
セキュア・コード・ウォリアーによるトラスト・スコア
セキュア・コーディング・プログラムの影響を定量化する業界初のベンチマーク
企業全体のソフトウェアチームは、高品質で安全なコードを、本番稼働前に迅速かつ確実に提供しなければならないというプレッシャーにさらされています。これにより、開発者主導型セキュリティという概念が生まれました。この強力な動きは、開発者の生産性の向上、ソフトウェア開発サイクル全体での動きの促進、イノベーションの促進につながり、最終的にはビジネスの成長につながります。セキュア・ラーニング・プログラムの世界では、同一のセキュア・コード・プログラムを使用しているにもかかわらず、チームは多くの場合、トップパフォーマー、平均的な達成者、追加のサポートを必要とする人々など、さまざまな専門知識を身につけています。しかし、「良い」とはどのようなものか、また何と比較すればよいか、どうやって見分けることができるのでしょうか。組織は、開発者のセキュリティ状態のベルカーブを定義するベンチマークを必要としています。セキュリティ学習プログラムの現状を測る基準となるスコアであり、その有効性を評価し、チームがパフォーマンスを最適化できるようにするためのものです。
価値とメリット
- シンプルで効果的で意味のあるデータ
- セキュリティプログラムの成功を測定
- ソフトウェア品質の向上
- チーム関係の改善
- コーディングスキルを確保するための洞察
- エンゲージメントの高いユーザーと開発者の維持

セキュリティプログラムの現状をベンチマークする
セキュリティプログラムを同業他社と比較してベンチマークし、ビジネス目標に沿った標準を確立します。ベンチマークを利用することでパフォーマンスを比較するためのベースラインが得られ、データ主導の意思決定が可能になり、セキュリティ体制を最適化するための継続的な改善の機会が得られます。
同業他社、競合企業、グローバル組織のコンテキストで測定
SCW Trust Score は、個々の学習者のスキルレベルを集計して組織の信頼スコアを計算することで、セキュリティプログラムの有効性を測定します。このレポートでは、銀行/金融サービス、テクノロジー、グローバル業界向けにカスタマイズされたベンチマークが提供され、カスタマイズ可能なドリルダウンとフィルターオプションを使用して、企業の信頼スコア、業界ベンチマークの分布、学習者のスキルレベルの分布に関する洞察が得られます。

業界で最も包括的なセキュリティスキルベンチマークに自信を持ってください
SCW Trust Scoreは、動的アルゴリズムを活用した業界初のソリューションです。600社以上の企業と25万人の学習者から収集された2,000万を超える学習データポイントからの洞察を活用します。OWASP Top 10について習得した知識の深さなど、プラットフォーム内で完了したさまざまな学習アクティビティが考慮されます。これらの比類のない洞察は、組織が自信を持って自社の業績を他の組織と比較して測定するのに役立ちます。

セキュリティプログラムの有効性を測定するのに役立つ業界初のベンチマークである SCW Trust Score をご覧ください。同業他社とのベンチマークを行い、セキュリティ体制を最適化し、データ主導の意思決定を行ってソフトウェアセキュリティを強化しましょう。

Secure Code Warrior致力于在整个软件开发生命周期中保护代码,并协助构建将网络安全置于首位的文化。无论您是应用程序安全经理、开发人员、首席信息安全官还是安全相关人员,我们都能帮助您降低与不安全代码相关的风险。
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セキュア・コーディング・プログラムの影響を定量化する業界初のベンチマーク
企業全体のソフトウェアチームは、高品質で安全なコードを、本番稼働前に迅速かつ確実に提供しなければならないというプレッシャーにさらされています。これにより、開発者主導型セキュリティという概念が生まれました。この強力な動きは、開発者の生産性の向上、ソフトウェア開発サイクル全体での動きの促進、イノベーションの促進につながり、最終的にはビジネスの成長につながります。セキュア・ラーニング・プログラムの世界では、同一のセキュア・コード・プログラムを使用しているにもかかわらず、チームは多くの場合、トップパフォーマー、平均的な達成者、追加のサポートを必要とする人々など、さまざまな専門知識を身につけています。しかし、「良い」とはどのようなものか、また何と比較すればよいか、どうやって見分けることができるのでしょうか。組織は、開発者のセキュリティ状態のベルカーブを定義するベンチマークを必要としています。セキュリティ学習プログラムの現状を測る基準となるスコアであり、その有効性を評価し、チームがパフォーマンスを最適化できるようにするためのものです。
価値とメリット
- シンプルで効果的で意味のあるデータ
- セキュリティプログラムの成功を測定
- ソフトウェア品質の向上
- チーム関係の改善
- コーディングスキルを確保するための洞察
- エンゲージメントの高いユーザーと開発者の維持

