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
정부 보안 솔루션에서 안전한 소프트웨어 개발을 위한 새로운 시대
IBM의 2022년 데이터 유출 비용 보고서에 따르면 2022년 미국에서 데이터 유출로 인한 평균 비용은 944만 달러였습니다. 기관이 클라우드 우선 및 DevSecOps에 집중함에 따라 개발 수명주기에 보안을 포함시키는 것이 중요합니다. 바이든 행정부는 사이버 보안 표준을 충족하기 위한 선례를 세웠으며, 안전한 소프트웨어 개발에 중점을 둔 사고 대응 플레이북을 수립했습니다. 다른 정부도 이를 따를 것입니다.
항상 염두에 두고 소프트웨어 보안을 염두에 두고 코딩
- 임베디드 언어를 포함한 60개 이상의 언어 프레임워크
- 실습 학습
- 8,000개 이상의 학습 활동
국가 사이버 보안 상태 개선
보안 인재 육성
취약점 근절
컴플라이언스 달성
비용 절감
어떤 정부 보안 솔루션을 제공하나요?
회사 전체 또는 특정 팀을 위한 실습 교육( tournaments )을 통해 정부 기관을 위한 안전한 소프트웨어 개발을 제공합니다.
기본이 재정의되었습니다.
