Codificación segura para el desarrollo de IA y Vibe Coders
Codificación segura para el desarrollo de IA y Vibe Coders
Aproveche las ganancias de productividad y la innovación de la codificación impulsada por IA sin aumentar exponencialmente el riesgo de errores ocultos, vulnerabilidades de seguridad y deuda técnica.
Mejora de las tecnologías de desarrollo de seguridad en el nuevo mundo de la IA
Secure Code Warrior ayuda a las empresas a adoptar prácticas de desarrollo asistidas por IA mediante iniciativas de mejora tecnológica relevantes diseñadas para abordar diversas deficiencias, desde la falta de concienciación sobre el uso de la IA y los LLM hasta la confianza excesiva en la seguridad del código generado por IA y la aparición de nuevas vulnerabilidades relacionadas con la codificación mediante IA.
Reduzca los riesgos con el mejor contenido del sector sobre temas relacionados con la IA/LLM para diversas funciones a lo largo del ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC). Ofrecemos apoyo a una amplia gama de profesionales, desde desarrolladores y control de calidad hasta diseñadores y gestores de productos.
Desarrollo de software de seguridad de última generación
Reducción de riesgos en el mundo de la IA y los desarrolladores
A medida que se generan más líneas de código más rápidamente con menos investigación, el riesgo de errores ocultos, vulnerabilidades de seguridad y deuda técnica aumenta exponencialmente. Debido a estos cambios, las prácticas de revisión de código, pruebas y codificación segura son más importantes que nunca, ya que garantizan que la velocidad no sacrifique la estabilidad y la seguridad.La mejora de las habilidades de los desarrolladores es el primer paso para obtener mejores resultados en un entorno en el que se utilizan herramientas como Github Copilot, Cursor AI y Amazon Q Developer, y subraya la necesidad de seguir haciendo hincapié en la formación en código seguro.
Explorar el contenido de la plataforma de aprendizaje
Gestión de riesgos de IA mediante observabilidad y gobernanza
La iniciativa de habilidades es solo el primer paso para abordar los riesgos adicionales que plantea la codificación asistida por IA. Proporciona visibilidad sobre los desarrolladores que utilizan la base de código SCW Trust Agent™ y ofrece información sobre las tecnologías de seguridad. A continuación, se pueden configurar políticas para el repositorio de código con el fin de mejorar el estado de la seguridad mediante una gobernanza preventiva.
Explorar SCW Trust AgentImpacto medible que va más allá del cumplimiento normativo
Las organizaciones que adoptan un enfoque preventivo para proteger las mejores prácticas de código que van más allá del cumplimiento normativo pueden obtener resultados empresariales tangibles. Esto se debe a que la forma más rentable de abordar las vulnerabilidades es prevenirlas desde el principio. SCW Trust Score™ proporciona a las organizaciones una forma de medir y comparar el progreso de las habilidades de seguridad de los desarrolladores a lo largo del tiempo. Esto es especialmente importante en lo que respecta al seguimiento de la adopción temprana de entornos de codificación basados en IA.
Verificación de la puntuación de confianza de SCW
Guíe la creación de código de IA más seguro con reglas de seguridad gratuitas.
Las herramientas de codificación con IA son rápidas, pero no siempre seguras. Las reglas de seguridad gratuitas de Secure Code Warrior proporcionan protecciones sencillas y ligeras que ayudan a herramientas como Copilot y Cursor a generar código más seguro de forma predeterminada. Se pueden adoptar, ampliar y aplicar fácilmente sin necesidad de una cuenta SCW.
Explorar las reglas de seguridad de IAAumento de la productividad, aumento del riesgo
Con la generalización de las herramientas de codificación de IA, está surgiendo un nuevo reto: la falta de visibilidad y gobernanza del código generado por IA.
78%
- Stack Overflow
30%
-ArXiv
50%
- Box Bench
Ventajas del agente de confianza: IA
La nueva función de IA de SCW Trust Agent proporciona la capacidad de observación y control en profundidad necesaria para gestionar con confianza la adopción de la IA en el ciclo de vida del desarrollo de software de seguridad (SDLC) sin sacrificar la seguridad.
Tareas pendientes relacionadas con la IA en el SDLC
Si no hay forma de gestionar el uso de la IA, los responsables de seguridad de la información, seguridad de aplicaciones e ingeniería se verán expuestos a nuevos riesgos y preguntas sin respuesta. Entre las preocupaciones se encuentran la falta de visibilidad sobre qué desarrolladores están utilizando modelos no autorizados y la incertidumbre sobre los conocimientos de seguridad de los desarrolladores que utilizan IA. No hay información sobre la proporción de código generado por IA entre el código aportado. No se pueden aplicar políticas y gobernanza para gestionar los riesgos de las herramientas de IA.
- No es posible determinar qué desarrollador está utilizando un modelo no autorizado.
- Incertidumbre sobre el nivel de competencia en materia de seguridad de los desarrolladores que utilizan IA.
- No hay información sobre qué porcentaje del código de contribución se generó mediante IA.
- No se pueden aplicar políticas ni gobernanza para gestionar los riesgos de las herramientas de IA.
