が高くなります。
- フロントエンド認証フローを生成する場合、AI は安全でないローカル ストレージ ハックではなく、トークン処理のベスト プラクティスを推奨する可能性が高くなります。
これらはいずれも、セキュリティプログラムにおける戦略的な開発者リスク管理、特に継続的なセキュリティスキル向上に代わるものではありません。また、セキュリティに精通した開発者の必要性がなくなるわけでもありません。特に、LLM（法務・法務・法務・法務）の指導やAI生成コードのレビューを行う開発者が増える中で、こうしたガードレールは、開発者が迅速に作業を進めたり、マルチタスクを実行したり、ツールを過度に信頼したりしている状況において、意味のある防御層を追加します。
次は何？
これは完成品ではなく、出発点です。
AIコーディングツールの進化に伴い、セキュアな開発へのアプローチも進化する必要があります。AIセキュリティルールは無料でご利用いただけ、お客様のプロジェクトに合わせて柔軟に拡張できます。私たちはこれらのルールセットを継続的に進化させることに尽力しており、皆様からのご意見をお待ちしております。ぜひお試しいただき、ご感想をお聞かせください。
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SCW Exploreの「ルールの使用」ガイドラインを読む
AIを活用したコーディングは、すでにソフトウェア開発のあり方を大きく変えつつあります。最初から安全性を確保しましょう。
目次
Shannon Holt は、アプリケーション セキュリティ、クラウド セキュリティ サービス、PCI-DSS や HITRUST などのコンプライアンス標準に関する経験を持つサイバー セキュリティ製品のマーケティング担当者です。
Secure Code Warrior は、ソフトウェア開発ライフサイクル全体にわたってコードを保護し、サイバーセキュリティを最優先とする企業文化を創造するために、お客様の組織を支援します。AppSec マネージャー、開発者、CISO、またはセキュリティに関わるすべての人が、安全でないコードに関連するリスクを減らすことができるよう、支援します。
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Secure Code Warrior corporate overview
Secure Code Warrior is an AI Software Governance platform designed to enable organizations to safely adopt AI-driven development by bridging the gap between development velocity and enterprise security. The platform addresses the "Visibility Gap," where security teams often lack insights into shadow AI coding tools and the origins of production code.
セキュアコード・トレーニングのトピックと内容
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始めるためのリソース
Observe and Secure the ADLC: A Four-Point Framework for CISOs and Development Teams Using AI
While development teams look to make the most of GenAI’s undeniable benefits, we’d like to propose a four-point foundational framework that will allow security leaders to deploy AI coding tools and agents with a higher, more relevant standard of security best practices. It details exactly what enterprises can do to ensure safe, secure code development right now, and as agentic AI becomes an even bigger factor in the future.
