AI 기반 소프트웨어 개발 관리

AI 생성 코드에 대한 가시성을 확보하고, 커밋 시 위험의 상관 관계를 파악하고, AI 소프트웨어 공급망 전반의 보안 정책에 맞게 개발을 조정합니다.

데모 요청
相関リスクアニメーション見出し:ネガティブリスク統計グリッドの相関分析相関リスクCTAグリッド
リスク相関アニメーション見出しリスク統計グリッドの相関分析相関リスクCTAグリッド
AI를 사용하는 기여자/ 도구 설치
57
/90
작성된 커밋
인공지능에 의해
60
%
코드 사용 승인된 모델
55
%
코드 사용 미승인 모델
13
%
0%
グラフ
#1 セキュアコーディング教育会社で
AI 소프트웨어 공급망 문제

AI는 소프트웨어 공급망을 확장했습니다

AI 코딩 어시스턴트, LLM 및 MCP 연결 에이전트는 이제 리포지토리 전체에서 프로덕션 코드를 생성합니다.개발 속도는 빨라졌지만 거버넌스는 그 속도를 따라가지 못했습니다.AI는 소프트웨어 공급망에서 통제되지 않는 기여자가 되었습니다.

대부분의 조직은 다음과 같은 질문에 명확하게 답하지 못합니다.

  • 특정 커밋을 생성한 AI 모델은?
  • 이러한 모델이 지속적으로 안전한 출력을 생성하는지 여부
  • 활성 상태인 MCP 서버 및 액세스 대상
  • AI 지원 커밋이 보안 코딩 표준을 충족하는지 여부
  • AI 사용이 전체 소프트웨어 위험에 미치는 영향
진정한 AI 소프트웨어 거버넌스에는 다음이 필요합니다.
리포지토리 전반의 AI 사용에 대한 가시성
커밋 수준의 위험 상관 관계 분석 및 정책 적용
인간 및 AI 지원 워크플로우 전반에서 측정 가능한 개발자 역량

구조화된 AI 소프트웨어 거버넌스가 없으면 조직은 소유권이 분열되고 가시성이 제한되며 노출 증가. AI 지원 개발은 코드 속도를 향상시키지만 강제적인 감독이 없으면 취약성 위험과 모델 공급망 노출도 증가합니다.

AIソフトウェアガバナンスとは何でしょうか?

AI 기반 개발에 대한 시행 가능한 감독

이를 통해 조직은 다음을 수행할 수 있습니다.

  • AI가 어디에 어떻게 사용되는지에 대한 가시성 확보
  • AI 지원 커밋과 소프트웨어 위험의 상관관계 파악
  • 커밋 시 AI 사용 정책 정의 및 적용
  • 인간 및 AI 지원 개발 전반의 책임 강화
AI 소프트웨어 거버넌스가 중요한 이유
AIガバナンス
AI는 개발을 가속화합니다.
AI는 소프트웨어 공급망을 확장합니다.
AI는 모델 리스크와 책임 격차를 야기합니다.
AI 거버넌스는 측정 가능하고 집행 가능하며 감사 가능해야 합니다.
核心機能

AI 소프트웨어 라이프사이클 관리

기존 애플리케이션 보안 툴은 코드 작성 후 취약점을 탐지합니다.AI 소프트웨어 거버넌스는 정책을 시행하고, AI 모델 사용을 검증하고, 커밋 시 위험의 상관 관계를 분석하여 도입된 취약성이 프로덕션에 도달하기 전에 이를 방지합니다.

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AIツールおよびモデルの追跡可能性

AIツールおよびモデルの追跡可能性

AI가 코드에 미치는 영향 이해

리포지토리 전반에서 어떤 AI 도구 및 모델이 코드에 영향을 미치는지에 대한 가시성을 확보하여 검증 가능한 AI 사용 인벤토리를 생성합니다.

섀도우 AI 감지

섀도우 AI 감지

무단 AI 사용 노출

승인된 거버넌스 제어 외부에서 작동하는 승인되지 않은 AI 도구 및 모델을 식별합니다.

LLMセキュリティベンチマーキング

LLMセキュリティベンチマーキング

보안 우선 모델 선택

실제 취약성 패턴을 기준으로 AI 모델 성능을 평가하고 승인된 모델을 의무화합니다.

コミットレベルのリスク評価およびガバナンス

コミットレベルのリスク評価およびガバナンス

생산 전 위험 방지

AI 지원 커밋을 위험 신호와 연관시키고 코드가 프로덕션에 도달하기 전에 실행 가능한 정책을 적용하세요.

MCP 서버 가시성

MCP 서버 가시성

안전한 AI 에이전트 공급망

사용 중인 MCP 서버를 식별하고 승인되지 않은 연결에 대해 커밋 수준 정책을 적용합니다.

