コードにセキュリティを組み込んでサイバーリスクを軽減する

コードにセキュリティを組み込んでサイバーリスクを軽減する

開発者トレーニングにとどまらず、適切な実践的学習によって開発プロセス全体にセキュリティの考え方を浸透させ、リスクを低減する。

Secure code warrior
Secure code warrior

AIの新世界におけるセキュアな開発のアップスキル

Secure Code Warrior AI と LLM の活用に関する認識不足から、AI 生成コードの安全性に対する過度の自信、AI コーディングに関連する新たな脆弱性の出現に至るまで、さまざまなギャップに対処するように設計された、関連性の高いスキルアップイニシアチブにより、AI 支援開発プラクティスに移行する企業をサポートします。

SDLC全体の様々な役割におけるリスク軽減に役立つ、AI/LLMに関するトピックを網羅した最高クラスのコンテンツをご用意しています。開発者やQA、アーキテクト、プロダクトマネージャーなど、あらゆる役割に対応します。

生産性の向上
AI/LLMを活用した開発への意識改革
SQLインジェクション
プロンプト・エンジニアリングやデータモデル・ポイズニングから、機密情報漏洩やモデル盗難に至るまで、AIが生成したコードの欠点を開発者が理解できるように支援し、開発者がデータ・セキュリティ、モデルの完全性、倫理的配慮に焦点を当て続けることがいかに重要であるかを強調します。
生産性の向上
LLMと仕事をするときは常に最新情報を入手しよう
LLMアプリケーションのOWASPトップ10などの詳細情報を入手できます。AIチャレンジ、ガイドライン、コーディングラボ、ビデオ、チュートリアル、Missions、クエスト、コーステンプレートなど、200以上のAI/LLMコンセプトとインタラクティブな学習アクティビティにより、当社のプラットフォームは、開発者がAIコーディングによってもたらされるリスクに先んじることができるようにします。
ROIを実現する
"AIアシスタントとのコーディング "をシミュレーションする活動
プルリクエストをシミュレートするハンズオンアクティビティ。開発者は、AIソリューションまたはAIコーディング支援を活用している同僚から来る可能性のある既存のコードへの提案を受け入れたり拒否したりすることで、シミュレートされた環境での変更を検証するよう求められます。このインタラクティブな体験は、応用知識の実践的な実証に役立ち、AIコーディング支援を活用する際のクリティカルシンキングの重要性を強調します。
安全なAIコーディング

次世代セキュアソフトウェア開発

AI+開発者の世界でリスクを軽減する

より多くのコード行が、より少ない精査で、より速く作成されるようになり、隠れたバグ、セキュリティ脆弱性、技術的負債のリスクは指数関数的に増大する。このシフトにより、コードレビュー、テスト、セキュアコーディングの実践がこれまで以上に重要になり、スピードが信頼性とセキュリティを犠牲にすることがないようにする。開発者のスキルアップは、Github Copilot、Cursor AI、Amazon Q developerなどのツールが活用されている環境において、より良い成果を得るための第一歩であり、セキュアなコード教育を引き続き重視する必要性を強調している。

Learning Platform コンテンツを探る

観測可能性とガバナンスでAIリスクを管理する

スキルの取り組みは、AI支援コーディングによってもたらされる新たなリスクに確実に対処するための第一歩に過ぎません。SCW Trust Agent™は、コードベースで作業している開発者を可視化し、セキュリティ・スキルに関する洞察を提供します。そして、コード・リポジトリに対するポリシーを設定し、プロアクティブなガバナンスを通じてセキュリティ態勢を向上させることができます。

SCW信託代理店

コンプライアンスを超えた測定可能なインパクト

セキュアコードのベストプラクティスに対して、コンプライアンスを超えた積極的なアプローチを採用する組織は、目に見えるビジネス成果を上げている。なぜなら、脆弱性に対処する最も費用対効果の高い方法は、脆弱性を最初から防ぐことだからです。SCW Trust Score™は、開発者のセキュリティスキルの進捗を経時的に測定し、ベンチマークする方法を組織に提供します。これは、AI主導のコーディング環境の早期導入に関連して追跡することが特に重要です。

