KI-Codierassistenten: Maximale Produktivität bringt erhöhte Risiken mit sich
Ihr KI-Codierassistent könnte Ihr schnellster und produktivster Teamkollege sein, aber er kann auch Ihr größtes Sicherheitsrisiko darstellen.
In unserem neuesten Whitepaper untersuchen unsere Mitbegründer Pieter Danhieux und Dr. Matias Madou, Ph.D., das zweischneidige Schwert, das KI-Codierassistenten darstellen, und wie sie eine willkommene Ergänzung und gleichzeitig ein erhebliches Sicherheitsrisiko sein können.
KI-Codierassistenten - das neue Normal?
Die Zunahme von LLM-Codierassistenten ist unübersehbar. Von GitHub über Copilot bis hin zum neu gegründeten Deepseek - sie sind so gut wie überall vertreten, und fast jede Woche tauchen neue auf. Sie wurden zu einem zusätzlichen Teammitglied, das Code in Rekordzeit produziert und sogar den Weg für "Vibe Coding" ebnete, bei dem jemand ohne qualifizierte Programmierkenntnisse eine ganze Anwendung in Sekundenschnelle erstellen kann, indem er einfach die richtigen Anweisungen gibt. KI-Codierassistenten wurden so wertvoll, dass Mitte 2023 92 % der von GitHub befragten Entwickler angaben, KI-Tools bei der Arbeit oder sogar außerhalb der Arbeit zu verwenden.
Aber es gibt einen Haken: KI-generiertem Code kann man nicht blind vertrauen und ihn völlig sich selbst überlassen.
Trotz ihrer raschen Verbreitung müssen Unternehmen die Risiken im Auge behalten. Diese Tools beschleunigen zwar die Bereitstellung, können aber auch erhebliche Schwachstellen aufweisen, wenn sie nicht kontrolliert werden. Die Bequemlichkeit, die sie bieten, birgt oft versteckte Risiken. Deshalb haben wir in unserem neuesten Whitepaper einen genaueren Blick auf die Leistung dieser Assistenten geworfen.
WennGeschwindigkeit und Risiko Hand in Hand gehen
AI Coding Assistant-Tools werden auf Milliarden von Zeilen Open-Source-Code trainiert, die oft unsichere Muster enthalten. Wenn sie kopiert werden, landen diese Schwachstellen nicht nur in Ihrer Codebasis, sondern sie verbreiten sich und erzeugen einen Welleneffekt von Schwachstellen im gesamten SDLC.
Erschreckenderweise ergab eine aktuelle Snyk-Umfrage, dass 80 % der Entwickler zugeben, dass sie keine Sicherheitsrichtlinien für KI-Code anwenden, während 76 % der Befragten glaubten, dass KI-generierter Code sicherer sei als von Menschen geschriebener Code. Das sind Zahlen, die wir nicht einfach ignorieren können.
Die Festlegung von KI-Richtlinien ist ein guter Anfang, aber ohne gemessene und überprüfte Sicherheitskompetenzen werden sie nicht verhindern, dass unsicherer Code in die Produktion einfließt. Herkömmliche Leitplanken können mit der schieren Menge an Code, die KI produzieren kann, einfach nicht Schritt halten.
Ihre Entwickler für die Zukunft wappnen
Die einzige skalierbare Lösung? Statten Sie Entwickler mit der Fähigkeit aus, Schwachstellen zu erkennen und zu beheben, bevor der Code in Betrieb genommen wird, und seien Sie der KI immer einen Schritt voraus.
Ein starkes Risikomanagementprogramm für KI-Entwickler sollte Folgendes beinhalten:
- Benchmarking der Sicherheitskompetenzen: Erstellen Sie einen Grundstock, verfolgen Sie Fortschritte und ermitteln Sie Kompetenzlücken.
- Überprüfen Sie die Vertrauenswürdigkeit der KI: Überprüfen Sie das Backend-LLM und das Tool selbst.
- Validieren Sie jede Übertragung: Integrieren Sie Sicherheitsprüfungen in den Arbeitsablauf.
- Kontinuierliche Beobachtbarkeit aufrechterhalten: Überwachen Sie alle Repositories auf unsichere Muster und setzen Sie automatisch Richtlinien durch.
- Bieten Sie rollen- und sprachspezifisches Lernen an: Konzentrieren Sie die Schulungen auf genau die Frameworks, Plattformen und Tools, die Ihr Team verwendet.
