人工智能辅助软件开发的首个控制层

信任代理:人工智能在代码创建环节实现人工智能网络安全治理。

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AI を使用するコントリビューター/ ツール、インストール
57
/90
書き込まれたコミット
人工知能によって
60
%
使用するコード 承認済みモデル
55
%
使用するコード 未承認モデル
13
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图
#1 セキュア・コーディング・トレーニング会社から
AI ガバナンスの問題

AI は開発に組み込まれています。監視はそうではありません。

現在、AI コーディングアシスタント、LLM API、CLI エージェント、MCP 接続ツールがプロダクションコードに日々影響を与えています。開発速度は加速し、ソフトウェアライフサイクル全体にわたってガバナンスの複雑さが増しています。

セキュリティおよびエンジニアリングのリーダーには次のような質問があります。
  • どのAIツールとモデルが使用されていますか?
  • AIはコードにどのような影響を与えているのでしょうか?
  • AIは導入された脆弱性を増加させていますか?
  • 開発者は AI の出力を検証していますか?
  • 時間の経過とともにリスクが減少することを証明できますか?

ほとんどの組織では、これらの答えはデータではなく仮定に基づいています。このギャップは、AI のスピードでの露出につながります。トラスト・エージェント:AI は、これらの質問に答えるために必要な可視性、リスクの相関関係、ガバナンス・コントロールを提供します。 証拠付き。

Trust Agent:AI 是什么?

AI の導入を強制力のあるガバナンスに変える制御レイヤー。

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全社規模の AI オブザーバビリティを確立

AI支援開発と測定可能なソフトウェアリスクの関連づけ

開発者の速度を損なうことなくガバナンスを適用

長期にわたる持続的なリスク削減を実証

Trust Agent: AI は AI の使用シグナルをキャプチャし、ソースコードやプロンプトではなくメタデータをコミットします。これにより、開発者のプライバシーを保護すると同時に、大規模なガバナンスを実現できます。AIを活用した開発を安全なSDLC全体で監査可能にし、ガバナンスが可能になり、本番稼働前に開発者のリスクを管理できるようになります。

它使人工智能辅助开发在安全的软件开发生命周期中变得可视化、可审计且可管理,帮助组织在代码进入生产环境前识别并降低开发人员风险。

コア機能

コミット時のリアルタイム AI ガバナンス

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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AI 使用状況の可視化

AI 使用状況の可視化

AI がプロダクションコードに与える影響をご覧ください

開発者のワークフロー全体で観察可能なAIツールとモデルの使用状況を把握し、アクティビティをリポジトリ、コントリビューター、ガバナンス体制と関連付けます。発見とインテリジェンス

MCP サプライチェーンインサイト

MCP サプライチェーンインサイト

AI ツールのサプライチェーンガバナンスを管理下に置く

積極的に利用しているMCPプロバイダー、影響を受けたユーザー、リポジトリにさらされるリスクを明らかにし、AIツールサプライチェーンのガバナンスベースラインを確立します。

コミットレベルのリスク相関

コミットレベルのリスク相関

AI 開発を測定可能なリスクに結び付ける

AI の使用シグナル、コミットメタデータ、開発者の Trust Score®、脆弱性ベンチマークを相互に関連付け、コードが本番環境に移行する前にリスクが高まっていることを特定します。

