Gérez le développement de logiciels piloté par l'IA

Gagnez en visibilité sur le code généré par l'IA, corrélez les risques à la validation et gérez le développement assisté par l'IA, afin que les organisations puissent adopter le codage basé sur l'IA en toute confiance.

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Contributeurs utilisant l'IA/ installations d'outils
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par AI
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Code utilisant modèles approuvés
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Provenant de la société de formation au codage sécurisé #1
Le problème de la chaîne d'approvisionnement des logiciels d'IA

L'IA a élargi votre chaîne d'approvisionnement logicielle

Les assistants de codage IA, les LLM et les agents connectés au MCP génèrent désormais du code de production via le SDLC. La vitesse de développement s'est accélérée, mais la gouvernance n'a pas suivi le rythme. L'IA est devenue un acteur non régi de votre chaîne d'approvisionnement logicielle.

La plupart des organisations ne peuvent pas répondre clairement aux questions suivantes :

  • Quels modèles d'IA ont généré des commits spécifiques
  • Si ces modèles produisent régulièrement du code sécurisé
  • Quels serveurs MCP sont actifs et à quoi ils accèdent
  • Si les commits assistés par l'IA répondent aux normes de codage sécurisées
  • L'impact de l'utilisation de l'IA sur le risque logiciel global
Une gouvernance efficace des logiciels d'IA nécessite :
Visibilité de l'utilisation des outils et des modèles d'IA dans tous les référentiels
Corrélation des risques au niveau des engagements et orientations politiques
Mesurez la capacité de codage sécurisé sur les SDLC humains et assistés par l'IA

Sans gouvernance structurée des logiciels d'IA, les entreprises sont confrontées à une propriété fragmentée, à une visibilité limitée et exposition croissante.

Le développement assisté par l'IA augmente la vitesse du code, mais sans supervision contraignante, il augmente également le risque de vulnérabilité introduit et l'exposition de la chaîne d'approvisionnement des modèles.

Qu'est-ce que la gouvernance des logiciels d'IA ?

Supervision du développement piloté par l'IA

La gouvernance des logiciels d'IA rend le code généré par l'IA visible, met en corrélation le risque au niveau du commit et aligne le développement piloté par l'IA sur la politique de sécurité. Il associe la visibilité de l'utilisation de l'IA, les informations sur les risques et les informations sur les capacités des développeurs tout au long du cycle de vie du développement logiciel.

Il permet aux organisations de :

  • Gagnez en visibilité sur l'endroit et la manière dont l'IA est utilisée pour générer du code
  • Corréler les commits assistés par l'IA au risque logiciel
  • Définir la politique d'utilisation de l'IA et les normes de gouvernance
  • Assurez la responsabilité à travers le code généré par l'homme et l'IA
Pourquoi la gouvernance des logiciels d'IA est importante pour le SDLC :
人工智能治理
L'IA accélère le développement
L'IA étend votre chaîne d'approvisionnement logicielle
人工智能引入模型风险与新型威胁
L'IA crée des lacunes potentielles en matière de responsabilité
Fonctionnalités de base

Gérez et adaptez en toute sécurité le développement de logiciels piloté par l'IA

Les outils traditionnels de sécurité des applications détectent les vulnérabilités une fois le code écrit. La gouvernance des logiciels d'IA fournit une visibilité sur l'utilisation des modèles d'IA, met en corrélation les signaux de risque au moment de la validation et aide les organisations à aligner le développement sur des politiques de codage sécurisées.

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Traçabilité des outils et des modèles d'IA

Traçabilité des outils et des modèles d'IA

Découvrez où l'IA génère du code

Gagnez en visibilité sur les outils d'IA qui contribuent au code, en créant un SBOM IA vérifiable.

Détection Shadow AI

Détection Shadow AI

Exposer l'utilisation non autorisée de l'IA

Identifiez les outils d'IA non autorisés qui fonctionnent en dehors des politiques de gouvernance approuvées.

Analyse comparative de la sécurité LLM

Analyse comparative de la sécurité LLM

Sélection d'un modèle axé sur la sécurité

Obtenez des mesures de performance de l'IA réelles pour guider l'utilisation approuvée des modèles.

Notation des risques

Notation des risques

Comprendre les risques avant la production

Corrélez les commits assistés par l'IA aux signaux de risque et déclenchez un apprentissage ciblé pour réduire les vulnérabilités.