- Bleiben Sie beweglich: Aktualisieren Sie die Schulungen, wenn sich neue Technologien und Geschäftsanforderungen entwickeln.
Sicherheit und KI, ein Schritt nach vorn
KI-Codierassistenten sind auf dem Vormarsch, und ihre Produktivitätsvorteile sind zu groß, um sie zu ignorieren. Wenn jedoch die Sicherheit nicht von Anfang an in den Prozess integriert wird, riskieren Unternehmen, kurzfristige Geschwindigkeit und Bequemlichkeit gegen langfristige (und kompliziertere) Schwachstellen und Sicherheitsprobleme einzutauschen.
In der Zukunft der Softwaresicherheit geht es nicht nur um die Wahl zwischen KI und menschlichen Entwicklern. Es geht darum, ihre Stärken zu kombinieren, wobei der Sicherheitsgedanke der Klebstoff ist. Das bedeutet, dass jeder Entwickler, egal ob er den Code schreibt oder die KI anweist, wissen muss, worauf er achten muss, um die Codesicherheit zu gewährleisten.
KI-gesteuerte Produktivität steigert die Produktivität, aber vergessen Sie nicht: Sicherer Code sichert die Zukunft.
Laden Sie das vollständige Whitepaper noch heute herunter!
In unserem neuesten Whitepaper untersuchen unsere Mitbegründer Pieter Danhieux und Dr. Matias Madou, Ph.D., das zweischneidige Schwert, das KI-Codierassistenten darstellen, und wie sie eine willkommene Ergänzung und gleichzeitig ein erhebliches Sicherheitsrisiko sein können.
Secure Code Warrior macht sicheres Programmieren zu einer positiven und fesselnden Erfahrung für Entwickler, die ihre Fähigkeiten ausbauen. Wir leiten jeden Programmierer auf seinem bevorzugten Lernpfad an, damit sicherheitskompetente Entwickler zu den täglichen Superhelden unserer vernetzten Welt werden.
Secure Code Warrior ist für Ihr Unternehmen da, um Sie dabei zu unterstützen, Ihren Code über den gesamten Lebenszyklus der Softwareentwicklung hinweg zu sichern und eine Kultur zu schaffen, in der Cybersicherheit an erster Stelle steht. Ganz gleich, ob Sie AppSec-Manager, Entwickler, CISO oder ein anderer Sicherheitsverantwortlicher sind, wir können Ihrem Unternehmen helfen, die mit unsicherem Code verbundenen Risiken zu reduzieren.
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Secure Code Warrior macht sicheres Programmieren zu einer positiven und fesselnden Erfahrung für Entwickler, die ihre Fähigkeiten ausbauen. Wir leiten jeden Programmierer auf seinem bevorzugten Lernpfad an, damit sicherheitskompetente Entwickler zu den täglichen Superhelden unserer vernetzten Welt werden.
Dieser Artikel wurde verfasst von Secure Code Warrior Das Team von Branchenexperten hat es sich zur Aufgabe gemacht, Entwicklern das Wissen und die Fähigkeiten zu vermitteln, die sie brauchen, um von Anfang an sichere Software zu entwickeln. Dabei stützen wir uns auf umfassendes Fachwissen zu sicheren Codierungspraktiken, Branchentrends und Erkenntnissen aus der Praxis.
Ihr KI-Codierassistent könnte Ihr schnellster und produktivster Teamkollege sein, aber er kann auch Ihr größtes Sicherheitsrisiko darstellen.
In unserem neuesten Whitepaper untersuchen unsere Mitbegründer Pieter Danhieux und Dr. Matias Madou, Ph.D., das zweischneidige Schwert, das KI-Codierassistenten darstellen, und wie sie eine willkommene Ergänzung und gleichzeitig ein erhebliches Sicherheitsrisiko sein können.
KI-Codierassistenten - das neue Normal?
Die Zunahme von LLM-Codierassistenten ist unübersehbar. Von GitHub über Copilot bis hin zum neu gegründeten Deepseek - sie sind so gut wie überall vertreten, und fast jede Woche tauchen neue auf. Sie wurden zu einem zusätzlichen Teammitglied, das Code in Rekordzeit produziert und sogar den Weg für "Vibe Coding" ebnete, bei dem jemand ohne qualifizierte Programmierkenntnisse eine ganze Anwendung in Sekundenschnelle erstellen kann, indem er einfach die richtigen Anweisungen gibt. KI-Codierassistenten wurden so wertvoll, dass Mitte 2023 92 % der von GitHub befragten Entwickler angaben, KI-Tools bei der Arbeit oder sogar außerhalb der Arbeit zu verwenden.
