AIはコードを書くことができますが、技術はそれを保護します。

エンタープライズセキュリティコーディングプラットフォームは、伝送速度の低下なしに、人間とAIが生成したコードの両方を保護するために必要な技術を構築します。

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#1 セキュアコーディング教育会社で
技術格差

AIはコードを加速します。セキュリティコーディング技術はこれに遅れを取ってはなりません。

AIコーディングアシスタントは、数秒で本番環境で即使用可能なコードを生成できます。しかし、速度はセキュリティと同等ではありません。

開発者は今後、以下のことを行うことが期待されます。
AI生成コードに隠れた脆弱性があるかどうかを検証します。
LLMが導入した安全でないパターン認識
すべての言語にセキュリティコーディング標準を適用
迅速な注射のような新たなリスクの探索

기존 보안 교육은 다음 사항에 중점을 둡니다. — 능력이 아닙니다.정적 스캐닝은 문제가 도입된 후 문제를 감지합니다. 소프트웨어 위험을 줄이려면 보안 코딩 동작 개선이 필요합니다. 보안 코딩 기능은 효과적인 AI 소프트웨어 거버넌스의 기반입니다.

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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核心機能

大規模なセキュリティコーディング能力の構築

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ハンズオン セキュアコーディング ラボ

ハンズオン セキュアコーディング ラボ

受動的なコンテンツではなく練習

開発者は75以上の言語とフレームワークで対話型演習を通じて実際の脆弱性を解決します。

AI専用セキュリティモジュール

AI専用セキュリティモジュール

安全なAI支援開発

AI生成コードを検証・保護し、安全でないパターンを検知し、AI支援ワークフローにセキュリティ基準を適用します。

適応型学習経路

適応型学習経路

リスクベース技術開発

開発者の行動、コミットの危険信号、またはベンチマークのギャップに基づいて、カスタマイズされたトレーニングを自動的に割り当てます。

進捗状況の測定

進捗状況の測定

ベンチマークの作成および改善点の確認

SCW Trust Score® を使用して開発者の熟練度を評価し、同業他社とのベンチマークを行い、測定可能なセキュリティコーディングの進捗状況を追跡できます。

コンプライアンス達成

コンプライアンス達成

セキュリティ改善の証明

OWASPトップ10、NIST、PCI DSS、CRAおよびNIS2に準拠した教育を調整し、監査可能なレポートを提供します。

AIソフトウェアガバナンス

AIベース開発のためのコントロールプレーン

AIベースの開発を可視化され、安全で、弾力的にし、制作前の脆弱性を防止することで、チームが確信を持って迅速に動けるようにします。

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
成果及び影響

ソース脆弱性の低減

Secure Code Warrior 、繰り返される脆弱性を減らし、セキュアコーディングの習慣を強化し、開発者の測定可能な改善点を示します。これらの結果は、現代の開発環境全体において、エンタープライズ向けセキュアコーディング教育が大規模に及ぼす影響を測定可能なレベルで示しています。

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*近日公開予定
流入した脆弱性の減少
53%+
より速い平均
問題解決時間
3x+
실습 학습 활동
1k+
プログラミング言語およびフレームワーク
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
誰のための製品なのか

AIガバナンスチームのために特別に制作

測定可能な開発者能力を実証し、人間およびAI支援開発全般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ガバナンスリーダー向け

測定可能な開発者能力を実証し、人間およびAI支援開発全般におけるソフトウェアリスクを低減します。

学習および開発リーダー向け

採用を促進し、影響を実証し、企業のコンプライアンス要件を満たす体系的で測定可能なセキュリティコーディングプログラムを提供します。

エンジニアリングリーダー向け

開発者は、速度を維持し、再作業を減らしながら、柔軟で安全なコードを書くことができます。

アプリリーダー用

開発者中心のセキュリティを拡大し、流入する脆弱性を削減しながら、レビュー要員を増やす必要はありません。

セキュリティコードはセキュリティ開発者から始まります

セキュリティコーディング技術を強化し、導入された脆弱性を減らし、組織全体で測定可能な開発者信頼を構築しましょう。

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信頼スコア
セキュリティコーディングおよび開発者教育に関するよくある質問

実践的なセキュリティコーディング学習による脆弱性の削減

Secure Code Warriorが開発者のセキュリティスキルを向上させ、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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