Visibilité du serveur MCP

Visibilité du serveur MCP

Suivez les chaînes d'approvisionnement des agents d'IA

Identifiez les serveurs du Model Context Protocol et comprenez comment les agents d'IA interagissent avec les systèmes internes.

Découverte pour les développeurs

Découverte pour les développeurs

Identifier les contributeurs fictifs

Identifiez en permanence les développeurs et adoptez des modèles pour renforcer la responsabilité et la visibilité des risques.

Comment ça marche

Gérez le développement assisté par l'IA en quatre étapes

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Connectez-vous et observez

Intégrez les référentiels et les pipelines CI pour surveiller les métadonnées de validation, l'utilisation des modèles d'IA et l'activité des contributeurs.

2

Point de référence et score

Évaluez les commits assistés par l'IA par rapport aux benchmarks de vulnérabilité et aux métriques Trust Score® des développeurs.

3

Analysez et guidez

Mettez en évidence les modèles à risque élevé et fournissez des informations de gouvernance conformes aux politiques de codage sécurisé.

4

Auditez et répondez

Maintenez un SBOM IA vérifiable et évaluez rapidement l'exposition si un modèle est compromis.

C'est pour qui

Conçu spécialement pour les équipes de gouvernance de l'IA

Conçu pour les leaders chargés de sécuriser le développement logiciel alors que l'IA devient un contributeur essentiel au code de production.

预约演示

Pour les responsables de la gouvernance de l'IA

Établissez une supervision à l'échelle de l'entreprise conformément aux seuils de risque et aux normes de gouvernance définis.

Pour les RSSI

展示可量化的AI网络安全治理,并在整个软件开发生命周期(SDLC)中保持可审计的可追溯性。

Pour les leaders de la sécurité des applications

Priorisez les commits à haut risque et réduisez les vulnérabilités récurrentes sans augmenter les effectifs de révision.

Pour les leaders de l'ingénierie

Adoptez le développement assisté par l'IA avec des garde-fous qui protègent la vélocité sans alourdir les délais de révision.

Gérez le développement piloté par l'IA
avant son expédition

Découvrez où les outils d'IA génèrent du code, corrélent les commits aux signaux de risque et maintenez la visibilité sur l'ensemble de votre chaîne d'approvisionnement en logiciels d'IA.

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FAQ sur la plateforme de gouvernance des logiciels d'IA

Contrôlez, mesurez et sécurisez le développement de logiciels assisté par l'IA

Découvrez comment Secure Code Warrior assure l'observabilité de l'IA, l'application des politiques et la gouvernance dans les flux de travail de développement assistés par l'IA.

能否查看开发者使用的AI工具和模型?

是的。Secure Code Warrior 对人工智能工具的完整可追溯性,包括通过 MCP 连接的生成特定提交的大型语言模型和智能体,并在所有代码库中维护可验证的人工智能软件材料清单。

如何在软件开发中识别虚幻的人工智能?

幻想型人工智能指未经批准且在无人监督下使用的AI工具或模型。该平台通过在提交级别追踪模型、监控代码库以及实施可适用的策略控制来检测幻想型人工智能,这些控制措施能识别未经授权的AI使用行为。

如何评估人工智能模型的安全性?

Secure Code Warrior 高校合作Secure Code Warrior 独立研究,评估主流大型语言模型(LLM)在应对真实世界漏洞模式时的表现。企业可依据研究验证的安全性能,在提交代码时强制采用经过认证的模型,并限制高风险LLM的使用。

如何防范人工智能编码助手引入的漏洞?

防范人工智能引入的漏洞需要具备以下能力:对人工智能使用情况的可视化监控、基于安全编码规范的验证机制、可适用的模型政策,以及在人工与人工智能协同工作流中对开发人员能力的可量化评估。

如何保障人工智能生成的代码安全性?

确保人工智能生成的代码安全,需要在开发工作流中实现对人工智能工具使用情况的可视化管理、提交级别的风险分析以及治理监督。Secure Code Warrior 统一的人工智能软件治理Secure Code Warrior 人工智能可观察性、漏洞关联分析以及开发人员能力评估等功能。

人工智能软件治理与人工智能代码分析有何区别?

人工智能代码分析在代码编写完成后对其结果进行分析。人工智能软件治理机制管控人工智能模型的使用,在代码提交时执行策略,关联风险信号,并对整个人工智能软件供应链实施持续监督。

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