Formación en seguridad del software para lograr la conformidad
Formación en seguridad del software para lograr la conformidad
Desarrollo seguro en el nuevo mundo de la IA
Secure Code Warrior apoya a las empresas en transición hacia prácticas de desarrollo asistidas por IA con iniciativas de capacitación altamente relevantes diseñadas para abordar brechas que van desde la falta de conciencia en el trabajo con IA y LLM, hasta el exceso de confianza en que el código generado por IA es seguro y la aparición de nuevas vulnerabilidades asociadas con la codificación de IA.
Accede al mejor contenido sobre IA/LLM para diversos roles durante el ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC) y así mitigar el riesgo. Desde desarrolladores y control de calidad hasta arquitectos y gerentes de producto, te tenemos cubierto.
Desarrollo de software seguro de próxima generación
Mitigar el riesgo en un mundo de IA + desarrolladores
Con más líneas de código que se producen más rápidamente con menos escrutinio, el riesgo de errores ocultos, vulnerabilidades de seguridad y deuda técnica crece exponencialmente. Este cambio hace que la revisión del código, las pruebas y las prácticas de codificación seguras sean más importantes que nunca, garantizando que la velocidad no se produzca a costa de la fiabilidad y la seguridad. Capacitar a 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, entre otras, y subraya la necesidad de seguir haciendo hincapié en la formación sobre código seguro.
Explorar el contenido Learning Platform
Gestionar el riesgo de la IA con capacidad de observación y gobernanza
Las iniciativas de habilidades son solo el primer paso para garantizar que se abordan los riesgos adicionales introducidos por la codificación asistida por IA. SCW Trust Agent™ le ofrece visibilidad de los desarrolladores que trabajan con su base de código, así como información sobre sus habilidades de seguridad. A continuación, puede configurar políticas para que los repositorios de código le ayuden a mejorar su postura de seguridad mediante una gobernanza proactiva.
Explorar SCW Trust AgentImpacto medible más allá del cumplimiento
Las organizaciones que adoptan un enfoque proactivo de las mejores prácticas de código seguro que van más allá del cumplimiento, ven resultados empresariales tangibles. Porque 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, que son particularmente importantes de seguir en referencia a la adopción temprana de entornos de codificación impulsados por IA.
Explorar la puntuación de confianza de SCW
Guía para una generación de código de IA más segura con reglas de seguridad gratuitas
Las herramientas de codificación de IA son rápidas, pero no siempre seguras. Secure Code Warrior Las reglas de seguridad de IA gratuitas ofrecen medidas de seguridad sencillas y ligeras que ayudan a herramientas como Copilot y Cursor a generar código más seguro de forma predeterminada. Son fáciles de adoptar, ampliar e integrar en su configuración; no se necesita una cuenta de SCW.
Explora las reglas de seguridad de la IAMejora de la productividad, pero aumento del riesgo
La adopción generalizada de herramientas de codificación de IA plantea un nuevo reto: la falta de visibilidad y gobernanza sobre el código generado por IA.
78%
- StackOverflow
30%
- arXiv
50%
- BaxBench
Las ventajas del agente de confianza: AI
Las nuevas capacidades de IA de SCW Trust Agent proporcionan la capacidad de observación y el control que necesita para gestionar con confianza la adopción de IA en su ciclo de vida de desarrollo de software seguro (SDLC) sin sacrificar la seguridad.
El reto de la IA en su SDLC
Sin una forma de gestionar el uso de la IA, los responsables de CISO, AppSec e ingeniería están expuestos a nuevos riesgos y preguntas que no pueden responder. Algunas de las preocupaciones son: la falta de visibilidad sobre qué desarrolladores están utilizando qué modelos no aprobados; la incertidumbre en torno a la competencia en seguridad de los desarrolladores que utilizan IA; la falta de información sobre qué porcentaje del código aportado está generado por IA; y la incapacidad para aplicar las normas de seguridad. Incapacidad de aplicar políticas y gobernanza para gestionar el riesgo de las herramientas de IA.
- Falta de visibilidad sobre qué desarrolladores utilizan qué modelos no aprobados.
- Incertidumbre en torno a la competencia en seguridad de los desarrolladores que utilizan IA.
- No se sabe qué porcentaje del código contributivo está generado por inteligencia artificial.
- Incapacidad de aplicar políticas y gobernanza para gestionar el riesgo de las herramientas de IA.
Una 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 mediante la correlación de una combinación única de tres señales clave para comprender el riesgo de los desarrolladores asistidos por IA a nivel de commit.
- Uso de herramientas de codificación de IA: Información sobre quién utiliza qué herramientas de IA, qué modelos LLM y qué bases de código.
- Capturado en tiempo real: Agente de confianza: AI intercepta el código generado por la IA en el ordenador y el IDE del desarrollador.
- Habilidades de codificación segura de los desarrolladores: Proporcionamos una comprensión clara de la competencia de codificación segura de un desarrollador, que es la habilidad fundamental necesaria para utilizar la IA de forma responsable.
Visibilidad del uso de la IA
Obtenga una imagen completa de los asistentes y agentes de codificación de IA, así como de los LLM que los impulsan. Descubra herramientas y modelos no aprobados. Se acabó la "IA en la sombra".
Observabilidad de los commits asistidos por IA por desarrollador y base de código
Obtenga una visibilidad profunda del desarrollo de software asistido por IA, incluyendo qué desarrolladores están utilizando qué modelos LLM y en qué bases de código.
