AI ソフトウェアガバナンスのコミットレベルの強制

Trust Agentは、コミット時点でAIソフトウェアのガバナンスを実施します。つまり、AIモデルの使用状況、開発者のリスクシグナル、安全なコーディングポリシーを相互に関連づけ、コードが本番環境に導入される前に導入された脆弱性を防ぎます。

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Trust agent
#1 セキュア・コーディング・トレーニング会社から
執行ギャップ

AI はコードを書いています。セキュリティ管理はまだ遅れています。

現在、AI支援開発は最新のソフトウェアデリバリーに組み込まれています。

  • 本番環境に対応したコードを生成する AI コーディングアシスタント
  • 開発者のデスクトップを超えて動作するエージェントベースのワークフロー
  • リポジトリ全体に貢献するクラウドホスト型コーディングボット
  • 前例のない速度での迅速な多言語コミット
ほとんどのセキュリティプログラムには、コミット時点での強制的な制御がまだありません。組織は次のようなことを明確に答えることができません。
不再有 "影子人工智能"
どの AI モデルが量産コードを作成するか
AI 支援コードがセキュリティポリシーを満たしている場合
コントリビューターが適切にトレーニングされているかどうか
AI の使用がガバナンス基準に沿っているかどうか

従来のスキャンでは、コードがマージされた後に脆弱性が検出されます。トレーニングは開発者のスキルを強化します。どちらも、コミット時にガバナンスの可視性を強制しません。

トラストエージェントが執行ギャップを埋める — リスクが導入された瞬間に、可視性、リスク相関関係、およびリアルタイム制御を適用します。

製品概要

AI ソフトウェアガバナンスの強制エンジン

トラストエージェントは可視性を実用的な洞察に変えます。開発速度を落とすことなく、コミットメタデータ、AI モデルの使用状況、MCP アクティビティ、ガバナンスの閾値を相互に関連付けて、コミット時のリスクを浮き彫りにします。

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ディスカバー

貢献者と AI モデルアクティビティの特定

観察

コミット時に AI モデルのトレーサビリティを維持

相関関係付け

AI 支援によるコミットを定義済みのリスク閾値に結び付ける

国旗

ログと警告を通じて CI のポリシーの不整合を浮き彫りにする

改善

コミット行動に基づいて適応学習をトリガーする

成果と影響

リスクを防ぐ。コントロールを証明してください。より速く出荷。

Trust Agentは、AIがもたらす脆弱性を減らし、修復サイクルを短縮し、リスクの高いコミットに優先順位を付け、AI支援開発全体で開発者の説明責任を強化します。

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近日公开
導入された脆弱性の削減
53%+
平均時間の短縮
是正する
82%
人工知能モデル
コミット時のトレーサビリティ
100%
AI 主導のコーディングリスクの優先順位付け
コミット時
コア機能

コミット時にリアルタイムで適用

従来のアプリケーションセキュリティツールは、コードが記述された後に脆弱性を検出します。Trust Agent はコミット時に AI モデルの制限と安全なコーディングポリシーを適用し、導入された脆弱性が本番環境に入る前に防止します。

