인공지능은 코드를 작성할 수 있지만, 기술이 그것을 보장한다.

당사의 기업용 보안 코딩 플랫폼은 인간과 AI가 생성한 코드를 보호하는 데 필요한 역량을 개발하며, 동시에 배포 속도를 저하시키지 않습니다.

데모 예약하기
최고의 안전한 코딩 교육 기업
기술 격차

인공지능이 코드 실행을 가속화합니다. 안전한 코딩 기술도 그 속도를 따라잡아야 합니다.

AI 코딩 어시스턴트는 단 몇 초 만에 생산 환경에 바로 적용 가능한 코드를 생성할 수 있습니다. 그러나 속도가 안전성을 보장하는 것은 아닙니다.

이제 개발자들은 다음과 같은 사항을 기대하고 있습니다:
AI가 생성한 코드를 검증하여 숨겨진 취약점을 탐지하십시오
LLM이 도입한 안전하지 않은 패턴을 인식하십시오
모든 언어에서 안전한 코딩 표준을 적용하십시오.
즉각적인 주사와 같은 새로운 위험에 직면하십시오

La formación tradicional en seguridad se centra en — no capacidad. El análisis estático detecta los problemas una vez que se presentan. Reducir el riesgo del software requiere mejorar el comportamiento de codificación segura La capacidad de codificación segura es la base de una gobernanza eficaz del software de IA.

제품 개요

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.

데모 예약
주요 역량

안전한 코딩 역량을 대규모로 개발하십시오

데모 예약
안전하고 실용적인 암호화 연구실

안전하고 실용적인 암호화 연구실

실습, 수동적인 내용이 아닌

개발자들은 75개 이상의 언어와 프레임워크에서 대화형 연습을 통해 실제 취약점을 해결합니다.

인공지능 전용 보안 모듈

인공지능 전용 보안 모듈

AI 지원 안전 개발

AI가 생성한 코드를 검증하고 보호하며, 안전하지 않은 패턴을 탐지하고 AI 지원 워크플로우에 안전한 표준을 적용하십시오.

적응형 학습 경로

적응형 학습 경로

위험 기반 기술 개발

개발자의 행동에 따라 특정 교육을 자동으로 할당하고, 위험 신호를 확인하거나 격차를 비교하세요.

진행 상황을 측정합니다

진행 상황을 측정합니다

기준점을 설정하고 개선 사항을 관찰하세요

개발자의 역량을 평가하고, 동료 개발자와 비교하며, SCW Trust Score®를 통해 안전한 코딩의 측정 가능한 진척도를 추적하세요.

준수 달성

준수 달성

보안 개선 사항을 입증하십시오

OWASP, NIST, PCI DSS, CRA 및 NIS2의 주요 10개 항목에 맞춰 교육을 구성하고 감사 준비가 완료된 보고서를 제공합니다.

Gobernanza del software de IA

El plano de control para el desarrollo impulsado por la IA

Haga que el desarrollo impulsado por la IA sea visible, seguro y resiliente, evitando las vulnerabilidades antes de la producción para que los equipos puedan avanzar con rapidez y confianza.

퀘스트
Guided, role-based learning paths.
코딩 랩
Remediation in live environments.
AI Challenges
Secure code in AI workflows.
Missions
Immersive AI security simulations.

퀘스트

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
인공지능을 활용한 위협 모델링
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

코딩 실습

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.
직접 프롬프트 주입
직접 프롬프트 주입
직접 프롬프트 주입

AI Challenges

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

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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
직접 프롬프트 주입
과도한 대리성
부적절한 출력 처리
간접 프롬프트 주입
LLM Awareness
민감 정보 공개
Vector & Embedding Weaknesses
결과 및 영향

취약점을 근원에서 줄이십시오

Secure Code Warrior 반복적인 취약점을 줄이고, 안전한 코딩 습관을 강화하며, 개발자들에게 눈에 띄는 개선 효과를 보여줍니다. 이러한 결과는 현대 개발 환경에서 대규모 기업 대상 보안 코딩 교육의 측정 가능한 영향을 입증합니다.

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*곧 출시 예정
도입된 취약점 감소
53%+

시간에 해결하는 것이 더 빠릅니다
3x+
Práctico actividades de aprendizaje
11,2k+
언어 및 코딩 프레임워크
75+
작동 방식

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.

데모 예약
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:

직접 프롬프트 주입
과도한 대리성
부적절한 출력 처리
간접 프롬프트 주입
민감 정보 공개
Supply ChainMCP, Agents, and AI Infrastructure Security
시스템 프롬프트 유출
벡터와 임베딩의 취약점
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
인공지능을 활용한 위협 모델링
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

직접 프롬프트 주입
과도한 대리성
불충분한 로깅 및 모니터링
민감 정보 공개
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
직접 프롬프트 주입
간접 프롬프트 주입
Information Exposure: Sensitive Data Exposure
불충분한 로깅 및 모니터링
Insufficient Transport Layer Protection: Unprotected Transport of Sensitive Information
Server-Side Request Forgery: Server-Side Request Forgery
Vulnerable Components: Using Known Vulnerable Components
누구를 위한 것인가

인공지능 정부 기관을 위해 특별히 설계됨

개발자로서 측정 가능한 역량을 입증하고, 인간과 AI가 협업하는 개발 환경에서 소프트웨어 위험을 줄이십시오.

보안 및 AI 거버넌스 리더를 위한

개발자로서 측정 가능한 역량을 입증하고, 인간과 AI가 협업하는 개발 환경에서 소프트웨어 위험을 줄이십시오.

학습 및 개발 리더를 위한

안전하고 측정 가능하며 체계적인 코딩 프로그램을 제공하여 도입을 촉진하고, 효과를 입증하며, 기업의 규정 준수 요건과 부합하도록 합니다.

엔지니어링 리더를 위한

개발자가 안전하고 탄력적인 코드를 작성할 수 있도록 지원하며, 속도를 유지하고 작업의 중복을 줄입니다.

앱 보안 리더들을 위한

개발자 주도형 보안을 강화하고 검토 인력을 늘리지 않으면서도 도입된 취약점을 줄이십시오.

안전한 코드는 안전한 개발자로부터 시작됩니다

안전한 코딩 기술을 강화하고, 도입된 취약점을 줄이며, 조직 전체 개발자 간에 측정 가능한 신뢰를 구축하십시오.

데모 예약하기
신뢰 점수
개발자를 위한 안전한 코딩 및 교육에 관한 자주 묻는 질문

실습을 통한 안전한 코딩 학습으로 취약점을 줄이세요

Secure Code Warrior 개발자의 보안 역량을 Secure Code Warrior 취약점을 줄이며 측정 가능한 위험 감소를 제공하는 방법을 알아보세요.

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.

아직도 궁금한 점이 있나요?

고객 확보를 위한 세부 지원 사항 (결정을 내리지 못한 잠재 고객 대상)

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