セキュリティプログラムの現状をベンチマークする
セキュリティプログラムを同業他社と比較してベンチマークし、ビジネス目標に沿った標準を確立します。ベンチマークを利用することでパフォーマンスを比較するためのベースラインが得られ、データ主導の意思決定が可能になり、セキュリティ体制を最適化するための継続的な改善の機会が得られます。
同業他社、競合企業、グローバル組織のコンテキストで測定
SCW Trust Score は、個々の学習者のスキルレベルを集計して組織の信頼スコアを計算することで、セキュリティプログラムの有効性を測定します。このレポートでは、銀行/金融サービス、テクノロジー、グローバル業界向けにカスタマイズされたベンチマークが提供され、カスタマイズ可能なドリルダウンとフィルターオプションを使用して、企業の信頼スコア、業界ベンチマークの分布、学習者のスキルレベルの分布に関する洞察が得られます。

業界で最も包括的なセキュリティスキルベンチマークに自信を持ってください
SCW Trust Scoreは、動的アルゴリズムを活用した業界初のソリューションです。600社以上の企業と25万人の学習者から収集された2,000万を超える学習データポイントからの洞察を活用します。OWASP Top 10について習得した知識の深さなど、プラットフォーム内で完了したさまざまな学習アクティビティが考慮されます。これらの比類のない洞察は、組織が自信を持って自社の業績を他の組織と比較して測定するのに役立ちます。

セキュア・コーディング・プログラムの影響を定量化する業界初のベンチマーク
企業全体のソフトウェアチームは、高品質で安全なコードを、本番稼働前に迅速かつ確実に提供しなければならないというプレッシャーにさらされています。これにより、開発者主導型セキュリティという概念が生まれました。この強力な動きは、開発者の生産性の向上、ソフトウェア開発サイクル全体での動きの促進、イノベーションの促進につながり、最終的にはビジネスの成長につながります。セキュア・ラーニング・プログラムの世界では、同一のセキュア・コード・プログラムを使用しているにもかかわらず、チームは多くの場合、トップパフォーマー、平均的な達成者、追加のサポートを必要とする人々など、さまざまな専門知識を身につけています。しかし、「良い」とはどのようなものか、また何と比較すればよいか、どうやって見分けることができるのでしょうか。組織は、開発者のセキュリティ状態のベルカーブを定義するベンチマークを必要としています。セキュリティ学習プログラムの現状を測る基準となるスコアであり、その有効性を評価し、チームがパフォーマンスを最適化できるようにするためのものです。
価値とメリット
- シンプルで効果的で意味のあるデータ
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- ソフトウェア品質の向上
- チーム関係の改善
- コーディングスキルを確保するための洞察
- エンゲージメントの高いユーザーと開発者の維持

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セキュリティプログラムを同業他社と比較してベンチマークし、ビジネス目標に沿った標準を確立します。ベンチマークを利用することでパフォーマンスを比較するためのベースラインが得られ、データ主導の意思決定が可能になり、セキュリティ体制を最適化するための継続的な改善の機会が得られます。
同業他社、競合企業、グローバル組織のコンテキストで測定
SCW Trust Score は、個々の学習者のスキルレベルを集計して組織の信頼スコアを計算することで、セキュリティプログラムの有効性を測定します。このレポートでは、銀行/金融サービス、テクノロジー、グローバル業界向けにカスタマイズされたベンチマークが提供され、カスタマイズ可能なドリルダウンとフィルターオプションを使用して、企業の信頼スコア、業界ベンチマークの分布、学習者のスキルレベルの分布に関する洞察が得られます。

