KI hat Ihre Software-Lieferkette erweitert
KI-Codierungsassistenten, LLMs und MCP-verbundene Agenten generieren nun Produktionscode über den gesamten SDLC hinweg. Die Entwicklungsgeschwindigkeit hat sich beschleunigt – die Governance hat jedoch nicht Schritt gehalten. KI ist zu einem unkontrollierten Faktor in Ihrer Software-Lieferkette geworden.
Die meisten Organisationen können diese Frage nicht eindeutig beantworten:
- Welche KI-Modelle haben bestimmte Commits generiert?
- Ob diese Modelle durchweg sicheren Code erzeugen
- Welche MCP-Server sind aktiv und worauf greifen sie zu?
- Ob KI-gestützte Commits sichere Codierungsstandards erfüllen
- Wie sich der Einsatz von KI auf das allgemeine Software-Risiko auswirkt
Ohne eine strukturierte KI-Software-Governance sehen sich Unternehmen mit fragmentierten Eigentumsverhältnissen, eingeschränkter Transparenz und wachsenden Risiken konfrontiert .
KI-gestützte Entwicklung erhöht die Code-Geschwindigkeit – ohne durchsetzbare Aufsicht erhöht sie jedoch auch das Risiko von Schwachstellen und die Gefährdung der Modell-Lieferkette.
Aufsicht über die KI-gesteuerte Entwicklung
AI-Software-Governance macht KI-generierten Code sichtbar, korreliert Risiken auf Commit-Ebene und richtet die KI-gesteuerte Entwicklung an Sicherheitsrichtlinien aus. Sie verbindet die Transparenz der KI-Nutzung, Risikoinformationen und Einblicke in die Fähigkeiten der Entwickler über den gesamten Softwareentwicklungszyklus hinweg.
Es ermöglicht Unternehmen:
- Erhalten Sie Einblick, wo und wie KI zur Generierung von Code eingesetzt wird.
- Korrelieren Sie KI-gestützte Commits mit Software-Risiken
- Richtlinien für die Nutzung von KI und Governance-Standards festlegen
- Schaffung von Verantwortlichkeit für von Menschen und KI generierten Code
Verwalten und skalieren Sie die KI-gesteuerte Softwareentwicklung sicher
Herkömmliche Anwendungssicherheitstools erkennen Schwachstellen erst, nachdem der Code geschrieben wurde. KI-Software-Governance bietet Transparenz hinsichtlich der Nutzung von KI-Modellen, korreliert Risikosignale beim Commit und hilft Unternehmen dabei, die Entwicklung an sicheren Codierungsrichtlinien auszurichten.
Rückverfolgbarkeit von KI-Tools und -Modellen
Verschaffen Sie sich einen Überblick darüber, welche KI-Tools Code beitragen, und erstellen Sie eine überprüfbare KI-SBOM.
Erkennung von Schatten-KI
Identifizieren Sie nicht genehmigte KI-Tools, die außerhalb der genehmigten Governance-Richtlinien betrieben werden.
LLM-Sicherheitsbenchmarking
Erhalten Sie reale KI-Leistungskennzahlen, um die Verwendung genehmigter Modelle zu steuern.
Risikobewertung
Korrelieren Sie KI-gestützte Commits mit Risikosignalen und lösen Sie gezieltes Lernen aus, um Schwachstellen zu reduzieren.
MCP-Server-Sichtbarkeit
Identifizieren Sie Model Context Protocol-Server und verstehen Sie, wie KI-Agenten mit internen Systemen interagieren.
Entwickler-Entdeckung
Identifizieren Sie kontinuierlich Entwickler und Commit-Muster, um die Verantwortlichkeit und Risikosichtbarkeit zu stärken.
Steuern Sie die KI-gestützte Entwicklung in vier Schritten
Verbinden & beobachten
Integrieren Sie Repositorys und CI-Pipelines, um Commit-Metadaten, die Nutzung von KI-Modellen und die Aktivitäten der Mitwirkenden zu überwachen.
Benchmark & Punktzahl
Bewerten Sie KI-gestützte Commits anhand von Schwachstellen-Benchmarks und Trust Score®-Metriken für Entwickler.
Speziell für KI-Governance-Teams entwickelt
Entwickelt für Führungskräfte, die für die Sicherheit der Softwareentwicklung verantwortlich sind, da KI zu einem zentralen Faktor für Produktionscode wird.
Verwalten Sie KI-gesteuerte Entwicklungs
, bevor sie ausgeliefert werden.
Sehen Sie, wo KI-Tools Code generieren, Commits mit Risikosignalen korrelieren und die Transparenz in Ihrer gesamten KI-Software-Lieferkette aufrechterhalten.
Kontrolle, Messung und Sicherung der KI-gestützten Softwareentwicklung
Erfahren Sie, wie Secure Code Warrior KI-Beobachtbarkeit, Richtliniendurchsetzung und Governance in KI-gestützten Entwicklungsworkflows Secure Code Warrior .