Истории клиентов

Реальные команды. Реальные результаты.

Кейсы банков, финтех- и страховых компаний, которые используют SecureCodingHub для снижения повторяющихся уязвимостей и стандартизации практики безопасной разработки. Названия компаний анонимизированы по просьбе клиентов — именные референс-звонки доступны по согласованию.

Финансовые технологии

Глобальная FinTech-компания

1300 сотрудников·340 разработчиков
42%
снижение повторяющихся находок
Задача

Быстрый рост компании привёл к неравномерным знаниям по безопасной разработке в инженерных командах. Команде AppSec также требовалась централизованная платформа, чтобы демонстрировать обучение разработчиков безопасности во время комплаенс-аудитов.

Что мы сделали

Организация внедрила SecureCodingHub для проведения ролевого обучения безопасной разработке по следующим темам:

  • OWASP Top 10
  • Безопасность API
  • Аутентификация
  • Secure SDLC
  • Безопасная разработка с помощью ИИ

Обучение интегрировано с SSO и существующей LMS.

Результаты
  • 96% участие разработчиков
  • Сокращение повторяющихся находок по безопасной разработке во внутренних ревью до 42%
  • Стандартизирован онбординг разработчиков во всех инженерных командах
  • Централизованная отчётность о комплаенсе для аудитов SOC 2 и ISO 27001
  • Улучшено взаимодействие между командами разработки и AppSec
Платёжные сервисы

Провайдер цифровых платежей

720 сотрудников·210 разработчиков
3 мес.
до общекорпоративной базы безопасности ИИ
Задача

Инженерные команды быстро внедряли ИИ-ассистентов кодирования без единого руководства по безопасному промптингу и рискам безопасности LLM.

Что мы сделали

SecureCodingHub ввёл специализированные учебные треки по темам:

  • OWASP LLM Top 10
  • Prompt Injection
  • Безопасность Agentic AI
  • Безопасная разработка с помощью ИИ
Результаты
  • Общекорпоративная осведомлённость о безопасности ИИ достигнута за три месяца
  • Разработчики приняли стандартизированные практики промптинга для внутренних ИИ-ассистентов
  • Более эффективный дизайн промптов сократил лишние итеративные запросы в agent-воркфлоу
  • Средний расход токенов при повторяющихся инженерных задачах снизился благодаря улучшению качества промптов
  • Команда безопасности разработала руководства по использованию ИИ для всех команд разработки
Коммерческий банкинг

Региональный коммерческий банк

3900 сотрудников·560 разработчиков
38%
снижение повторяющихся находок
Задача

Разные команды разработки следовали разным практикам безопасной разработки, что усложняло подготовку к аудитам и увеличивало объём работ по исправлениям.

Что мы сделали

SecureCodingHub стал централизованной платформой безопасности разработки для организации с индивидуальными учебными треками для команд Java, .NET и JavaScript.

Результаты
  • Сокращение повторяющихся находок по безопасности приложений до 38%
  • Ускорены циклы исправлений благодаря повышенной осведомлённости разработчиков
  • 100% централизация учебных записей для комплаенс-отчётности
  • Сокращены ручные усилия на подготовку к аудитам
  • Единые стандарты безопасной разработки во всех инженерных подразделениях
Розничный банкинг

Международный розничный банк

8400 сотрудников·1250 разработчиков
AI-ready
корпоративная база безопасности
Задача

Банк планировал внедрение разработки ПО с помощью ИИ, обеспечив при этом понимание разработчиками новых рисков безопасности ИИ.

Что мы сделали

SecureCodingHub предоставил структурированный учебный курс по безопасности ИИ параллельно с традиционным обучением безопасной разработке.

Результаты
  • Общекорпоративная база безопасности ИИ установлена
  • Повышена уверенность разработчиков при использовании ИИ-ассистентов кодирования
  • Сокращены усилия по ревью безопасности кода, сгенерированного ИИ, благодаря улучшению практик безопасного промптинга
  • Расширено принятие стандартов безопасной разработки с ИИ
  • Отчётность руководству о готовности к безопасности ИИ
Страхование

Международная страховая группа

4600 сотрудников·480 разработчиков
47%
снижение находок OWASP
Задача

Организация стремилась сократить повторяющиеся уязвимости и одновременно повысить вовлечённость разработчиков в обучение безопасности.

Что мы сделали

Разработчики прошли персонализированные учебные треки с практическими лабами, упражнениями по безопасной разработке и модулями разработки с помощью ИИ.

Результаты
  • Снижение повторяющихся находок OWASP Top 10 во внутренних оценках до 47%
  • Более высокое добровольное участие в продвинутых лабах безопасности
  • Сокращено время онбординга новых разработчиков
  • Улучшено взаимодействие между командами безопасности, комплаенса и инженерии
  • Улучшена видимость зрелости безопасной разработки в масштабах организации
Как мы измеряем

Метрики отражают данные о находках, предоставленные клиентом по итогам внутренних ревью безопасности приложений, проведённых через 6–12 месяцев после внедрения SecureCodingHub. Индивидуальные результаты зависят от начальной зрелости, объёма программы и глубины интеграции.

Нужна именная версия?

Серьёзные потенциальные клиенты могут запросить именной референс-звонок. Мы каждый раз получаем разрешение клиента и организуем прямой разговор — никакого маркетинга, просто их команда общается с вашей.

Запросить референс-звонок