知恵はコードを書くが、技術がそれを守る。

当社の企業向けセキュアコーディングプラットフォームは、人間とAIの両方が生成したコードを、デプロイの速度を低下させることなく保護するために必要なスキルを提供します。

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安全なコーディングのためのナンバーワン研修会社
資格の格差

KIはコードを加速させる。安全なプログラミング能力はそれに追いつかなければならない。

KIコーディングアシスタントは、数秒で実運用可能なコードを生成できます。しかし、速度は安全性を意味するわけではありません。

開発者には、以下のことが期待されるようになりました：
KI生成コードの隠れたセキュリティ脆弱性を検査する
LLMによって導入された不安全なパターンを認識する
すべての言語で安全なコーディング基準を採用してください
新たなリスク（例：急速な注入）に対処する

Traditionelle Sicherheitsschulungen konzentrieren sich auf — keine Fähigkeit. Statisches Scannen erkennt Probleme, nachdem sie aufgetreten sind. Um das Softwarerisiko zu reduzieren, muss das sichere Codierungsverhalten verbessert werden Sichere Codierungsfunktionen sind die Grundlage für eine effektive KI-Software-Governance.

製品概要

Build developer capability for secure AI development

Secure Code Warrior Learning provides AI security training that builds the skills behind every commit. Developers learn to secure AI-generated code through hands-on practice across real-world AI workflows, reducing risk at the source.

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中核的専門能力

大規模に安全なコーディング能力を構築する

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安全なプログラミングのための実践的な実習

安全なプログラミングのための実践的な実習

実践こそが受動的な内容に勝る

開発者は75以上の言語とフレームワークでインタラクティブな演習を通じて、実際のセキュリティ脆弱性を解決します。

KI特化型セキュリティモジュール

KI特化型セキュリティモジュール

安全なAI支援開発

AI生成コードの検証と保護、安全でないパターンの検出、AI支援ワークフローにおける安全基準の適用を行います。

適応型学習パス

適応型学習パス

リスクベースの能力開発

開発者の行動、リスクシグナル、またはベンチマークのギャップに基づいて、自動的にターゲットを絞ったトレーニングを割り当てます。

進捗を測定する

進捗を測定する

ベンチマークを作成し、改善を確認してください

開発者のスキルを評価し、同僚と比較し、SCW Trust Score®で安全なコーディングにおける測定可能な進捗を追跡します。

規制遵守の達成

規制遵守の達成

安全性の向上を証明する

OWASP Top 10、NIST、PCI DSS、CRA、NIS2に準拠したトレーニングを提供し、監査対応レポートを発行します。

KIソフトウェア生成

AI支援開発のための制御レベル

AIを活用した開発を可視化し、安全かつ強靭なものとし、生産段階以前にセキュリティ上の脆弱性を防止することで、チームが迅速かつ確信を持って行動できるようにします。

クエスト
Guided, role-based learning paths.
コーディングラボ
Remediation in live environments.
AIへの挑戦
Secure code in AI workflows.
Missions
Immersive AI security simulations.

クエスト

Discover Quests
Quests combine AI Challenges, labs, and missions into guided programs aligned to real-world AI risks and concepts
AI/LLM SECURITY
AI Agents and their Protocols (MCP, A2A and ACP)
Coding With AI
Introduction to AI Risk & Security
LLM Security Design Patterns
OWASP Top 10 for LLM Applications
AIを用いた脅威モデリング
Vibe Coding: Risk Management Framework
CYBERMON 2025 BEAT THE BOSS
Bypassaur: Direct Prompt Injection
Keykraken: Indirect Prompt Injection
Promptgeist: Vector and Embedding Weaknesses
Proxysurfa: Excessive Agency

コーディング・ラボ

Discover Coding Labs
Practice real-world AI and application security scenarios in live coding environments. Fix vulnerabilities as they would appear in actual development work — not just theory.
直接プロンプト注入
直接プロンプト注入
直接プロンプト注入

AIへの挑戦

Discover AI Challenges
Over 800 challenges that simulate real AI-assisted development workflows. Build the ability to detect insecure patterns, validate AI outputs, and prevent vulnerabilities before they reach production.
800+ AI security challenges

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit.3つの要素の中で、私はさまざまなことを中断します。Duis cursus, mi quis viverra ornare, eros dolor interdum nulla, ut commodo diam libero vitae erat.Aenean faucibus nibh et justo cursus id rutrum lorem imperdiet.Nunc ut sem vitae risus tristique posuere.

Missions

Discover missions
Apply skills across complex, multi-step scenarios that simulate authentic AI risks. Missions build the muscle memory to recognise and respond to real threats in context.
AI/LLM SECURITY
直接プロンプト注入
過剰な代理性
不適切な出力処理
間接プロンプト注入
LLM Awareness
機密情報の開示
Vector & Embedding Weaknesses
結果と影響

セキュリティ上の脆弱性を発生源で削減する

Secure Code Warrior 、再発するセキュリティ脆弱性を削減し、安全なプログラミング習慣を強化し、開発者にとって測定可能な改善をもたらします。これらの結果は、現代の開発環境において大規模な企業内でのセキュアプログラミング研修がもたらす測定可能な効果を実証しています。

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*もうすぐ
導入されたセキュリティ脆弱性の削減
53% +
シュネラーは
改修の時期
3x+
Praktisch Lernaktivitäten
1k+
プログラミング言語とフレームワーク
75+
その仕組み

What developers learn in AI security training

Coverage spans LLM vulnerabilities, agent protocols, infrastructure security, and foundational AI security design — mapped to real developer workflows.