開発者ディスカバリーおよびインテリジェンス

開発者ディスカバリーおよびインテリジェンス

섀도우 컨트리뷰터 제거

개발자, AI 지원 활동 및 커밋 패턴을 지속적으로 식별하여 책임과 위험 가시성을 강화합니다.

動作原理

4段階でAI支援開発を管理します。

1
2
3
4
1

接続および観察

리포지토리 및 CI 시스템과 통합하여 커밋 메타데이터, AI 모델 사용 및 기여자 활동을 모니터링합니다.

2

벤치마크 및 점수

취약성 벤치마크 및 개발자 Trust Score® 메트릭과 비교하여 AI 지원 커밋을 평가합니다.

3

적용 및 통제

4

감사 및 대응

검증 가능한 AI SBOM을 유지하고 모델이 손상된 경우 즉시 노출을 격리하세요.

誰のための製品なのか

우리가 서비스하는 청중

우리는 이 방법을 잘 알고 있습니다. 우리는 이 두 가지 축복을 골고루 살기 위해 노력하고 있습니다.

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AIガバナンスリーダー向け

정의된 위험 임계값 및 거버넌스 표준에 맞게 전사적 감독을 설정합니다.

CISO向け

측정 가능한 AI 사이버 보안 거버넌스를 입증하고 AI 모델 및 기여자 전반에서 감사가 가능한 추적성을 유지합니다.

アプリリーダー用

高リスクなコミットの優先順位付けや繰り返し発生する脆弱性の削減を、レビュー担当者を増やすことなく実現できます。

エンジニアリングリーダー向け

검토 병목 현상을 증가시키지 않으면서 속도를 보호하는 가드레일을 갖춘 AI 지원 개발을 채택하세요.

출시하기 전에 AI 기반 개발을 관리하세요

AI 모델 사용을 추적합니다.커밋 시 정책을 적용합니다.AI 소프트웨어 공급망에 대한 감사에 대비한 제어를 유지하세요.

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コミット
AI 소프트웨어 거버넌스 플랫폼 FAQ

AI 지원 소프트웨어 개발의 제어, 측정 및 보안

Secure Code Warrior가 AI 지원 개발 워크플로우 전반에서 AI 관찰 가능성, 정책 적용 및 거버넌스를 어떻게 제공하는지 알아보십시오.

개발자들이 어떤 AI 도구와 모델을 사용하고 있는지 알 수 있나요?

네.Secure Code Warrior는 특정 커밋을 생성한 LLM 및 MCP 연결 에이전트를 포함하여 완전한 AI 도구 추적성을 제공하여 리포지토리 전체에서 검증 가능한 AI SBOM을 유지합니다.

소프트웨어 개발에서 섀도우 AI를 어떻게 감지하나요?

섀도우 AI는 감독 없이 사용되는 승인되지 않은 AI 도구 또는 모델을 말합니다.플랫폼은 커밋 수준의 모델 추적성, 리포지토리 모니터링, 무단 AI 사용을 표시하는 시행 가능한 정책 제어를 통해 섀도우 AI를 탐지합니다.

보안을 위한 AI 모델을 어떻게 벤치마킹하나요?

Secure Code Warrior 大学と連携し、主要な大規模言語モデル(LLM)が現実世界の脆弱性パターンに対してどのように機能するかを評価する独立研究Secure Code Warrior 。組織は、研究に基づくセキュリティ性能に基づき、承認済みモデルの使用を義務付け、コミット時に高リスクLLMの使用を制限できます。

AI 코딩 어시스턴트로 인한 취약점을 어떻게 방지할 수 있을까요?

AI 도입 취약성을 방지하려면 AI 사용에 대한 가시성, 보안 코딩 표준에 대한 검증, 시행 가능한 모델 정책, 사람과 AI 지원 워크플로우 전반에서 측정 가능한 개발자 역량이 필요합니다.

AI 생성 코드를 어떻게 보호하나요?

AI生成コードを保護するには、AIツール使用の可視性、コミットレベルのリスク分析、開発ワークフロー全体のガバナンス監視が必要です。Secure Code Warriorは、統合AIソフトウェアガバナンスプラットフォーム内で、AIの可観測性、脆弱性の相関分析、開発者能力に関する洞察を提供します。

AI 소프트웨어 거버넌스와 AI 코드 스캐닝의 차이점은 무엇인가요?

AI 코드 스캐닝은 출력을 작성한 후 분석합니다.AI 소프트웨어 거버넌스는 AI 모델 사용을 제어하고, 커밋 시 정책을 적용하고, 위험 신호의 상관관계를 파악하고, AI 소프트웨어 공급망 전반에 걸쳐 지속적인 감독을 유지합니다.

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