새로운 AI 세계에서 안전한 개발을 위한 기술 향상
Secure Code Warrior AI 및 LLM 작업에 대한 인식 부족, AI 생성 코드의 보안에 대한 과도한 확신, AI 코딩과 관련된 새로운 취약성 등 모든 분야의 격차를 해소하기 위해 고안된 관련성 높은 스킬 향상 이니셔티브를 통해 AI 지원 개발 관행으로 전환하는 기업을 지원합니다.
SLDC의 다양한 역할에 대한 AI/LLM 주제를 다루는 업계 최고의 콘텐츠를 통해 위험을 완화하세요. 개발자와 QA부터 아키텍트와 제품 관리자에 이르기까지 모든 것을 다룹니다.
차세대 보안 소프트웨어 개발
AI + 개발자가 함께하는 세상에서 위험 완화하기
더 많은 코드 라인이 더 적은 검토로 더 빠르게 생성되면서 숨겨진 버그, 보안 취약성 및 기술 부채의 위험이 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 이러한 변화로 인해 코드 검토, 테스트 및 안전한 코딩 관행이 그 어느 때보다 중요해졌으며, 속도를 위해 안정성과 보안을 희생하지 않도록 보장해야 합니다. 개발자의 역량을 강화하는 것은 Github Copilot, Cursor AI, Amazon Q developer 등의 도구가 활용되는 환경에서 더 나은 결과를 얻기 위한 첫 단계이며, 보안 코드 교육을 지속적으로 강조해야 할 필요성을 강조합니다.
Learning Platform 콘텐츠 살펴보기
통합 가시성 및 거버넌스를 통한 AI 위험 관리
기술 이니셔티브는 AI 지원 코딩으로 인한 추가적인 위험에 대처하기 위한 첫 단계에 불과합니다. SCW Trust Agent™는 코드 베이스로 작업하는 개발자에 대한 가시성과 보안 기술에 대한 인사이트를 제공합니다. 그런 다음 코드 리포지토리에 대한 정책을 구성하여 사전 예방적 거버넌스를 통해 보안 태세를 개선할 수 있습니다.
SCW 트러스트 에이전트 살펴보기규정 준수 그 이상의 측정 가능한 영향
규정 준수를 넘어서는 보안 코드 모범 사례에 대한 사전 예방적 접근 방식을 채택한 조직은 가시적인 비즈니스 성과를 거둘 수 있습니다. 취약점을 해결하는 가장 비용 효율적인 방법은 취약점을 처음부터 예방하는 것이기 때문입니다. SCW Trust Score™는 조직에 시간 경과에 따른 개발자의 보안 기술 진행 상황을 측정하고 벤치마킹할 수 있는 방법을 제공하며, 이는 특히 AI 기반 코딩 환경의 조기 도입과 관련하여 추적해야 할 중요한 사항입니다.
SCW 신뢰 점수 살펴보기
모든 개발자 교육이 동일하게 만들어지는 것은 아닙니다.
개발자의 50%는 규정 준수를 위해 상당한 교육이 필요하다고 생각하고, 42%는 어느 정도 교육이 필요하다고 생각합니다(개발자 주도 보안 현황 보고서). 하지만 소프트웨어 보안 규정 준수는 창의성을 발휘하지 않고 경직된 개발이 아니라 개발자가 처음부터 안전한 코딩을 우선시할 수 있도록 지원해야 합니다. 개발자의 창의적이고 문제 해결 능력에 호소하는 동적 콘텐츠가 도움이 될 수 있습니다.
상황별 교육을 통한 지식 유지
위험을 줄이면서 안전하게 코딩하기
비용 절감
간단히 말해, 개발 초기 단계에서 취약점을 식별하고 수정하면 재작업에 따른 비용을 크게 절감할 수 있습니다. 저희 플랫폼은 재작업과 관련된 이러한 비용을 줄이는 동시에 무엇보다도 코드 작성 중에 소프트웨어 취약점을 제거하여 위험을 줄이기 위해 만들어졌습니다. 플랫폼이 ROI를 달성하는 데 어떻게 도움이 되는지 자세히 알아보세요.
릴리스 속도 증가
모범 사례 구현
관련 교육을 통해 소프트웨어 보안 규정 준수 지원
실습 학습을 통해 개발자는 중요한 보안 코딩 기술을 습득하고 규정을 준수할 수 있습니다.
기본이 재정의되었습니다.