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LLM Vulnerability Coverage

Practice real-world AI and LLM security risks.

AI security training teaches developers how to identify, prevent, and remediate vulnerabilities in AI-generated code and modern AI systems, including:

直接プロンプト注入
過剰な代理性
不適切な出力処理
間接プロンプト注入
機密情報の開示
Supply ChainMCP, Agents, and AI Infrastructure Security
システムプロンプト漏洩
ベクトルと埋め込みの弱点
AI Security Concepts and Design

Build foundational AI security knowledge

Developers learn how to securely design and review AI systems through:

AI Agents and their Protocols (MCP, A2A and ACP)
Coding With AI
Introduction to AI Risk & Security
LLM Security Design Patterns
OWASP Top 10 for LLM Applications
AIを用いた脅威モデリング
Vibe Coding: Risk Management Framework
MCP, Agents & AI Infrastructure

Secure AI agents, protocols, and cloud AI environments

Understand and mitigate risks across agent-based systems and AI infrastructure, including MCP and cloud AI services:

Bedrock (Cloud AI Infrastructure)

Secure AI services and model integrations

直接プロンプト注入
過剰な代理性
不十分なロギングとモニタリング
機密情報の開示
MCP (Model Context Protocol)

Model Context Protocol — Secure AI agents and protocol interactions

Access Control: Missing Function Level Access Control
Authentication: Improper Authentication
Authentication: Insufficiently Protected Credentials
直接プロンプト注入
間接プロンプト注入
Information Exposure: Sensitive Data Exposure
不十分なロギングとモニタリング
Insufficient Transport Layer Protection: Unprotected Transport of Sensitive Information
Server-Side Request Forgery: Server-Side Request Forgery
Vulnerable Components: Using Known Vulnerable Components
誰のためのものですか

特にAIガバナンスチーム向けに開発

測定可能な開発者スキルを実証し、人的およびAI支援開発におけるソフトウェアリスクを低減します。

セキュリティおよびAIガバナンス分野の管理職向け

測定可能な開発者スキルを実証し、人的およびAI支援開発におけるソフトウェアリスクを低減します。

学習・開発分野の管理職向け

構造化され、測定可能で安全なコーディングプログラムを提供し、その採用を促進し、効果を実証し、企業のコンプライアンス要件を満たします。

エンジニアリング分野の管理職向け

開発者が堅牢で安全なコードを記述できるようにすると同時に、速度を維持し、修正作業を削減します。

アプリセキュリティのリーダー向け

開発者主導のセキュリティを拡張し、検査担当者の数を増やすことなく導入された脆弱性を削減します。

安全なコードは安全な開発者から始まる

セキュアプログラミングのスキルを強化し、導入されたセキュリティリスクを軽減し、企業全体で開発者の信頼を測定可能な形で構築します。

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信頼スコア
安全なコーディングと開発者トレーニングに関するよくある質問

実践的な学習を通じて安全なプログラミングを習得し、セキュリティ上の脆弱性を削減しましょう

Secure Code Warrior 向上させ、脆弱性を削減し、測定可能なリスク低減を実現する方法をご覧ください。

How do developers learn to secure AI-generated code?

Developers learn to secure AI-generated code through hands-on AI security training in simulated AI workflows.

Secure Code Warrior provides Quests, AI Challenges, Coding Labs, and Missions that teach developers how to identify insecure patterns, validate outputs, and prevent vulnerabilities before code reaches production.

What security risks does AI-generated code introduce?

AI-generated code can introduce vulnerabilities such as prompt injection, excessive agency, sensitive data exposure, and insecure output handling.

These risks often appear in otherwise functional code, making them difficult to detect without developer awareness and training.

How is AI security training different from traditional secure coding training?

Secure Code Warrior delivers interactive, AI security training that focuses on how developers interact with AI systems, not just how they write code.

It teaches developers how to validate AI outputs, recognize insecure patterns introduced by LLMs, and apply secure coding practices across AI-assisted workflows.

Traditional training focuses on known vulnerabilities, while AI security training prepares developers for emerging, dynamic risks.

How does Secure Code Warrior support AI security training?

Secure Code Warrior builds developer capability through hands-on learning across AI Challenges, Missions, Coding Labs, and Quests.

Developers practice securing AI-generated code in real-world scenarios, helping reduce vulnerabilities at the source and support AI Software Governance.

What AI technologies and frameworks are covered?

Secure Code Warrior provides learning across modern AI technologies and frameworks, including:

  • AI agents and protocols (MCP, A2A, ACP)
  • Python LangChain 
  • Python MCP
  • Terraform AWS (Bedrock)
  • Typescript LangChain
  • LLM security concepts and design patterns

This ensures developers are prepared to secure real-world AI systems and workflows.

How can organizations govern AI-assisted development and reduce risk?

Organizations govern AI-assisted development by gaining visibility into how AI is used, applying governance policies within development workflows, and strengthening developer capability.

Secure Code Warrior supports this through Trust Agent AI, which provides visibility into AI usage across development workflows, correlates risk at the commit level, and enforces security policies. Combined with hands-on learning, this helps organizations reduce risk before vulnerabilities reach production.

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