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開発者の発見とインテリジェンス

開発者の発見とインテリジェンス

シャドウコントリビューターを特定

コントリビューター、ツールの使用状況、コミットアクティビティを継続的に特定し、安全なコーディング能力を検証します。

AI ツールとモデルのトレーサビリティ

AI ツールとモデルのトレーサビリティ

AI がコードに与える影響を確認

リポジトリ全体でどの AI ツール、モデル、エージェントが貢献しているかをコミットレベルで可視化できます。

LLM セキュリティベンチマーキング

LLM セキュリティベンチマーキング

セキュリティ情報に基づくモデル選択

Secure Code WarriorのLLMセキュリティベンチマークデータを適用して、承認されたAIモデルと使用に関する決定に役立ててください。

コミットレベルのリスクスコアリングとガバナンス

コミットレベルのリスクスコアリングとガバナンス

CI におけるリスク管理

AI アシストによるコミットを分析し、コミット時点で非準拠コードをログに記録したり、警告したり、ブロックしたりできます。

適応型リスク修復

適応型リスク修復

繰り返し発生する脆弱性を減らす

実際のコミット行動から的を絞った学習を促し、スキルギャップを埋め、リスクの再発を防ぎます。

机制

AI 支援開発を 4 つのステップで管理

1
2
3
4
1

接続して観察

リポジトリや CI システムと統合して、コミットメタデータと AI モデルの使用シグナルをキャプチャします。

2

AI の影響をトレース

プロジェクト全体の特定のコミットに貢献したツールとモデルを特定します。

3

相関リスクとスコアリスク

開発者コンピテンシーや脆弱性ベンチマークとともに AI 支援コミットを評価します。

4

強化と改善

リスクパターンの上昇が検出されたら、適応型修復を開始します。

対象者

AI ガバナンスチーム専用設計

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AI ガバナンスリーダー向け

モデルのトレーサビリティ、ベンチマークに基づいたポリシーの適用、リスクの可視化により、コミット時にAIガバナンスを運用可能にします。

CISO向け

AI 支援開発における測定可能なガバナンスを実証し、コードが本番環境に届く前にエンタープライズソフトウェアのリスクを軽減します。

アプリケーション・セキュリティ・リーダー向け

レビュー担当者を増やすことなく、リスクの高いコミットに優先順位を付け、繰り返し発生する脆弱性を減らすことができます。

エンジニアリングリーダー向け

やり直し作業を減らしながら速度を保護するガードレールを備えたAI支援開発を採用してください。

AI 主導の開発を出荷前に管理

AI の影響をトレースします。コミット時のリスクを相関させる。ソフトウェアライフサイクル全体にわたって統制を徹底しましょう。

デモをスケジュールする
信任评分
トラストエージェントに関するよくある質問

AI 支援開発のためのコミットレベルのガバナンス

Trust Agent がコミットレベルの可視性、開発者の信頼スコアリング、強制可能な AI ガバナンスコントロールを実現する方法をご覧ください。

Trust Agent 如何支持人工智能软件治理?

信任代理是人工智能软件治理平台内的执行引擎。它通过应用提交级可见性、风险关联分析和策略控制,在代码进入生产环境前预防引入的漏洞。

提交级别的风险评分

提交级别的风险评分机制通过对照预设策略阈值、漏洞基准及AI模型使用信号,对每个提交(含AI辅助提交)进行评估,在合并前揭示风险上升情况。

提交时如何管理AI辅助代码?

在提交时实现有效的治理需要以下要素:

  • AI模型使用情况的可视化
  • 提交活动与预定义风险阈值之间的相关性
  • 安全编码与AI使用政策的实施
  • 跨存储库的审计响应可追溯性

信任代理将这些整合到统一的执行层中。

Trust Agent支持哪些AI编码环境?

Trust Agent 支持最新的人工智能辅助开发环境,包括人工智能编码助手、基于代理的集成开发环境以及命令行驱动的工作流。

支持的环境包括 GitHub Copilot(含代理模式)、Claude Code、Cursor、Cline、Roo Code、Gemini CLI、Windsurf 及其他支持 AI 的开发平台等工具。

在API层中,信任代理支持包括OpenAI、Anthropic、Google Vertex AI、Amazon Bedrock、Gemini API、OpenRouter及其他企业级AI模型端点在内的主要大型语言模型(LLM)提供商。

模型可追溯性与提交级别的风险可见性,在所有支持的环境中均保持一致应用。

Trust Agent 旨在配合新兴编码环境与模型提供商的发展,与人工智能开发生态系统共同进化。

这与传统的应用安全工具有什么不同?

传统应用安全工具在代码编写完成后才检测漏洞。Trust Agent在代码提交时强制执行AI使用和安全编码政策——在漏洞进入生产环境前就将其扼杀在萌芽状态。

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