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.
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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
개발자가 보안을 주도할 수 있도록 지원
개발자 주도 보안 현황 설문 조사에 참여한 개발자의 14%만이 코드 작성 시 애플리케이션 보안을 최우선 순위로 꼽았습니다. 개발자가 처음부터 보안 코드의 우선순위를 정하고 작성할 수 있도록 역량을 강화하세요. 검증된 예방적 학습 접근 방식은 방어 및 공격, 프레임워크별 코딩 과제와 실습( missions )을 결합하여 보안 태세를 빠르게 구축할 수 있습니다.
개발자 기반 보안 코드 learning platform
- 60개 이상의 언어 프레임워크
- 실습 학습
- 8,000개 이상의 학습 활동
보안 프로그램의 영향력 증대
비용 최소화
컴플라이언스 달성
위험 감소
생산성 향상
Secure Code Warrior 선호하는 워크플로에 통합
통합
릴리스 속도에 영향을 주지 않으면서 안전한 소프트웨어 개발을 우선시하려는 조직은 통합 기술 스택의 중요성을 잘 알고 있습니다. Atlassian의 통합을 통해 개발자는 매일 사용하는 도구에 통합된 보안 코드 교육을 통해 역량을 강화할 수 있습니다.
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