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 des modèles approuvés
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Code utilisant des modèles non approuvés
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De la société n° 1 dans le domaine de la formation au codage sécurisé
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
Gouvernance de l'IA
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.

À qui cela est-il destiné ?

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.

Veuillez réserver une démonstration.

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 responsables de la sécurité des applications

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

Pour les responsables 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.

Est-il possible de connaître les outils et les modèles d'IA utilisés par les développeurs ?

Oui. Secure Code Warrior une traçabilité complète des outils d’IA, y compris les LLM et les agents connectés via MCP ayant généré des commits spécifiques, en maintenant une SBOM IA vérifiable sur l’ensemble des référentiels.

Comment identifier l’IA fantaisiste dans le développement logiciel ?

L’IA fantaisiste désigne les outils ou modèles d’IA non approuvés utilisés sans supervision. La plateforme détecte l’IA fantaisiste grâce à la traçabilité des modèles au niveau du commit, à la surveillance des référentiels et à des contrôles de politique applicables qui signalent l’utilisation non autorisée de l’IA.

Comment évaluer les modèles d’IA en matière de sécurité ?

Secure Code Warrior des recherches indépendantes en partenariat avec des universités afin d'évaluer les performances des principaux LLM face aux modèles de vulnérabilités du monde réel. Les organisations peuvent imposer des modèles approuvés et restreindre les LLM à haut risque au moment de la validation sur la base de performances de sécurité étayées par la recherche.

Comment prévenir les vulnérabilités introduites par les assistants de codage IA ?

La prévention des vulnérabilités introduites par l’IA nécessite une visibilité sur l’utilisation de l’IA, une validation par rapport aux normes de codage sécurisé, des politiques de modèles applicables et des capacités mesurables des développeurs dans les flux de travail humains et assistés par l’IA.

Comment sécuriser le code généré par l’IA ?

La sécurisation du code généré par l'IA nécessite une visibilité sur l'utilisation des outils d'IA, une analyse des risques au niveau du commit et une supervision de la gouvernance dans les flux de travail de développement. Secure Code Warrior l'observabilité de l'IA, la corrélation des vulnérabilités et des informations sur les capacités des développeurs au sein d'une plateforme unifiée de gouvernance des logiciels IA.

Quelle est la différence entre la gouvernance des logiciels IA et l’analyse de code IA ?

L’analyse de code IA examine le résultat après son écriture. La gouvernance des logiciels IA supervise l’utilisation des modèles d’IA, applique des politiques au moment du commit, met en corrélation les signaux de risque et assure une supervision continue sur l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement logicielle IA.

Avez-vous encore des questions ?

Informations d'assistance pour capter les clients qui pourraient être réticents.

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