Gérez le développement de logiciels piloté par l'IA

Bénéficiez d'une visibilité sur le code généré par l'IA, établissez une corrélation entre les risques et la validation et alignez le développement sur la politique de sécurité de l'ensemble de votre chaîne d'approvisionnement en logiciels d'IA.

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Contributeurs utilisant l'IA/ installations d'outils
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Commissions écrites
par AI
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Code utilisant modèles approuvés
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Code utilisant modèles non approuvés
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De la empresa #1 de formación en codificación segura
El problema de la cadena de suministro del software de IA

La IA ha ampliado su cadena de suministro de software

Los asistentes de codificación de IA, los LLM y los agentes conectados a MCP ahora generan código de producción en todos sus repositorios. La velocidad de desarrollo se ha acelerado, pero la gobernanza no ha seguido el ritmo. La IA se ha convertido en un factor que contribuye de manera descontrolada a su cadena de suministro de software.

La mayoría de las organizaciones no pueden responder con claridad:

  • Qué modelos de IA generaron confirmaciones específicas
  • Si esos modelos producen resultados seguros de manera consistente
  • Qué servidores MCP están activos y a qué acceden
  • Si las confirmaciones asistidas por IA cumplen con los estándares de codificación segura
  • Cómo afecta el uso de la IA al riesgo general del software
La verdadera gobernanza del software de IA requiere:
Visibilidad del uso de la IA en todos los repositorios
Correlación de riesgos a nivel de compromiso y aplicación de políticas
Capacidad medible de los desarrolladores en flujos de trabajo asistidos por humanos y por 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.

¿Qué es la gobernanza del software de IA?

Supervisión exigible del desarrollo impulsado por la IA

Permite a las organizaciones:

  • Obtenga visibilidad sobre dónde y cómo se usa la IA
  • Correlacione las confirmaciones asistidas por IA con el riesgo del software
  • Defina y aplique la política de uso de la IA en el momento de la confirmación
  • Reforzar la rendición de cuentas en el desarrollo humano y asistido por la IA
Por qué es importante la gobernanza del software de IA
人工智能治理
La IA acelera el desarrollo.
La IA amplía su cadena de suministro de software.
La IA introduce brechas modelizadas en materia de riesgo y responsabilidad.
La gobernanza de la IA debe ser mensurable, aplicable y auditable.
Fonctionnalités de base

Gérez le cycle de vie des logiciels d'IA

Les outils traditionnels de sécurité des applications détectent les vulnérabilités une fois le code écrit. La gouvernance des logiciels d'IA applique les politiques, valide l'utilisation des modèles d'IA et met en corrélation les risques au moment de la validation, évitant ainsi l'introduction de vulnérabilités avant qu'elles n'atteignent la production.

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Traçabilité des outils et des modèles d'IA

Traçabilité des outils et des modèles d'IA

Comprendre l'influence de l'IA sur le code

Gagnez en visibilité sur les outils et modèles d'IA qui influencent le code dans les référentiels, en créant un inventaire vérifiable de l'utilisation de l'IA.

Détection Shadow AI

Détection Shadow AI

Exposer l'utilisation non autorisée de l'IA

Identifiez les outils et modèles d'IA non autorisés qui fonctionnent en dehors des contrôles de gouvernance approuvés.

Analyse comparative de la sécurité LLM

Analyse comparative de la sécurité LLM

Sélection d'un modèle axé sur la sécurité

Évaluez les performances des modèles d'IA par rapport à des modèles de vulnérabilité réels et mandatez des modèles approuvés.

Notation des risques et gouvernance au niveau des engagements

Notation des risques et gouvernance au niveau des engagements

Prévenir les risques avant la production

Corrélez les commits assistés par l'IA avec les signaux de risque et appliquez une politique applicable avant que le code n'entre en production.

Visibilité du serveur MCP

Visibilité du serveur MCP

Chaîne d'approvisionnement sécurisée des agents d'IA

Identifiez les serveurs MCP utilisés et appliquez une politique de niveau de validation pour les connexions non approuvées.

Développeur Discovery & Intelligence

Développeur Discovery & Intelligence

Éliminez les contributeurs fictifs

Identifiez en permanence les développeurs, les activités assistées par l'IA et les modèles d'engagement 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 systèmes 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

Appliquer et contrôler

4

Auditez et répondez

Maintenez un SBOM AI vérifiable et isolez l'exposition instantanément si un modèle est compromis.

C'est pour qui

Les publics que nous desservons

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

Démontrez une gouvernance mesurable de la cybersécurité basée sur l'IA et maintenez une traçabilité prête à être auditée entre les modèles d'IA et les contributeurs.

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 sa commercialisation

Suivez l'utilisation des modèles d'IA. Appliquez la politique lors de la validation. Gardez le contrôle de votre chaîne d'approvisionnement en logiciels d'IA, prêt à être audité.

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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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