KI-Software-Governance auf Ausschussebene

Name: Trust Agent
Brand: Secure Code Warrior

Trust Agent führt bei der Einreichung eine KI-Softwareüberwachung durch – indem es die Verwendung von KI-Modellen, Entwickler-Risikosignale und sichere Codierungsstrategien miteinander verknüpft, um zu verhindern, dass Schwachstellen in den Code gelangen, bevor dieser in Produktion geht.

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Von der Nr. 1 unter den Anbietern von Schulungen für sicheres Programmieren

Rechtslücken

KI schreibt Code. Ihre Sicherheitskontrollen hinken noch hinterher.

Die KI-gestützte Entwicklung ist bereits in die moderne Softwarebereitstellung integriert:

KI-Codierungsassistent generiert produktionsbereiten Code
Der auf Proxys basierende Workflow wird außerhalb des Entwickler-Desktops ausgeführt.
Cloud-gehostete Codierungsroboter leisten Beiträge zum Repository.
Beispiellos schnelle, mehrsprachige Einreichung

Die meisten Sicherheitsprogramme verfügen zum Zeitpunkt der Einreichung noch immer nicht über umsetzbare Kontrollen. Die Organisation kann folgende Frage nicht eindeutig beantworten:

Welche KI-Modelle erstellen Produktionscode?

Entspricht der KI-gestützte Code den Sicherheitsrichtlinien?

Haben die Mitwirkenden eine angemessene Schulung erhalten?

Ist die Nutzung künstlicher Intelligenz mit den Governance-Standards vereinbar?

Traditionelle Scans erkennen Schwachstellen nach der Codezusammenführung. Schulungen können die Fähigkeiten der Entwickler verbessern. Beides sorgt jedoch nicht für die versprochene Governance-Transparenz.

Vertrauenswürdige Agenten schließen die Lücke bei der Durchsetzung – sie sorgen für Transparenz, Risikokorrelation und Echtzeitkontrolle bei der Einführung von Risiken.

Produktübersicht

Rechtsdurchsetzungs-Engine für KI-Software-Governance

Trust Agent verwandelt Sichtbarkeit in umsetzbare Erkenntnisse. Es verknüpft Metadaten, AI-Modellnutzung, MCP-Aktivitäten und Governance-Schwellenwerte, um Risiken bei der Einreichung hervorzuheben, ohne die Entwicklungsgeschwindigkeit zu verlangsamen.

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Erkundung

Bestimmung der Mitwirkenden und Aktivitäten des KI-Modells

Beobachtung

Bei der Einreichung die Rückverfolgbarkeit des KI-Modells gewährleisten

Verbindung

Verknüpfung der KI-gestützten Einreichung mit definierten Risikoschwellenwerten

旗帜

Aufdeckung von Richtlinieninkonsistenzen in CI durch Protokolle und Warnungen

Verbesserung

Adaptives Lernen basierend auf eingereichten Handlungen

Ergebnisse und Auswirkungen

Risiken vorbeugen. Kontrollrechte nachweisen. Schneller liefern.

Trust Agent reduziert die durch künstliche Intelligenz verursachten Sicherheitslücken, verkürzt die Reparaturzyklen, legt die Priorität für risikoreiche Einreichungen fest und stärkt die Rechenschaftspflicht der Entwickler bei der KI-gestützten Entwicklung.

*Demnächst verfügbar

Reduzierung der eingeführten Schwachstellen

53%+

Schnellere durchschnittliche Zeit für die Behebung von Problemen durch

82%

Rückverfolgbarkeit bei der Einreichung von KI-Modellen

100%

KI-gesteuerte Priorisierung von Codierungsrisiken

Bei der Einreichung

Kernkompetenz

Echtzeit-Durchsetzung bei Einreichung

Herkömmliche Anwendungssicherheitstools erkennen Schwachstellen nach dem Schreiben des Codes. Trust Agent erzwingt beim Einreichen KI-Modellbeschränkungen und Sicherheitscodierungsrichtlinien und verhindert so, dass Schwachstellen in die Produktionsumgebung gelangen.

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Entwickler-Entdeckungen und Informationen

Erkennen von Schattenmitwirkenden

Kontinuierliche Identifizierung von Mitwirkenden, Tool-Nutzung, Einreichungsaktivitäten und verifizierten Fähigkeiten im Bereich sicherer Programmierung.

Rückverfolgbarkeit von KI-Tools und -Modellen

Sehen Sie, in welchen Bereichen KI den Code beeinflusst.

Behalten Sie die Transparenz der Einreichungsstufe bei und erfahren Sie mehr über die Beiträge von KI-Tools, Modellen und Agenten im Repository.

LLM-Sicherheitsbenchmark

Auswahl des Modells auf der Grundlage der Sicherheit

Verwenden Sie die LLM-Sicherheitsbenchmark-Daten Secure Code Warrior , um Informationen für die Genehmigung von KI-Modellen und die Entscheidungsfindung bereitzustellen.

Risikobewertung und Governance auf Ausschussebene

Risikokontrolle in CI

Analyse der KI-unterstützten Einreichung und Aufzeichnung, Warnung oder Blockierung nicht konformer Codes bei der Einreichung.

Maßnahmen zur Risikominderung bei Anpassungsproblemen

Reduzierung wiederkehrender Sicherheitslücken

Durch echte Verpflichtungen gezieltes Lernen anregen, um Qualifikationslücken zu schließen und das Wiederauftreten von Risiken zu verhindern.