業界で最も包括的なセキュリティスキルベンチマークに自信を持ってください
SCW Trust Scoreは、動的アルゴリズムを活用した業界初のソリューションです。600社以上の企業と25万人の学習者から収集された2,000万を超える学習データポイントからの洞察を活用します。OWASP Top 10について習得した知識の深さなど、プラットフォーム内で完了したさまざまな学習アクティビティが考慮されます。これらの比類のない洞察は、組織が自信を持って自社の業績を他の組織と比較して測定するのに役立ちます。

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企業全体のソフトウェアチームは、高品質で安全なコードを、本番稼働前に迅速かつ確実に提供しなければならないというプレッシャーにさらされています。これにより、開発者主導型セキュリティという概念が生まれました。この強力な動きは、開発者の生産性の向上、ソフトウェア開発サイクル全体での動きの促進、イノベーションの促進につながり、最終的にはビジネスの成長につながります。セキュア・ラーニング・プログラムの世界では、同一のセキュア・コード・プログラムを使用しているにもかかわらず、チームは多くの場合、トップパフォーマー、平均的な達成者、追加のサポートを必要とする人々など、さまざまな専門知識を身につけています。しかし、「良い」とはどのようなものか、また何と比較すればよいか、どうやって見分けることができるのでしょうか。組織は、開発者のセキュリティ状態のベルカーブを定義するベンチマークを必要としています。セキュリティ学習プログラムの現状を測る基準となるスコアであり、その有効性を評価し、チームがパフォーマンスを最適化できるようにするためのものです。
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セキュリティプログラムを同業他社と比較してベンチマークし、ビジネス目標に沿った標準を確立します。ベンチマークを利用することでパフォーマンスを比較するためのベースラインが得られ、データ主導の意思決定が可能になり、セキュリティ体制を最適化するための継続的な改善の機会が得られます。
同業他社、競合企業、グローバル組織のコンテキストで測定
SCW Trust Score は、個々の学習者のスキルレベルを集計して組織の信頼スコアを計算することで、セキュリティプログラムの有効性を測定します。このレポートでは、銀行/金融サービス、テクノロジー、グローバル業界向けにカスタマイズされたベンチマークが提供され、カスタマイズ可能なドリルダウンとフィルターオプションを使用して、企業の信頼スコア、業界ベンチマークの分布、学習者のスキルレベルの分布に関する洞察が得られます。

業界で最も包括的なセキュリティスキルベンチマークに自信を持ってください
SCW Trust Scoreは、動的アルゴリズムを活用した業界初のソリューションです。600社以上の企業と25万人の学習者から収集された2,000万を超える学習データポイントからの洞察を活用します。OWASP Top 10について習得した知識の深さなど、プラットフォーム内で完了したさまざまな学習アクティビティが考慮されます。これらの比類のない洞察は、組織が自信を持って自社の業績を他の組織と比較して測定するのに役立ちます。
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Trust Agent:AI - Secure and scale AI-Drive development
AI is writing code. Who’s governing it? With up to 50% of AI-generated code containing security weaknesses, managing AI risk is critical. Discover how SCW's Trust Agent: AI provides the real-time visibility, proactive governance, and targeted upskilling needed to scale AI-driven development securely.
OpenText 应用程序安全性的强大功能 + Secure Code Warrior
OpenText Application Security and Secure Code Warrior combine vulnerability detection with AI Software Governance and developer capability. Together, they help organizations reduce risk, strengthen secure coding practices, and confidently adopt AI-driven development.
Secure Code Warrior corporate overview
Secure Code Warrior is an AI Software Governance platform designed to enable organizations to safely adopt AI-driven development by bridging the gap between development velocity and enterprise security. The platform addresses the "Visibility Gap," where security teams often lack insights into shadow AI coding tools and the origins of production code.



