AI는 코드를 작성할 수 있지만 기술은 그것을 보호합니다.

엔터프라이즈 보안 코딩 플랫폼은 전송 속도 저하 없이 사람과 AI 생성 코드 모두를 보호하는 데 필요한 기술을 구축합니다.

Veuillez prendre rendez-vous pour une démonstration.
#1 시큐어 코딩 교육 회사에서
기술 격차

AI는 코드를 가속화합니다.보안 코딩 기술은 이에 뒤쳐지지 않아야 합니다.

AI 코딩 어시스턴트는 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 코드를 몇 초 만에 생성할 수 있습니다.하지만 속도가 보안과 같지는 않습니다.

이제 개발자는 다음을 수행할 것으로 예상됩니다.
AI 생성 코드에 숨겨진 취약성이 있는지 검증합니다.
LLM이 도입한 안전하지 않은 패턴 인식
모든 언어에 보안 코딩 표준 적용
신속한 주사와 같은 새로운 위험 탐색

기존 보안 교육은 다음 사항에 중점을 둡니다. — 능력이 아닙니다.정적 스캐닝은 문제가 도입된 후 문제를 감지합니다. 소프트웨어 위험을 줄이려면 보안 코딩 동작 개선이 필요합니다. 보안 코딩 기능은 효과적인 AI 소프트웨어 거버넌스의 기반입니다.

Présentation du produit

Build developer capability for secure AI development

Secure Code Warrior Learning provides AI security training that builds the skills behind every commit. Developers learn to secure AI-generated code through hands-on practice across real-world AI workflows, reducing risk at the source.

Réservez une démonstration
핵심 기능

대규모 보안 코딩 역량 구축

Réservez une démonstration
핸즈온 시큐어 코딩 랩

핸즈온 시큐어 코딩 랩

수동적 콘텐츠가 아닌 연습

개발자는 75개 이상의 언어와 프레임워크에서 대화형 연습을 통해 실제 취약점을 해결합니다.

AI 전용 보안 모듈

AI 전용 보안 모듈

안전한 AI 지원 개발

AI 생성 코드를 검증 및 보호하고, 안전하지 않은 패턴을 감지하고, AI 지원 워크플로우에 보안 표준을 적용합니다.

적응형 학습 경로

적응형 학습 경로

위험 기반 기술 개발

개발자 행동, 커밋 위험 신호 또는 벤치마크 격차를 기반으로 맞춤형 교육을 자동으로 할당합니다.

진행 상황 측정

진행 상황 측정

벤치마크 생성 및 개선 사항 확인

SCW Trust Score® 를 사용하여 개발자 숙련도를 평가하고, 동종 업체와 벤치마킹하고, 측정 가능한 보안 코딩 진행 상황을 추적할 수 있습니다.

Respect des réglementations

Respect des réglementations

보안 개선 입증

OWASP 상위 10위, NIST, PCI DSS, CRA 및 NIS2에 맞게 교육을 조정하여 감사가 가능한 보고서를 제공합니다.

Gouvernance des logiciels d'intelligence artificielle

Plan de contrôle pour le développement basé sur l'IA

Rendez le développement basé sur l'IA visible, sécurisé et flexible afin de prévenir les vulnérabilités avant la production, permettant ainsi à votre équipe d'avancer rapidement et en toute confiance.

Quêtes
Guided, role-based learning paths.
Laboratoires de codage
Remediation in live environments.
Les défis de l'IA
Secure code in AI workflows.
Missions
Immersive AI security simulations.

