La IA ha ampliado su cadena de suministro de software.
Los asistentes de codificación de IA, los LLM y los agentes conectados a MCP ahora generan código de producción en todos sus repositorios. La velocidad de desarrollo se ha acelerado, pero la gobernanza no ha seguido el ritmo. La IA se ha convertido en un factor que contribuye de manera descontrolada a su cadena de suministro de software.
La mayoría de las organizaciones no pueden responder con claridad:
- Qué modelos de IA generaron confirmaciones específicas
- Si esos modelos producen resultados seguros de manera consistente
- ¿Qué servidores MCP están activos y a qué acceden?
- Si las confirmaciones asistidas por IA cumplen con los estándares de codificación segura
- Cómo afecta el uso de la IA al riesgo general del software
Sin una gobernanza estructurada del software de IA, las organizaciones se enfrentan a una propiedad fragmentada, una visibilidad limitada y una exposición creciente. El desarrollo asistido por IA aumenta la velocidad del código, pero sin una supervisión exigible, también aumenta el riesgo de vulnerabilidad introducido y la exposición de la cadena de suministro del modelo.
Supervisión exigible del desarrollo impulsado por la IA
Permite a las organizaciones:
- Obtenga visibilidad sobre dónde y cómo se utiliza la IA.
- Correlacione las confirmaciones asistidas por IA con el riesgo del software
- Defina y aplique la política de uso de la IA en el momento de la confirmación.
- Reforzar la rendición de cuentas en el desarrollo humano y asistido por la IA
Controle el ciclo de vida del software de IA
Las herramientas de seguridad de aplicaciones tradicionales detectan las vulnerabilidades después de escribir el código. La gobernanza del software de IA aplica las políticas, valida el uso de los modelos de IA y correlaciona el riesgo en el momento de la confirmación, lo que evita que se introduzcan vulnerabilidades antes de que lleguen a la fase de producción.
Trazabilidad de modelos y herramientas de IA
Obtenga visibilidad sobre qué herramientas y modelos de IA influyen en el código en todos los repositorios, creando un inventario verificable del uso de la IA.
Detección de IA en sombras
Identifique herramientas y modelos de IA no autorizados que operan fuera de los controles de gobierno aprobados.
Evaluación comparativa de seguridad de LLM
Evalúe el rendimiento de los modelos de IA comparándolos con patrones de vulnerabilidad reales y exija modelos aprobados.
Calificación de riesgos y gobernanza a nivel de compromiso
Correlacione las confirmaciones asistidas por IA con las señales de riesgo y aplique las políticas aplicables antes de que el código llegue a la fase de producción.
Visibilidad del servidor MCP
Identifique los servidores MCP en uso y aplique la política de nivel de confirmación para las conexiones no aprobadas.
Descubrimiento e inteligencia para desarrolladores
Identifique continuamente a los desarrolladores, la actividad asistida por la IA y los patrones de compromiso para fortalecer la responsabilidad y la visibilidad de los riesgos.
Gestione el desarrollo asistido por IA en cuatro pasos
Conéctese y observe
Intégralo con repositorios y sistemas de CI para monitorear los metadatos de confirmación, el uso del modelo de IA y la actividad de los colaboradores.
Audiencias a las que atendemos
Diseñado para los líderes responsables de garantizar el desarrollo de software a medida que la IA se convierte en un contribuyente fundamental del código de producción.
Controle el desarrollo impulsado por la IA antes de su lanzamiento.
Rastrea el uso del modelo de IA. Haga cumplir la política en el momento de la confirmación. Mantenga un control de su cadena de suministro de software de IA preparado para la auditoría.
Controle, mida y asegure el desarrollo de software asistido por IA
Descubra cómo Secure Code Warrior la observabilidad, la aplicación de políticas y la gobernanza de la IA en todos los flujos de trabajo de desarrollo asistidos por IA.