Provenant de la société de formation au codage sécurisé #1

Le problème de la chaîne d'approvisionnement des logiciels d'IA

L'IA a élargi votre chaîne d'approvisionnement logicielle

Les assistants de codage IA, les LLM et les agents connectés au MCP génèrent désormais du code de production via le SDLC. La vitesse de développement s'est accélérée, mais la gouvernance n'a pas suivi le rythme. L'IA est devenue un acteur non régi de votre chaîne d'approvisionnement logicielle.

La plupart des organisations ne peuvent pas répondre clairement aux questions suivantes :

Quels modèles d'IA ont généré des commits spécifiques
Si ces modèles produisent régulièrement du code sécurisé
Quels serveurs MCP sont actifs et à quoi ils accèdent
Si les commits assistés par l'IA répondent aux normes de codage sécurisées
L'impact de l'utilisation de l'IA sur le risque logiciel global

Une gouvernance efficace des logiciels d'IA nécessite :

Visibilité de l'utilisation des outils et des modèles d'IA dans tous les référentiels

Corrélation des risques au niveau des engagements et orientations politiques

Mesurez la capacité de codage sécurisé sur les SDLC humains et assistés par l'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.

Qu'est-ce que la gouvernance des logiciels d'IA ?

Supervision du développement piloté par l'IA

La gouvernance des logiciels d'IA rend le code généré par l'IA visible, met en corrélation le risque au niveau du commit et aligne le développement piloté par l'IA sur la politique de sécurité. Il associe la visibilité de l'utilisation de l'IA, les informations sur les risques et les informations sur les capacités des développeurs tout au long du cycle de vie du développement logiciel.

Il permet aux organisations de :

Gagnez en visibilité sur l'endroit et la manière dont l'IA est utilisée pour générer du code
Corréler les commits assistés par l'IA au risque logiciel
Définir la politique d'utilisation de l'IA et les normes de gouvernance
Assurez la responsabilité à travers le code généré par l'homme et l'IA

Pourquoi la gouvernance des logiciels d'IA est importante pour le SDLC :

L'IA accélère le développement

L'IA étend votre chaîne d'approvisionnement logicielle

KI bringt Modellrisiken und neue Bedrohungen mit sich

L'IA crée des lacunes potentielles en matière de responsabilité

Fonctionnalités de base

Gérez et adaptez en toute sécurité le développement de logiciels piloté par l'IA

Les outils traditionnels de sécurité des applications détectent les vulnérabilités une fois le code écrit. La gouvernance des logiciels d'IA fournit une visibilité sur l'utilisation des modèles d'IA, met en corrélation les signaux de risque au moment de la validation et aide les organisations à aligner le développement sur des politiques de codage sécurisées.

réservez une démo

Traçabilité des outils et des modèles d'IA

Découvrez où l'IA génère du code

Gagnez en visibilité sur les outils d'IA qui contribuent au code, en créant un SBOM IA vérifiable.

Détection Shadow AI

Exposer l'utilisation non autorisée de l'IA

Identifiez les outils d'IA non autorisés qui fonctionnent en dehors des politiques de gouvernance approuvées.

Analyse comparative de la sécurité LLM

Sélection d'un modèle axé sur la sécurité

Obtenez des mesures de performance de l'IA réelles pour guider l'utilisation approuvée des modèles.

Notation des risques

Comprendre les risques avant la production

Corrélez les commits assistés par l'IA aux signaux de risque et déclenchez un apprentissage ciblé pour réduire les vulnérabilités.

Visibilité du serveur MCP

Suivez les chaînes d'approvisionnement des agents d'IA

Identifiez les serveurs du Model Context Protocol et comprenez comment les agents d'IA interagissent avec les systèmes internes.

Découverte pour les développeurs

Identifier les contributeurs fictifs

Identifiez en permanence les développeurs et adoptez des modèles pour renforcer la responsabilité et la visibilité des risques.

Comment ça marche

Gérez le développement assisté par l'IA en quatre étapes

Connectez-vous et observez

Intégrez les référentiels et les pipelines CI pour surveiller les métadonnées de validation, l'utilisation des modèles d'IA et l'activité des contributeurs.

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.

Analysez et guidez

Mettez en évidence les modèles à risque élevé et fournissez des informations de gouvernance conformes aux politiques de codage sécurisé.

Auditez et répondez

Maintenez un SBOM IA vérifiable et évaluez rapidement l'exposition si un modèle est compromis.

C'est pour qui

Conçu spécialement pour les équipes de gouvernance de l'IA

Conçu pour les leaders chargés de sécuriser le développement logiciel alors que l'IA devient un contributeur essentiel au code de production.

Demo buchen

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

Demonstrieren Sie messbare KI-Cybersicherheits-Governance und gewährleisten Sie eine auditfähige Rückverfolgbarkeit über den gesamten SDLC hinweg.

Pour les leaders de la sécurité des applications

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

Pour les leaders 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 son expédition

Découvrez où les outils d'IA génèrent du code, corrélent les commits aux signaux de risque et maintenez la visibilité sur l'ensemble de votre chaîne d'approvisionnement en logiciels d'IA.

planifier une démonstration

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.

Peut-on voir quels outils et modèles d’IA les développeurs utilisent ?

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

Comment détecter 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 mène des recherches indépendantes en partenariat avec des universités pour évaluer les performances des principaux LLM face aux patterns de vulnérabilités du monde réel. Les organisations peuvent imposer des modèles approuvés et restreindre les LLM à haut risque au moment du commit 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 ?

Sécuriser le 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 gouvernance dans les flux de travail de développement. Secure Code Warrior fournit 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 analyse le résultat après son écriture. La gouvernance des logiciels IA contrôle l’utilisation des modèles d’IA, applique des politiques au moment du commit, met en corrélation les signaux de risque et maintient une supervision continue sur l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement logicielle IA.

Vous avez encore des questions ?

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

Contacter

Gérez le développement de logiciels piloté par l'IA