Quêtes

Discover Quests
Quests combine AI Challenges, labs, and missions into guided programs aligned to real-world AI risks and concepts
AI/LLM SECURITY
AI Agents and their Protocols (MCP, A2A and ACP)
Coding With AI
Introduction to AI Risk & Security
LLM Security Design Patterns
OWASP Top 10 for LLM Applications
Modélisation des menaces à l'aide de l'IA
Vibe Coding: Risk Management Framework
CYBERMON 2025 BEAT THE BOSS
Bypassaur: Direct Prompt Injection
Keykraken: Indirect Prompt Injection
Promptgeist: Vector and Embedding Weaknesses
Proxysurfa: Excessive Agency

Laboratoires de codage

Discover Coding Labs
Practice real-world AI and application security scenarios in live coding environments. Fix vulnerabilities as they would appear in actual development work — not just theory.
Injection directe immédiate
Injection directe immédiate
Injection directe immédiate

Les défis de l'IA

Discover AI Challenges
Over 800 challenges that simulate real AI-assisted development workflows. Build the ability to detect insecure patterns, validate AI outputs, and prevent vulnerabilities before they reach production.
800+ AI security challenges

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Suspendisse varius enim in eros elementum tristique. Duis cursus, mi quis viverra ornare, eros dolor interdum nulla, ut commodo diam libero vitae erat. Aenean faucibus nibh et justo cursus id rutrum lorem imperdiet. Nunc ut sem vitae risus tristique posuere.

Missions

Discover missions
Apply skills across complex, multi-step scenarios that simulate authentic AI risks. Missions build the muscle memory to recognise and respond to real threats in context.
AI/LLM SECURITY
Injection directe immédiate
Agence excessive
Traitement incorrect des sorties
Injection indirecte immédiate
LLM Awareness
Divulgation d'informations sensibles
Vector & Embedding Weaknesses
성과 및 영향

Réduction de la vulnérabilité des sources

Secure Code Warrior Learning은 반복되는 취약점을 줄이고 보안 코딩 습관을 강화하며 개발자의 측정 가능한 개선 사항을 보여줍니다.이러한 결과는 현대 개발 환경 전반에 걸쳐 엔터프라이즈 보안 코딩 교육이 대규모로 미치는 영향을 측정 가능한 수준으로 보여줍니다.

image 15
image 16
image 17
image 18
*À paraître prochainement
유입된 취약성 감소
53%
더 빠른 평균
문제 해결 시간
3x+
실습 학습 활동
1k+
Langages de programmation et frameworks
75+
Comment cela fonctionne-t-il ?

What developers learn in AI security training

Coverage spans LLM vulnerabilities, agent protocols, infrastructure security, and foundational AI security design — mapped to real developer workflows.

Réservez une démonstration
LLM Vulnerability Coverage

Practice real-world AI and LLM security risks.

AI security training teaches developers how to identify, prevent, and remediate vulnerabilities in AI-generated code and modern AI systems, including:

Injection directe immédiate
Agence excessive
Traitement incorrect des sorties
Injection indirecte immédiate
Divulgation d'informations sensibles
Supply ChainMCP, Agents, and AI Infrastructure Security
Fuite de l'invite du système
Faiblesses des vecteurs et des intégrations
AI Security Concepts and Design

Build foundational AI security knowledge

Developers learn how to securely design and review AI systems through:

AI Agents and their Protocols (MCP, A2A and ACP)
Coding With AI
Introduction to AI Risk & Security
LLM Security Design Patterns
OWASP Top 10 for LLM Applications
Modélisation des menaces à l'aide de l'IA
Vibe Coding: Risk Management Framework
MCP, Agents & AI Infrastructure

Secure AI agents, protocols, and cloud AI environments

Understand and mitigate risks across agent-based systems and AI infrastructure, including MCP and cloud AI services:

Bedrock (Cloud AI Infrastructure)

Secure AI services and model integrations

Injection directe immédiate
Agence excessive
Insuffisance de la journalisation et de la surveillance
Divulgation d'informations sensibles
MCP (Model Context Protocol)

Model Context Protocol — Secure AI agents and protocol interactions

Access Control: Missing Function Level Access Control
Authentication: Improper Authentication
Authentication: Insufficiently Protected Credentials
Injection directe immédiate
Injection indirecte immédiate
Information Exposure: Sensitive Data Exposure
Insuffisance de la journalisation et de la surveillance
Insufficient Transport Layer Protection: Unprotected Transport of Sensitive Information
Server-Side Request Forgery: Server-Side Request Forgery
Vulnerable Components: Using Known Vulnerable Components
누구를 위한 제품인지

AI 거버넌스 팀을 위해 특별히 제작

측정 가능한 개발자 역량을 입증하고 인간 및 AI 지원 개발 전반에서 소프트웨어 위험을 줄이십시오.