適応型リスクベースの学習

適応型リスクベースの学習

コミットの背景にあるスキルギャップを埋める

コミットリスク、AI の影響、開発者の Trust Score® に基づいて対象を絞った学習を開始し、繰り返し発生する脆弱性を減らします。

エンタープライズレポーティングと監査の可視性

エンタープライズレポーティングと監査の可視性

エビデンスに基づく監視の実現

ソースコードやプロンプトを保存しなくても、AI の使用傾向、MCP の可視性、導入された脆弱性メトリクスを経営陣がすぐに利用できるダッシュボードを提供できます。

インテグレーション

サポートされている AI 開発環境

Trust Agent: AI は最新の AI 支援開発ワークフローに統合され、エコシステム全体で既存のツールと新しいツールの両方をサポートします。

IDE とエージェントワークフロー

サポートされている環境には以下が含まれます。

サポートされている LLM API

トラストエージェント:AIは以下を含む主要なLLMプロバイダーをサポートします。

トラストエージェント:AI の仕組み

AI 支援開発を 5 つのステップで管理

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1

キャプチャ

IDE およびエンドポイント環境全体で AI ツールとモデルの使用シグナル、コミットメタデータ、MCP アクティビティを収集します。

2

属性

AI の影響力を開発者、リポジトリ、モデルソースにリンクします。

3

相関関係付け

AIを活用したコミットを、脆弱性のベンチマークや開発者のTrust Score® の洞察と照らし合わせて評価します。

4

统治

定義されたリスク閾値に基づいて、ガバナンスワークフローと適応的修復をトリガーします。

5

デモンストレーション

経営幹部が AI の採用、ポリシーの調整、測定可能なリスクの傾向をすぐに把握できるようにします。

成果と影響

コミット時に AI サイバーセキュリティガバナンスを実施する

トラストエージェント:AI は AI がもたらすリスクを軽減し、コミットレベルのアカウンタビリティを強化し、AI 支援開発全体で強制力のあるガバナンスを実現します。AIガバナンスを静的なポリシーから測定可能なコミットレベルの制御に変え、AIの導入をエビデンスに基づくセキュリティ上の成果に変えます。

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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
トレーサビリティ
100%
MCP モデル
トレーサビリティ
100%
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。

コミットで AI 支援開発を最初に管理しましょう

Trust Agent: AI が AI 支援開発全体でどのように可視化、相関関係、ポリシー制御を実現するかをご覧ください。

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:AI に関するよくある質問

AI ソフトウェアガバナンスとコミットレベルの制御

Trust Agent: AI が AI を活用した開発を、安全な SDLC 全体でどのように可視化し、測定可能にし、実施可能にするかをご覧ください。

Trust Agent:AI 是什么?

TrustAgent:AI 是为人工智能辅助软件开发构建的提交级治理层。它可视化人工智能工具和模型的使用情况,将人工智能辅助生成的提交内容与软件风险相关联,并在代码进入生产环境前实施安全策略。

人工智能软件治理

人工智能软件治理是指确认、测量和控制人工智能工具如何影响软件开发的能力。这包括人工智能使用情况的可视化、提交级别的风险分析、模型可追溯性,以及贯穿整个软件开发生命周期(SDLC)的强制性安全策略。

Trust Agent:AI 如何控制 AI 辅助开发?

TrustAgent:AI 通过捕获可观察的 AI 使用信号并将其关联至开发者和代码仓库,将提交内容与漏洞基准及开发者的 Trust Score® 指标相关联,从而根据风险阈值实施治理控制或自适应修复。

您知道开发者使用的是哪款 AI 编码工具吗?

是的。Trust Agent:AI 可可视化支持的AI编码助手、LLM API、CLI代理和MCP连接工具。它将模型影响与提交和仓库关联,而无需保存源代码或提示词。

AI辅助开发中的提交级别风险评分是什么

在提交级别的风险评分中,通过将受AI工具影响的每个提交与漏洞基准、开发者的安全编码熟练度以及模型使用信号进行对照评估,在代码向下游迁移之前识别出安全风险的上升。

TrustAgent:AI与传统应用安全工具有何不同?

传统应用安全工具在代码编写完成后才检测漏洞。Trust Agent:AI通过关联AI使用情况、开发者能力及风险信号,在软件开发生命周期早期阶段预防漏洞,从而管理提交时的AI辅助开发过程。

Trust Agent: AI 会保存源代码或提示词吗?

不。Trust Agent:AI 通过捕获可观察的 AI 使用信号并提交元数据,在实现企业治理的同时保护开发者的隐私,且无需保存源代码或提示词。

在AI治理中,MCP的可视性指的是什么?

通过MCP的可视性,开发人员能够在整个工作流中掌握哪些模型上下文协议(MCP)提供商和工具已被安装并积极使用。这有助于建立AI工具供应链治理的基础清单,从而降低影子AI风险。

Trust Agent:人工智能如何减轻人工智能带来的脆弱性?

信任代理:该AI将AI使用情况与漏洞基准及开发者技能数据相关联,在提交时强制执行治理控制,并触发针对性自适应学习,从而逐步减少AI引入的重复性漏洞。

谁应该使用Trust Agent:AI?

Trust Agent:AI专为需要对AI辅助软件开发实施可衡量且具有强制力的控制措施的首席信息安全官、AI治理负责人、应用安全团队及工程组织而设计。

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