Combinación única de señales
SCW permite a las organizaciones adoptar la velocidad del desarrollo basado en IA sin sacrificar la seguridad. AI Signals es la primera solución que proporciona visibilidad y gobernanza al correlacionar una combinación única de tres señales clave que permiten identificar los riesgos de los desarrolladores asistidos por IA a nivel de compromiso.
- Cómo utilizar las herramientas de codificación de IA: información sobre quién utiliza qué herramientas de IA y qué LLM se basa en qué código base para el modelado.
- Captura en tiempo real: Trust Agent: la IA intercepta el código generado por la IA en el ordenador del desarrollador y en el IDE.
- Técnicas de codificación segura para desarrolladores: proporciona una comprensión clara de las habilidades de codificación segura de los desarrolladores, que son las habilidades básicas necesarias para utilizar la IA de forma responsable.
Visibilidad del uso de la IA
Obtenga una visión completa de los asistentes y agentes de codificación de IA, así como de los LLM que los respaldan. Encuentre herramientas y modelos no autorizados. Ya no es necesario recurrir a la «IA en la sombra».
Observabilidad de los compromisos de IA de los desarrolladores y la base de código.
Obtenga una visibilidad profunda del desarrollo de software con soporte de IA, incluyendo qué desarrolladores están utilizando qué modelos LLM en qué código base.
Gobernanza y control integrados
Conecte el código generado por IA a las confirmaciones reales para comprender los riesgos de seguridad reales que se producen. Automatice la aplicación de políticas para garantizar que los desarrolladores asistidos por IA cumplan con los estándares de codificación de seguridad antes de que se aprueben sus contribuciones.
Explorar las perspectivas de la IA
Trust Agent: La IA proporciona a las empresas visibilidad sobre los riesgos que plantean los desarrolladores mediante el uso de herramientas de generación de código basadas en LLM. Esta solución lleva a cabo esta tarea en tres pasos.
- Inspección del tráfico de código generado por IA: Trust Agent: La IA se implementa como un sencillo complemento IDE o agente de punto final que intercepta y supervisa el código generado por herramientas de codificación con IA como GitHub Copilot, ChatGPT, Google Gemini o Cursor.
- Reforzar el nivel técnico de los desarrolladores: El último paso consiste en reforzar estos datos con la competencia en codificación segura de los desarrolladores, medida con el producto de aprendizaje de código seguro líder en el sector de SCW.
Trust Agent: La IA proporciona información útil a los equipos de seguridad e ingeniería al correlacionar estas señales clave, lo que incluye la identificación de desarrolladores que utilizan modelos LLM no autorizados y que tienen conocimientos limitados sobre codificación segura, y que comprometen el código generado por IA.
Aspectos importantes de la codificación generada por IA
AI 코딩은 개발자의 비판적 사고에 어떤 영향을 미쳤습니까?
AI 지원 개발은 코딩 속도를 크게 향상시켜 작성된 코드의 양을 급증시킵니다.이제 개발자는 전체 함수, 모듈 또는 애플리케이션을 몇 초 만에 생성할 수 있어 전체 개발 시간이 단축되지만 이러한 생산성 향상은 새로운 문제를 야기합니다.
리서치 사람들이 AI가 생성한 답변을 당연하게 여긴다는 것을 보여줍니다. 따라서 정답에 도달하기 위한 비판적 사고 과정이 근본적으로 없어집니다.
“바이브 코딩”이란 무엇인가요?
AI는 최근 “바이브 코딩”이라고 불리는 보다 유연하고 직관적인 워크플로우를 가능하게 합니다.개발자들은 이 부분에서 구문보다는 높은 수준의 의도에 초점을 맞춥니다.
AI를 사용하면서 소프트웨어 개발은 어떻게 변했을까요?
오늘날의 소프트웨어 개발자들은 커서 AI, Windsurf, Amazon Q Developer 및 GitHub Copilot과 같은 AI 기반 코딩 어시스턴트를 활용하여 생산성을 높이고 반복 작업을 줄이며 코드 품질을 개선하는 경우가 점점 더 많아지고 있습니다.이러한 도구는 지능형 페어 프로그래머 역할을 하며 코드 제안 및 버그 수정을 제공합니다.소프트웨어 제작은 점점 더 역동적이고 창의적으로 변하고 있으며, 이에 따라 개발자의 기술도 발전해야 합니다.
Código de seguridad adicional Warrior
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Código de seguridad adicional Guerrero Recursos sobre IA y LLM
Recursos útiles para empezar
Una cultura de la seguridad: cómo Sage creó su programa de campeones de la seguridad con un aprendizaje ágil del código seguro
Descubra cómo Sage mejoró la seguridad con un enfoque flexible y centrado en las relaciones, creando más de 200 campeones de seguridad y logrando una reducción de riesgos cuantificable.
La Cámara de Comercio establece el estándar para la seguridad impulsada por desarrolladores a gran escala
Kamer van Koophandel comparte cómo ha integrado la codificación segura en el desarrollo diario mediante certificaciones basadas en roles, evaluaciones comparativas de Trust Score y una cultura de responsabilidad compartida en materia de seguridad.
Cómo «Code Game» lleva a IAG Group hacia un futuro más seguro en materia de codificación
IAG Group es el nombre de muchas compañías de seguros importantes. Empresas de la región Asia-Pacífico, contratos de seguros. Millones de clientes suman aproximadamente 11.400 millones de dólares australianos. En primas anuales.