Gobernanza y control integrados
Conecte el código generado por IA con los commits reales para comprender el verdadero riesgo de seguridad que se está introduciendo. Automatice la aplicación de políticas para garantizar que los desarrolladores con IA cumplen las normas de codificación segura antes de que se acepten sus contribuciones.
Descubra la IA
Agente de confianza: AI ofrece a las empresas visibilidad sobre los riesgos introducidos por los desarrolladores que utilizan herramientas de generación de código respaldadas por LLM. La solución lo hace en tres pasos:
- Inspeccionar el tráfico de código generado por la IA: Agente de confianza: AI se despliega como un simple plugin IDE o agente endpoint que intercepta y monitoriza el código generado por herramientas de codificación AI, como GitHub Copilot, ChatGPT, Google Gemini o Cursor.
- Enriquecer con el nivel de competencia del desarrollador: El último paso consiste en enriquecer estos datos con la competencia en codificación segura del desarrollador que contribuye, medida por el producto líder del sector Secure Code Learning de SCW.
Al correlacionar estas señales clave, Trust Agent: AI proporciona información procesable a los equipos de seguridad e ingeniería, incluido el uso no autorizado de modelos LLM y la identificación de desarrolladores con conocimientos limitados de codificación segura que están cometiendo código generado por AI.
No toda la formación para desarrolladores es igual
El 50% de los desarrolladores cree que necesita una formación importante para el cumplimiento de la normativa y otro 42% cree que necesita cierta formación(The State of Developer-Driven Security Report). Pero el cumplimiento de la seguridad del software no tiene por qué ser un desarrollo rígido y sin creatividad, sino que debe capacitar a los desarrolladores para dar prioridad a la codificación segura desde el principio. Los contenidos dinámicos que apelan a la creatividad de los desarrolladores y a su capacidad para resolver problemas pueden ayudar a
Dote a sus desarrolladores de habilidades de codificación segura
Retener los conocimientos mediante formación contextual
Codifique con seguridad y reduzca los riesgos
Reducir costes
En pocas palabras, identificar y corregir cualquier vulnerabilidad en las primeras fases del desarrollo reducirá significativamente los costes asociados a la repetición del trabajo. Nuestra plataforma se creó para ayudar a reducir estos costes asociados a la repetición del trabajo y, ante todo, para reducir los riesgos mediante la eliminación de las vulnerabilidades del software durante la creación del código. Obtenga más información sobre cómo nuestra plataforma le ayuda a lograr el retorno de la inversión.
Aumentar la velocidad de liberación
Aplicar las mejores prácticas
Apoyar el cumplimiento de las normas de seguridad del software mediante la formación pertinente
El aprendizaje práctico permite a sus desarrolladores adquirir conocimientos críticos de codificación segura y lograr la conformidad.
Fundamentos redefinidos.
Recursos adicionales Secure Code Warrior
en AI Insights
Inyección indirecta y riesgos de seguridad de las herramientas de codificación agéntica
Cómo se engañó a un agente de codificación para que escribiera código propenso a inyecciones SQL, instalara herramientas de shell y tal vez incluso acechara a su usuario.
OWASP Top 10 para aplicaciones LLM: Novedades, cambios y cómo mantenerse seguro
Manténgase a la vanguardia de la seguridad de las aplicaciones LLM con las últimas actualizaciones del Top 10 de OWASP. Descubra qué hay de nuevo, qué ha cambiado y cómo Secure Code Warrior le equipa con recursos de aprendizaje actualizados para mitigar los riesgos en la IA Generativa.
Por qué los desarrolladores necesitan conocimientos de seguridad para navegar eficazmente por las herramientas de desarrollo de IA
La promesa de que la inteligencia artificial escriba código complejo con sólo pulsar un botón es intrigante, pero la realidad es que la IA necesitará mucha ayuda de los desarrolladores humanos para elaborar un código realmente seguro y fiable.
LLMs: ¿Un enfoque (im)perfectamente humano de la codificación segura?
Aunque parece inevitable que la tecnología de IA al estilo LLM cambie nuestra forma de abordar muchos aspectos del trabajo -no sólo el desarrollo de software-, debemos dar un paso atrás y considerar los riesgos más allá de los titulares. Y como compañera de codificación, sus defectos son quizá su atributo más "humano".
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Recursos para empezar
Cómo Envestnet adoptó un código seguro ágil learning platform y triplicó la eficacia de los desarrolladores en la reducción de vulnerabilidades.
Descubra cómo Derek Fisher, responsable de seguridad de productos en Envestnet y autor de "The Application Security Handbook", trabajó con Secure Code Warrior para desarrollar un enfoque holístico que redujera las vulnerabilidades mediante la habilitación ágil de código seguro para sus equipos de desarrolladores.
DigitalOcean reduce su deuda de seguridad con Secure Code Warrior
El uso por parte de DigitalOcean de la formación Secure Code Warrior ha reducido significativamente la deuda de seguridad, permitiendo a los equipos centrarse más en la innovación y la productividad. La mejora de la seguridad ha reforzado la calidad de sus productos y su ventaja competitiva. De cara al futuro, SCW Trust Score les ayudará a seguir mejorando las prácticas de seguridad y a continuar impulsando la innovación.
Devlympics 2023: Resumen
Explore los resultados de Devlympics 2023 en este informe. Sumérgete en el compromiso de los desarrolladores, las tendencias de la pila tecnológica y los lenguajes en cada sector que participó, y las principales vulnerabilidades y CWE cubiertas en el evento mundial anual organizado por Secure Code Warrior.
Codificación orientada al desarrollador.
Con seguridad.
Póngase en contacto con nosotros hoy mismo y haga de la seguridad del software una parte intrínseca de su proceso de desarrollo.
