人工知能はコードを書くことができるが、スキルはコードを守ることができる。

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、人工知能生成コードと人間が作成したコードを保護するために必要なスキルを、デリバリー速度を低下させることなく育成します。

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#1 セキュリティプログラミングトレーニング企業より
スキルギャップ

AIはコードを加速できる。安全なコーディングスキルは時代に合わせて進化させなければならない。

AIプログラミングアシスタントは数秒で実稼働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しません。

現在、開発者は以下を行うと予想されます：
AIが生成したコードに隠れた脆弱性が存在するか検証する
LLMが導入した非安全モードの識別
クロス言語アプリケーションセキュリティコーディング標準
即時注射などの新たなリスクを制御する

传统的安全培训侧重于 — 不是能力。静态扫描会在问题出现后检测到问题。 降低软件风险需要改善安全编码行为 安全编码能力是有效的人工智能软件治理的基础。

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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中核能力

大規模な安全なコーディング能力の構築

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安全コーディング実践ラボ

安全コーディング実践ラボ

練習であり、受動的な内容ではない

開発者は75以上の言語とフレームワークを網羅したインタラクティブな演習を通じて、実際の脆弱性を解決します。

AI 専用のセキュリティモジュール

AI 専用のセキュリティモジュール

安全な人工知能による補助開発

AIが生成したコードの検証と保護、安全でないパターンの検出、およびAI支援ワークフローにおけるセキュリティ基準の適用。

適応型学習パス

適応型学習パス

リスクに基づくスキル開発

開発者の行動、提出されたリスクシグナル、またはベンチマークテスト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。

進捗を測る

進捗を測る

基準を作成し、改善を確認する

SCW Trust Score®を使用して開発者の熟練度を評価し、同業者とのベンチマークテストを実施し、測定可能な安全なコーディングの進捗を追跡します。

コンプライアンスを実現する

コンプライアンスを実現する

安全性が改善されたことを証明する

トレーニングをOWASPトップ10、NIST、PCI DSS、CRA、NIS2と統合し、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

人工知能駆動開発の制御プレーン

人工知能駆動の開発を可視化、安全かつ弾力的にし、本番環境導入前に脆弱性を防止することで、チームは自信を持って迅速に行動できます。

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

根本的な原因から脆弱性を減らす

Secure Code Warrior 、繰り返し発生する脆弱性を減らし、安全なコーディング習慣を強化し、測定可能な開発成果を示しました。これらの結果は、企業向け安全なコーディング研修が現代の開発環境において大規模に測定可能な影響をもたらしていることを示しています。

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*近日公開
導入される脆弱性の削減
53%+
より速い平均値
修正すべき時が来た
3x+
动手操作 学习活动
1k+
コーディ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
これは誰へのものですか

AIガバナンスチーム専用に設計

開発者の能力を測定可能に示し、人的および人工知能による補助開発におけるソフトウェアリスクを低減する。

セキュリティおよびAIガバナンスのリーダー向け

開発者の能力を測定可能に示し、人的および人工知能による補助開発におけるソフトウェアリスクを低減する。

学習と開発のリーダー向けに設計された

構造化され、測定可能なセキュリティプログラムを提供し、採用率の向上、影響力の証明、および企業のコンプライアンス要件への適合を推進します。

エンジニアリングリーダー向けに設計された

開発者が柔軟なセキュリティコードを記述できるようにし、速度を維持しながら手戻りを削減します。

AppSecリーダー向け

審査担当者を増員せずに、開発者主導のセキュリティを拡大し、導入される脆弱性を削減する。

安全コードは安全な開発者から始まる

セキュリティコーディングスキルを強化し、導入される脆弱性を減らし、組織全体で測定可能な開発者信頼を構築する。

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信頼スコア
安全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

実践的な安全なコーディング学習による脆弱性の削減

Secure Code Warrior 、脆弱性を減らし、測定可能なリスク低減を実現する方法を理解しましょう。

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.

他に質問はありますか？

詳細情報を提供し、困難な状況にある可能性のある顧客を引き付ける。

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