Aber es gibt einen Haken: KI-generiertem Code kann man nicht blind vertrauen und ihn völlig sich selbst überlassen.
Trotz ihrer raschen Verbreitung müssen Unternehmen die Risiken im Auge behalten. Diese Tools beschleunigen zwar die Bereitstellung, können aber auch erhebliche Schwachstellen aufweisen, wenn sie nicht kontrolliert werden. Die Bequemlichkeit, die sie bieten, birgt oft versteckte Risiken. Deshalb haben wir in unserem neuesten Whitepaper einen genaueren Blick auf die Leistung dieser Assistenten geworfen.
WennGeschwindigkeit und Risiko Hand in Hand gehen
AI Coding Assistant-Tools werden auf Milliarden von Zeilen Open-Source-Code trainiert, die oft unsichere Muster enthalten. Wenn sie kopiert werden, landen diese Schwachstellen nicht nur in Ihrer Codebasis, sondern sie verbreiten sich und erzeugen einen Welleneffekt von Schwachstellen im gesamten SDLC.
Erschreckenderweise ergab eine aktuelle Snyk-Umfrage, dass 80 % der Entwickler zugeben, dass sie keine Sicherheitsrichtlinien für KI-Code anwenden, während 76 % der Befragten glaubten, dass KI-generierter Code sicherer sei als von Menschen geschriebener Code. Das sind Zahlen, die wir nicht einfach ignorieren können.
Die Festlegung von KI-Richtlinien ist ein guter Anfang, aber ohne gemessene und überprüfte Sicherheitskompetenzen werden sie nicht verhindern, dass unsicherer Code in die Produktion einfließt. Herkömmliche Leitplanken können mit der schieren Menge an Code, die KI produzieren kann, einfach nicht Schritt halten.
Ihre Entwickler für die Zukunft wappnen
Die einzige skalierbare Lösung? Statten Sie Entwickler mit der Fähigkeit aus, Schwachstellen zu erkennen und zu beheben, bevor der Code in Betrieb genommen wird, und seien Sie der KI immer einen Schritt voraus.
Ein starkes Risikomanagementprogramm für KI-Entwickler sollte Folgendes beinhalten:
- Benchmarking der Sicherheitskompetenzen: Erstellen Sie einen Grundstock, verfolgen Sie Fortschritte und ermitteln Sie Kompetenzlücken.
- Überprüfen Sie die Vertrauenswürdigkeit der KI: Überprüfen Sie das Backend-LLM und das Tool selbst.
- Validieren Sie jede Übertragung: Integrieren Sie Sicherheitsprüfungen in den Arbeitsablauf.
- Kontinuierliche Beobachtbarkeit aufrechterhalten: Überwachen Sie alle Repositories auf unsichere Muster und setzen Sie automatisch Richtlinien durch.
- Bieten Sie rollen- und sprachspezifisches Lernen an: Konzentrieren Sie die Schulungen auf genau die Frameworks, Plattformen und Tools, die Ihr Team verwendet.
- Bleiben Sie beweglich: Aktualisieren Sie die Schulungen, wenn sich neue Technologien und Geschäftsanforderungen entwickeln.
Sicherheit und KI, ein Schritt nach vorn
KI-Codierassistenten sind auf dem Vormarsch, und ihre Produktivitätsvorteile sind zu groß, um sie zu ignorieren. Wenn jedoch die Sicherheit nicht von Anfang an in den Prozess integriert wird, riskieren Unternehmen, kurzfristige Geschwindigkeit und Bequemlichkeit gegen langfristige (und kompliziertere) Schwachstellen und Sicherheitsprobleme einzutauschen.
In der Zukunft der Softwaresicherheit geht es nicht nur um die Wahl zwischen KI und menschlichen Entwicklern. Es geht darum, ihre Stärken zu kombinieren, wobei der Sicherheitsgedanke der Klebstoff ist. Das bedeutet, dass jeder Entwickler, egal ob er den Code schreibt oder die KI anweist, wissen muss, worauf er achten muss, um die Codesicherheit zu gewährleisten.
KI-gesteuerte Produktivität steigert die Produktivität, aber vergessen Sie nicht: Sicherer Code sichert die Zukunft.
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Ihr KI-Codierassistent könnte Ihr schnellster und produktivster Teamkollege sein, aber er kann auch Ihr größtes Sicherheitsrisiko darstellen.