Wie funktioniert es?

KI-gestützte Entwicklung in vier Schritten verwalten

Verbinden und beobachten

Integration mit Repositorys und CI-Systemen, um Metadaten zu Commits und Signale zur Nutzung von KI-Modellen zu erfassen.

Verfolgung der Auswirkungen künstlicher Intelligenz

Bestimmen Sie, welche Tools und Modelle zu bestimmten Beiträgen in verschiedenen Projekten beigetragen haben.

Verbindungs- und Bewertungsrisiko

Bewertung der KI-gestützten Einreichung sowie Benchmarking der Entwicklerfähigkeiten und Sicherheitslücken.

Verstärkung und Verbesserung

Bei Erkennung eines risikoreichen Musters werden adaptive Abhilfemaßnahmen ausgelöst.

Für wen ist das?

Speziell für KI-Governance-Teams entwickelt

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Speziell für Führungskräfte im Bereich KI-Governance entwickelt

Implementieren Sie KI-Governance bei der Zusage mithilfe von Modellrückverfolgbarkeit, benchmarkbasierter Richtlinienumsetzung und Risikosichtbarkeit.

Für den Chief Information Security Officer

Demonstrieren Sie messbare Governance für die KI-gestützte Entwicklung und reduzieren Sie Unternehmenssoftwarerisiken, bevor der Code in Produktion geht.

Geeignet für AppSec-Führungskräfte

Ohne die Anzahl der Prüfer zu erhöhen, sollten risikoreiche Einreichungen priorisiert und wiederkehrende Schwachstellen reduziert werden.

Speziell für Führungskräfte im Ingenieurwesen

Verwenden Sie AI-gestützte Entwicklung mit Schutzvorrichtungen, um die Geschwindigkeit zu schützen und gleichzeitig Nacharbeiten zu reduzieren.

Verwalten Sie KI-gesteuerte Entwicklungen vor ihrer Veröffentlichung.

Verfolgen Sie die Auswirkungen der künstlichen Intelligenz. Verbinden Sie die Risiken bei der Implementierung. Implementieren Sie Kontrollen während des gesamten Software-Lebenszyklus.

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Häufig gestellte Fragen zu Vertrauensagenten

KI-gestützte Entwicklung auf Ausschussebene

Erfahren Sie, wie Trust Agent Transparenz auf Einreichungsebene, Entwickler-Vertrauensbewertungen und umsetzbare KI-Governance-Kontrollen bietet.

Wie unterstützt Trusted Agent die Governance von KI-Software?

Trust Agent ist die Durchsetzungs-Engine in der KI-Software-Governance-Plattform. Sie nutzt Sichtbarkeit auf Einreichungsebene, Risikokorrelation und Richtlinienkontrolle, um zu verhindern, dass Schwachstellen in den Code gelangen, bevor dieser in Produktion geht.

Was ist eine Risikobewertung auf Ausschussebene?

Die Risikobewertung auf Einreichungsebene bewertet individuelle Einreichungen (einschließlich KI-gestützter Einreichungen) anhand definierter Strategieschwellenwerte, Schwachstellen-Benchmarks und KI-Modellen, um vor der Zusammenführung hohe Risiken aufzudecken.

Wie verwaltet man AI-unterstützten Code bei der Einreichung?

Eine wirksame Regierungsführung zum Zeitpunkt der Zusage erfordert:

Sichtbarkeit der Nutzung von KI-Modellen
Relevanz der eingereichten Aktivitäten für die definierten Risikoschwellenwerte
Richtlinien zur sicheren Codierung und zum Einsatz künstlicher Intelligenz
Auditierbare Rückverfolgbarkeit über mehrere Repositorys hinweg

Trust Agent integriert diese in eine einheitliche Durchsetzungsebene.

Welche KI-Codierungsumgebungen werden von Trusted Agent unterstützt?

Trust Agent unterstützt moderne KI-gestützte Entwicklungsumgebungen, darunter KI-Codierungsassistenten, agentenbasierte IDEs und CLI-gesteuerte Workflows.

Unterstützte Umgebungen umfassen GitHub Copilot (einschließlich Proxy-Modus), Claude Code, Cursor, Cline, Roo Code, Gemini CLI, Windsurf und andere KI-gestützte Entwicklungsplattformen.

Auf API-Ebene unterstützt Trust Agent die wichtigsten LLM-Anbieter, darunter OpenAI, Anthropic, Google Vertex AI, Amazon Bedrock, Gemini API, OpenRouter und andere Endpunkte für KI-Modelle von Unternehmen.

Die Rückverfolgbarkeit von Modellen und die Sichtbarkeit von Risiken auf Einreichungsebene werden in unterstützenden Umgebungen konsistent angewendet.

Mit dem Aufkommen neuer Codierungsumgebungen und Modellanbieter soll Trust Agent gemeinsam mit dem KI-Entwicklungsökosystem wachsen.

Was ist der Unterschied zu herkömmlichen AppSec-Tools?

Herkömmliche AppSec-Tools erkennen Schwachstellen nach dem Schreiben des Codes. Trust Agent erzwingt die Verwendung von KI und Sicherheitscodierungsrichtlinien beim Einreichen und verhindert so, dass Schwachstellen in die Produktion gelangen.

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