SCWの信頼スコアを探る

無料のセキュリティルールでより安全な AI コード生成をガイド

AI コーディング ツールは高速ですが、必ずしも安全ではありません。 Secure Code Warriorの無料AIセキュリティルールは、CopilotやCursorなどのツールがより安全なコードをデフォルトで生成できるように、シンプルで軽量なガードレールを提供します。導入、拡張、そして設定への組み込みも簡単で、SCWアカウントは必要ありません。

AIセキュリティルールを調べる
AIの時代

生産性は向上したが、リスクは増大

AIコーディングツールの普及は、AIが生成したコードの可視性とガバナンスの欠如という新たな課題を提示している。

78%

の開発者が開発プロセスでAIツールを使用している。
- スタックオーバーフロー

30%

AICoPilotで生成されたコードの38のCWEカテゴリーに関連するセキュリティ弱点 -arXiv
- arXiv

50%

AICoPilotが生成したコードのうち、38の異なるCWEカテゴリに関連するセキュリティ弱点が含まれている -arXiv
- BaxBench

トラスト・エージェントのメリットAI

SCW Trust Agentの新しいAI機能は、セキュリティを犠牲にすることなく、セキュアなソフトウェア開発ライフサイクル(SDLC)においてAIの導入を自信を持って管理するために必要な、深い観測性と制御性を提供します。

生産性の向上
観測可能性
SQLインジェクション
どの開発者がどのAI/LLMモデルをどのコードベースで使用しているかなど、AI支援開発に関する深い可視性を得る。
生産性の向上
ガバナンス
ポリシーの適用を自動化し、AI 対応の開発者がクリティカルなレポジトリでコントリビューションを受け入れる前に、セキュアなコーディング標準を満たしていることを確認します。
ROIを実現する
リスク評価指標とベンチマーキング
AIが生成したコードを開発者のスキルレベル、生成された脆弱性、実際のコミットに関連付け、導入された真のセキュリティリスクを把握する。

SDLCにおけるAIの課題

AIの利用を管理する方法がなければ、CISO、AppSec、エンジニアリング・リーダーは、新たなリスクや答えのない疑問にさらされることになる。どの開発者がどの未承認モデルを使用しているのかが見えない。AIを使用する開発者のセキュリティ熟練度が不明確である。AIツールのリスクを管理するためのポリシーやガバナンスを実施できない。

  • どの開発者がどの未承認モデルを使用しているかが見えない。
  • AIを使用する開発者のセキュリティ能力に関する不確実性。
  • 貢献コードの何パーセントがAIによって生成されたものなのかについての洞察はない。
  • AIツールのリスクを管理するためのポリシーとガバナンスを実施することができない。

シグナルのユニークな組み合わせ

SCWは、企業がセキュリティを犠牲にすることなく、AI主導の開発スピードを受け入れることを支援します。AI Signalsは、3つの重要なシグナルのユニークな組み合わせを相関させることで、可視性とガバナンスを提供する初のソリューションであり、コミットレベルでAI支援開発者のリスクを把握します。

  1. AIコーディングツールの使用状況:誰がどのAIツールを使っているか、どのコードベースでどのLLMモデルを使用しているかについての洞察。
  2. リアルタイムで捕捉トラスト・エージェント:開発者のコンピュータとIDE上でAIが生成したコードをAIが傍受する。
  3. 開発者のセキュアコーディングスキルAIを責任を持って使用するために必要な基礎スキルである、開発者のセキュアコーディング能力を明確に把握します。

AI利用の可視化

AIコーディングアシスタントとエージェントの全体像と、それらを動かすLLMを把握する。未承認のツールやモデルを発見。"影のAI "はもういらない。

開発者とコードベースによるAI支援コミットの観測可能性

どの開発者がどのLLMモデルをどのコードベースで使用しているかなど、AIによるソフトウェア開発を深く可視化する。

統合されたガバナンスとコントロール

AIが生成したコードと実際のコミットを結びつけ、導入されている真のセキュリティリスクを把握する。ポリシーの適用を自動化し、AIを使用できる開発者が、その貢献を受け入れる前にセキュアなコーディング基準を満たしていることを確認する。

その仕組み

AIインサイトの発見

トラスト・エージェントAIは、LLMに裏付けされたコード生成ツールを使用する開発者によってもたらされるリスクを可視化します。このソリューションは3つのステップでこれを実現する:

  • AIが生成したコードトラフィックを検査する:トラスト・エージェント:AIは、GitHub Copilot、ChatGPT、Google Gemini、CursorなどのAIコーディングツールによって生成されたコードをインターセプトして監視する、シンプルなIDEプラグインまたはエンドポイントエージェントとしてデプロイされる。
  • 開発者のスキルレベルのエンリッチ: 最後のステップでは、SCW の業界をリードする Secure Code Learning 製品によって測定された、貢献した開発者のセキュアコーディングの熟練度でこのデータを強化します。

これらの重要なシグナルを相関させることで、Trust Agent:AIは、セキュリティチームとエンジニアリングチームに、未承認のLLMモデルの使用や、AIが生成したコードをコミットしているセキュアコーディングの知識が乏しい開発者の特定など、実用的な情報を提供します。

学ぶsecure code warrior learning platform
なぜSecure Code Warrior

Secure Code Warrior がサイバーセキュリティリスクの軽減に役立つ方法

繰り返される脆弱性の最小化
開発者が一般的な脆弱性を認識し、その影響を理解し、最初にそれらを回避する方法を教えるためにアップスキルする。
データの安全性を確保する
コードベースを保護することは、組織や顧客の機密データを保護し、ブランドの評判を守るために不可欠です。
情報漏えいのリスクを低減する
セキュリティ意識の高い開発者チームを作ることは、脆弱性や情報漏えいを防ぐための最初の防衛線となります。

熟練した開発者によるリスクエクスポージャーの軽減

チームの専門性を高め、セキュリティを優先する開発者を育成することで、組織内にセキュリティ中心の文化を醸成します。熟練した開発者がセキュリティ優先の文化を定着させることで、自社のコードベースにソフトウェアの脆弱性が混入するリスクを低減できる。個々のスキルレベルに対応し、進化するセキュリティの脅威に常に対応する。
  • 70以上のコーディング言語とフレームワーク
  • ハンズオンラーニング
  • 10,000以上の学習アクティビティ
Learning Platform
リスクを最小化する & MORE

セキュアな開発に注力することで、さらに

コスト削減

ポストプロダクションで脆弱性を修正するのではなく、コード開発プロセスで脆弱性を排除する。

生産性の向上

開発者がセキュリティを意識し、安全なコードを開発するスキルを身につければ、DevSecOpsの生産性と文化は劇的に向上します。

コンプライアンスを実現する

NIST、PCI-DSS、OWASP Top 10、ISO 27001など、業界や情報セキュリティの枠組みや規制に準拠する。
SCW信託代理店

包括的な可視化とコントロールでリスクを低減

予防可能な脆弱性を最小限に抑え、コードのコミットの健全性を洞察してリスクを低減します。SCW Trust Agentは、リポジトリ内のすべてのコミットについて、言語ごとに開発者のセキュアコードコンピテンシーを分析し、可視性と制御を提供します。
  • レポ、言語、開発者を横断した実用的な洞察
  • カスタマイズ可能なポリシーコントロール
  • 広範なコードリポジトリのサポート
SCW信託代理店
Secure code warrior 信託代理店

セキュアなコードでリスクを軽減するための青写真

当社のプラットフォームは、ファイアウォールの設置からリスクアセスメントの実施、アクセス制御の確立など、開発中にサイバーセキュリティリスクのリスクを排除するためにチームが知っておくべきことをすべてご案内します。開発者をスキルアップし、安全でないコードに関連するリスクを最小限に抑えるための実践的な学習コンテンツです。

カスタマイズ可能なセキュアコーディングCourses を作成するか、または設計済みのテンプレートを使用して、開発チームがスキルを学習、向上、練習できるようにします。完了データを使用して、コンプライアンスに必要なセキュリティトレーニングの要件を実証することができる。
続きを読む
チームのコンピテンシーを検証し、ベンチマークを行うことで、開発者がCourses で学習したセキュリティスキルを保持していることを確認する。あるいは、新規採用者のスキルを評価し、セキュリティを優先するチームを構築する。
続きを読む
開発者が使用する言語やフレームワーク、また最も影響を受ける脆弱性に合わせてカスタマイズできる、自分のペースで進められるオンデマンドトレーニングです。開発者は、最も広範なライブラリの1つから学習コンテンツを閲覧し、完了することができます。
続きを読む
証言

ファンダメンタルズの再定義

"調査対象となった組織の40%が、コードに存在する一般的な脆弱性の11%~20%を削減/除去できたと主張している。"

TechFact-Organizational-ReduceVulnerabililties20%、
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