In unserem neuesten Whitepaper untersuchen unsere Mitbegründer Pieter Danhieux und Dr. Matias Madou, Ph.D., das zweischneidige Schwert, das KI-Codierassistenten darstellen, und wie sie eine willkommene Ergänzung und gleichzeitig ein erhebliches Sicherheitsrisiko sein können.
KI-Codierassistenten - das neue Normal?
Die Zunahme von LLM-Codierassistenten ist unübersehbar. Von GitHub über Copilot bis hin zum neu gegründeten Deepseek - sie sind so gut wie überall vertreten, und fast jede Woche tauchen neue auf. Sie wurden zu einem zusätzlichen Teammitglied, das Code in Rekordzeit produziert und sogar den Weg für "Vibe Coding" ebnete, bei dem jemand ohne qualifizierte Programmierkenntnisse eine ganze Anwendung in Sekundenschnelle erstellen kann, indem er einfach die richtigen Anweisungen gibt. KI-Codierassistenten wurden so wertvoll, dass Mitte 2023 92 % der von GitHub befragten Entwickler angaben, KI-Tools bei der Arbeit oder sogar außerhalb der Arbeit zu verwenden.
Aber es gibt einen Haken: KI-generiertem Code kann man nicht blind vertrauen und ihn völlig sich selbst überlassen.
Trotz ihrer raschen Verbreitung müssen Unternehmen die Risiken im Auge behalten. Diese Tools beschleunigen zwar die Bereitstellung, können aber auch erhebliche Schwachstellen aufweisen, wenn sie nicht kontrolliert werden. Die Bequemlichkeit, die sie bieten, birgt oft versteckte Risiken. Deshalb haben wir in unserem neuesten Whitepaper einen genaueren Blick auf die Leistung dieser Assistenten geworfen.
WennGeschwindigkeit und Risiko Hand in Hand gehen
AI Coding Assistant-Tools werden auf Milliarden von Zeilen Open-Source-Code trainiert, die oft unsichere Muster enthalten. Wenn sie kopiert werden, landen diese Schwachstellen nicht nur in Ihrer Codebasis, sondern sie verbreiten sich und erzeugen einen Welleneffekt von Schwachstellen im gesamten SDLC.
Erschreckenderweise ergab eine aktuelle Snyk-Umfrage, dass 80 % der Entwickler zugeben, dass sie keine Sicherheitsrichtlinien für KI-Code anwenden, während 76 % der Befragten glaubten, dass KI-generierter Code sicherer sei als von Menschen geschriebener Code. Das sind Zahlen, die wir nicht einfach ignorieren können.
Die Festlegung von KI-Richtlinien ist ein guter Anfang, aber ohne gemessene und überprüfte Sicherheitskompetenzen werden sie nicht verhindern, dass unsicherer Code in die Produktion einfließt. Herkömmliche Leitplanken können mit der schieren Menge an Code, die KI produzieren kann, einfach nicht Schritt halten.
Ihre Entwickler für die Zukunft wappnen
Die einzige skalierbare Lösung? Statten Sie Entwickler mit der Fähigkeit aus, Schwachstellen zu erkennen und zu beheben, bevor der Code in Betrieb genommen wird, und seien Sie der KI immer einen Schritt voraus.
Ein starkes Risikomanagementprogramm für KI-Entwickler sollte Folgendes beinhalten:
- Benchmarking der Sicherheitskompetenzen: Erstellen Sie einen Grundstock, verfolgen Sie Fortschritte und ermitteln Sie Kompetenzlücken.
- Überprüfen Sie die Vertrauenswürdigkeit der KI: Überprüfen Sie das Backend-LLM und das Tool selbst.
- Validieren Sie jede Übertragung: Integrieren Sie Sicherheitsprüfungen in den Arbeitsablauf.
- Kontinuierliche Beobachtbarkeit aufrechterhalten: Überwachen Sie alle Repositories auf unsichere Muster und setzen Sie automatisch Richtlinien durch.
- Bieten Sie rollen- und sprachspezifisches Lernen an: Konzentrieren Sie die Schulungen auf genau die Frameworks, Plattformen und Tools, die Ihr Team verwendet.
- Bleiben Sie beweglich: Aktualisieren Sie die Schulungen, wenn sich neue Technologien und Geschäftsanforderungen entwickeln.
