인공지능 기반 소프트웨어 개발을 통제하다

예. Secure Code Warrior 특정 커밋을 생성한 대규모 언어 모델(LLM) 및 MCP 연결 에이전트를 포함하여 AI 도구의 완전한 추적성을 Secure Code Warrior . 이를 통해 저장소 전반에 걸쳐 검증 가능한 AI SBOM(소프트웨어 구성 요소 명세서)을 유지합니다.

섀도우 AI는 승인되지 않은 AI 도구나 모델을 감독 없이 사용하는 것을 의미합니다. 해당 플랫폼은 커밋 수준 모델 추적성, 저장소 모니터링, 그리고 무단 AI 사용을 표시하는 강제 가능한 정책 통제를 통해 섀도우 AI를 탐지합니다.

Secure Code Warrior 대학과 협력하여 선도적인 대규모 언어 모델(LLM)이 실제 취약점 패턴에 대해 어떻게 수행하는지 평가하는 독립적인 연구를 Secure Code Warrior . 조직은 연구 기반 보안 성능을 바탕으로 승인된 모델을 의무화하고 커밋 시점에 고위험 LLM을 제한할 수 있습니다.

인공지능 도입으로 인한 취약점을 방지하려면 인공지능 사용 현황 파악, 안전한 코딩 표준에 대한 검증, 강제 가능한 모델 정책, 그리고 인간 및 인공지능 지원 워크플로우 전반에 걸친 측정 가능한 개발자 역량이 필요합니다.

AI 생성 코드의 보안을 확보하려면 AI 도구 사용 현황 파악, 커밋 수준 위험 분석, 개발 워크플로우 전반에 걸친 거버넌스 감독이 필요합니다. Secure Code Warrior 통합된 AI 소프트웨어 거버넌스 플랫폼 내에서 AI 가시성, 취약점 상관관계 분석, 개발자 역량 인사이트를 Secure Code Warrior .

AI 코드 스캐닝은 작성된 출력을 분석합니다. AI 소프트웨어 거버넌스는 AI 모델 사용을 통제하고, 커밋 시 정책을 시행하며, 위험 신호를 상호 연관시키고, AI 소프트웨어 공급망 전반에 걸쳐 지속적인 감독을 유지합니다.