보안 및 AI 거버넌스 리더용

측정 가능한 개발자 역량을 입증하고 인간 및 AI 지원 개발 전반에서 소프트웨어 위험을 줄이십시오.

학습 및 개발 리더용

채택을 촉진하고, 영향을 입증하고, 기업 규정 준수 요구 사항에 부합하는 체계적이고 측정 가능한 보안 코딩 프로그램을 제공합니다.

엔지니어링 리더용

개발자는 속도를 유지하고 재작업을 줄이면서 탄력적이고 안전한 코드를 작성할 수 있습니다.

앱섹 리더용

검토 인력을 늘리지 않고도 개발자 중심 보안을 확장하고 유입된 취약성을 줄일 수 있습니다.

보안 코드는 보안 개발자에게서 시작됩니다

보안 코딩 기술을 강화하고, 도입된 취약점을 줄이고, 조직 전체에서 측정 가능한 개발자 신뢰를 구축하세요.

Veuillez prendre rendez-vous pour une démonstration.
indice de confiance
보안 코딩 및 개발자 교육 FAQ

실습 보안 코딩 학습으로 취약성 감소

Secure Code Warrior가 개발자 보안 기술을 개선하고 취약점을 줄이며 측정 가능한 위험 감소를 제공하는 방법을 알아보십시오.

How do developers learn to secure AI-generated code?

Developers learn to secure AI-generated code through hands-on AI security training in simulated AI workflows.

Secure Code Warrior provides Quests, AI Challenges, Coding Labs, and Missions that teach developers how to identify insecure patterns, validate outputs, and prevent vulnerabilities before code reaches production.

What security risks does AI-generated code introduce?

AI-generated code can introduce vulnerabilities such as prompt injection, excessive agency, sensitive data exposure, and insecure output handling.

These risks often appear in otherwise functional code, making them difficult to detect without developer awareness and training.

How is AI security training different from traditional secure coding training?

Secure Code Warrior delivers interactive, AI security training that focuses on how developers interact with AI systems, not just how they write code.

It teaches developers how to validate AI outputs, recognize insecure patterns introduced by LLMs, and apply secure coding practices across AI-assisted workflows.

Traditional training focuses on known vulnerabilities, while AI security training prepares developers for emerging, dynamic risks.

How does Secure Code Warrior support AI security training?

Secure Code Warrior builds developer capability through hands-on learning across AI Challenges, Missions, Coding Labs, and Quests.

Developers practice securing AI-generated code in real-world scenarios, helping reduce vulnerabilities at the source and support AI Software Governance.

What AI technologies and frameworks are covered?

Secure Code Warrior provides learning across modern AI technologies and frameworks, including:

  • AI agents and protocols (MCP, A2A, ACP)
  • Python LangChain 
  • Python MCP
  • Terraform AWS (Bedrock)
  • Typescript LangChain
  • LLM security concepts and design patterns

This ensures developers are prepared to secure real-world AI systems and workflows.

How can organizations govern AI-assisted development and reduce risk?

Organizations govern AI-assisted development by gaining visibility into how AI is used, applying governance policies within development workflows, and strengthening developer capability.

Secure Code Warrior supports this through Trust Agent AI, which provides visibility into AI usage across development workflows, correlates risk at the commit level, and enforces security policies. Combined with hands-on learning, this helps organizations reduce risk before vulnerabilities reach production.

Avez-vous encore des questions ?

Détails de l'assistance pour attirer les clients potentiellement difficiles.

Coordonnées