Sicherheit und KI, ein Schritt nach vorn
KI-Codierassistenten sind auf dem Vormarsch, und ihre Produktivitätsvorteile sind zu groß, um sie zu ignorieren. Wenn jedoch die Sicherheit nicht von Anfang an in den Prozess integriert wird, riskieren Unternehmen, kurzfristige Geschwindigkeit und Bequemlichkeit gegen langfristige (und kompliziertere) Schwachstellen und Sicherheitsprobleme einzutauschen.
In der Zukunft der Softwaresicherheit geht es nicht nur um die Wahl zwischen KI und menschlichen Entwicklern. Es geht darum, ihre Stärken zu kombinieren, wobei der Sicherheitsgedanke der Klebstoff ist. Das bedeutet, dass jeder Entwickler, egal ob er den Code schreibt oder die KI anweist, wissen muss, worauf er achten muss, um die Codesicherheit zu gewährleisten.
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Dieser Artikel wurde verfasst von Secure Code Warrior Das Team von Branchenexperten hat es sich zur Aufgabe gemacht, Entwicklern das Wissen und die Fähigkeiten zu vermitteln, die sie brauchen, um von Anfang an sichere Software zu entwickeln. Dabei stützen wir uns auf umfassendes Fachwissen zu sicheren Codierungspraktiken, Branchentrends und Erkenntnissen aus der Praxis.
Ihr KI-Codierassistent könnte Ihr schnellster und produktivster Teamkollege sein, aber er kann auch Ihr größtes Sicherheitsrisiko darstellen.
In unserem neuesten Whitepaper untersuchen unsere Mitbegründer Pieter Danhieux und Dr. Matias Madou, Ph.D., das zweischneidige Schwert, das KI-Codierassistenten darstellen, und wie sie eine willkommene Ergänzung und gleichzeitig ein erhebliches Sicherheitsrisiko sein können.
KI-Codierassistenten - das neue Normal?
Die Zunahme von LLM-Codierassistenten ist unübersehbar. Von GitHub über Copilot bis hin zum neu gegründeten Deepseek - sie sind so gut wie überall vertreten, und fast jede Woche tauchen neue auf. Sie wurden zu einem zusätzlichen Teammitglied, das Code in Rekordzeit produziert und sogar den Weg für "Vibe Coding" ebnete, bei dem jemand ohne qualifizierte Programmierkenntnisse eine ganze Anwendung in Sekundenschnelle erstellen kann, indem er einfach die richtigen Anweisungen gibt. KI-Codierassistenten wurden so wertvoll, dass Mitte 2023 92 % der von GitHub befragten Entwickler angaben, KI-Tools bei der Arbeit oder sogar außerhalb der Arbeit zu verwenden.
Aber es gibt einen Haken: KI-generiertem Code kann man nicht blind vertrauen und ihn völlig sich selbst überlassen.
Trotz ihrer raschen Verbreitung müssen Unternehmen die Risiken im Auge behalten. Diese Tools beschleunigen zwar die Bereitstellung, können aber auch erhebliche Schwachstellen aufweisen, wenn sie nicht kontrolliert werden. Die Bequemlichkeit, die sie bieten, birgt oft versteckte Risiken. Deshalb haben wir in unserem neuesten Whitepaper einen genaueren Blick auf die Leistung dieser Assistenten geworfen.
WennGeschwindigkeit und Risiko Hand in Hand gehen
AI Coding Assistant-Tools werden auf Milliarden von Zeilen Open-Source-Code trainiert, die oft unsichere Muster enthalten. Wenn sie kopiert werden, landen diese Schwachstellen nicht nur in Ihrer Codebasis, sondern sie verbreiten sich und erzeugen einen Welleneffekt von Schwachstellen im gesamten SDLC.
Erschreckenderweise ergab eine aktuelle Snyk-Umfrage, dass 80 % der Entwickler zugeben, dass sie keine Sicherheitsrichtlinien für KI-Code anwenden, während 76 % der Befragten glaubten, dass KI-generierter Code sicherer sei als von Menschen geschriebener Code. Das sind Zahlen, die wir nicht einfach ignorieren können.
Die Festlegung von KI-Richtlinien ist ein guter Anfang, aber ohne gemessene und überprüfte Sicherheitskompetenzen werden sie nicht verhindern, dass unsicherer Code in die Produktion einfließt. Herkömmliche Leitplanken können mit der schieren Menge an Code, die KI produzieren kann, einfach nicht Schritt halten.
Ihre Entwickler für die Zukunft wappnen
Die einzige skalierbare Lösung? Statten Sie Entwickler mit der Fähigkeit aus, Schwachstellen zu erkennen und zu beheben, bevor der Code in Betrieb genommen wird, und seien Sie der KI immer einen Schritt voraus.
Ein starkes Risikomanagementprogramm für KI-Entwickler sollte Folgendes beinhalten:
- Benchmarking der Sicherheitskompetenzen: Erstellen Sie einen Grundstock, verfolgen Sie Fortschritte und ermitteln Sie Kompetenzlücken.
- Überprüfen Sie die Vertrauenswürdigkeit der KI: Überprüfen Sie das Backend-LLM und das Tool selbst.
- Validieren Sie jede Übertragung: Integrieren Sie Sicherheitsprüfungen in den Arbeitsablauf.
- Kontinuierliche Beobachtbarkeit aufrechterhalten: Überwachen Sie alle Repositories auf unsichere Muster und setzen Sie automatisch Richtlinien durch.
- Bieten Sie rollen- und sprachspezifisches Lernen an: Konzentrieren Sie die Schulungen auf genau die Frameworks, Plattformen und Tools, die Ihr Team verwendet.
- Bleiben Sie beweglich: Aktualisieren Sie die Schulungen, wenn sich neue Technologien und Geschäftsanforderungen entwickeln.
Sicherheit und KI, ein Schritt nach vorn
KI-Codierassistenten sind auf dem Vormarsch, und ihre Produktivitätsvorteile sind zu groß, um sie zu ignorieren. Wenn jedoch die Sicherheit nicht von Anfang an in den Prozess integriert wird, riskieren Unternehmen, kurzfristige Geschwindigkeit und Bequemlichkeit gegen langfristige (und kompliziertere) Schwachstellen und Sicherheitsprobleme einzutauschen.
In der Zukunft der Softwaresicherheit geht es nicht nur um die Wahl zwischen KI und menschlichen Entwicklern. Es geht darum, ihre Stärken zu kombinieren, wobei der Sicherheitsgedanke der Klebstoff ist. Das bedeutet, dass jeder Entwickler, egal ob er den Code schreibt oder die KI anweist, wissen muss, worauf er achten muss, um die Codesicherheit zu gewährleisten.
KI-gesteuerte Produktivität steigert die Produktivität, aber vergessen Sie nicht: Sicherer Code sichert die Zukunft.
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Inhaltsübersicht
Secure Code Warrior macht sicheres Programmieren zu einer positiven und fesselnden Erfahrung für Entwickler, die ihre Fähigkeiten ausbauen. Wir leiten jeden Programmierer auf seinem bevorzugten Lernpfad an, damit sicherheitskompetente Entwickler zu den täglichen Superhelden unserer vernetzten Welt werden.
Secure Code Warrior ist für Ihr Unternehmen da, um Sie dabei zu unterstützen, Ihren Code über den gesamten Lebenszyklus der Softwareentwicklung hinweg zu sichern und eine Kultur zu schaffen, in der Cybersicherheit an erster Stelle steht. Ganz gleich, ob Sie AppSec-Manager, Entwickler, CISO oder ein anderer Sicherheitsverantwortlicher sind, wir können Ihrem Unternehmen helfen, die mit unsicherem Code verbundenen Risiken zu reduzieren.
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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.
Die Leistungsfähigkeit von OpenText Application Security + 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.
Themen und Inhalte der Schulung zu sicherem Code
Our industry-leading content is always evolving to fit the ever changing software development landscape with your role in mind. Topics covering everything from AI to XQuery Injection, offered for a variety of roles from Architects and Engineers to Product Managers and QA. Get a sneak peek of what our content catalog has to offer by topic and role.
Ressourcen für den Einstieg
Observe and Secure the ADLC: A Four-Point Framework for CISOs and Development Teams Using AI
While development teams look to make the most of GenAI’s undeniable benefits, we’d like to propose a four-point foundational framework that will allow security leaders to deploy AI coding tools and agents with a higher, more relevant standard of security best practices. It details exactly what enterprises can do to ensure safe, secure code development right now, and as agentic AI becomes an even bigger factor in the future.
KI kann Code schreiben und überprüfen – aber das Risiko tragen weiterhin die Menschen.
Die Einführung von Claude Code Security durch Anthropic markiert einen entscheidenden Schnittpunkt zwischen KI-gestützter Softwareentwicklung und der rasanten Weiterentwicklung unserer Herangehensweise an moderne Cybersicherheit.