ソフトウェアやOSS、パッケージに脆弱性が見つかったとき、まず重要なのは「何が、どこで使われているか」を把握できることです。 OSS、パッケージ、コンテナ、AI関連アセットなど、多くのコンポーネントが使われる現在の開発環境。 脆弱性を検知しても、 「どのアプリケーションに影響するのか」 「どのバージョンが対象なのか」 「何を修正・更新すべきなのか」 が分からなければ、迅速な対応にはつながりません。 これからの脆弱性管理では、検知するだけでなく、ソフトウェアサプライチェーン全体を継続的に把握できることが重要です🐸 JFrog AppTrustで、アプリケーションとその構成要素をどう可視化・管理できるのか👇 jfrog.com/blog/announcing-jf… #DevSecOps #脆弱性管理 #ソフトウェアサプライチェーン #JFrog

企業への不正アクセスや情報流出のニュースが相次いでいます。 AIの活用によって、脆弱性の解析から攻撃コードの生成までにかかる時間は、さらに短くなっています。 防御側も、「見つけてから対応する」だけではなく、 どれだけ早く影響を把握し、修正につなげられるか が重要です。 攻撃のスピードが変われば、防御のスピードも変える必要があります。 AI時代、パッチ適用の考え方はどう変わるのか。 JFrog Security Researchが解説👇 jfrog.com/blog/the-new-rules… #サイバーセキュリティ #脆弱性管理 #DevSecOps #JFrog

9月28日、SIOS東京オフィスにて「JFrog × SIOS Joint Meetup」を開催しました🐸 SIOS、CTC、JFrogそれぞれの視点から、AI活用、DevSecOps、ソフトウェアサプライチェーンセキュリティについてご紹介しました。 パネルディスカッションでは、AI活用を進める中で、開発スピードと安全性をどう両立するかについて意見交換。 イベント後のネットワーキングでも、自社のDevSecOps推進やAI活用に関する課題について、参加者のみなさまと直接お話しする貴重な機会となりました。 AIを「使う」だけでなく、どう安全に、継続的に活用していくか。企業にとって、ますます重要なテーマになっていると感じます。 ご登壇・ご参加いただいたみなさま、ありがとうございました😊 #JFrog #AIセキュリティ #AIガバナンス #DevSecOps #ソフトウェアサプライチェーン

9月10日、ITmedia AI Developer Liveに登壇しました🐸 AIを活用した開発が加速する中で高まるセキュリティリスクや、ソフトウェアサプライチェーンをどう守るかについて、JFrogのソリューションとデモを交えてご紹介。 300名を超える幅広い業界のみなさまにご参加いただき、AI開発におけるセキュリティへの関心の高さを改めて感じる機会となりました。 ご視聴いただいたみなさま、ありがとうございました😊 #JFrog #AIセキュリティ #DevSecOps #ソフトウェアサプライチェーン

10月5日、TECH PLAYとの共催ウェビナー 「AI時代、開発を止めないガードレールをどうつくる？」を開催しました🐸 ダイキン工業、コクヨ、塩野義製薬のみなさまにご登壇いただき、400名を超えるお申し込みをいただき、多くの方にご参加いただきました。 各社から、AI活用を加速しながら、品質・セキュリティ・開発スピードをどう両立するか、実践的な取り組みをご紹介いただきました。 JFrogからは、AI時代のソフトウェアサプライチェーンを守る「ガードレール」の考え方をご紹介。 Q&Aでも多くのご質問をいただき、AI開発のガバナンスとセキュリティへの関心の高さを感じるイベントとなりました。 ご登壇・ご参加いただいたみなさま、ありがとうございました！ #JFrog #AIセキュリティ #AIガバナンス #DevSecOps #ソフトウェアサプライチェーン

脆弱性を見つけても、原因を特定して修正するまでに時間がかかれば、その間もリスクは残ります。 JFrogとWizの新しい連携では、Wizがクラウド環境で検知したリスクを、JFrog Artifactory内の元のアーティファクトまで追跡。 脆弱性情報やJFrog AppTrustの来歴情報とあわせて確認できるため、原因の特定から修正までをスムーズにつなげられます。 検知から修正までにかかる時間を、数日から数時間へ🐸 JFrog × Wizの連携について詳しくはこちら👇 bit.ly/4x19dKQ #DevSecOps #ソフトウェアサプライチェーン #クラウドセキュリティ #JFrog

📣 本日10/5　（月）19時・無料オンライン開催！ AI時代の「開発を止めない」ガードレールとは？ ダイキン工業、コクヨ、塩野義製薬のみなさまとともに、AI時代の開発ガバナンスについて考えます。 JFrog Japanからは、テクニカルサービスマネージャの瀬戸がソフトウェアサプライチェーン全体をどう可視化・管理し、開発スピードを損なわずにリスクを早期検知・防止するかをご紹介します。 開発責任者、エンジニアリングマネージャー、DevOps／DevSecOps、セキュリティに携わる方におすすめです。 🗓 10/5（月） 19:00〜20:40 💻 オンライン 🎟 参加無料 お申し込みはこちら👇 techplay.jp/event/999118 #JFrog #AIセキュリティ #AIガバナンス #DevSecOps #ソフトウェアサプライチェーン

9月11日、12日の2日間、軽井沢にて「JFrog Networking & Golf Event」を開催しました🐸⛳ お客様やパートナーのみなさまとともに、初日はワークショップとネットワーキング、翌日はゴルフを通じて交流を深めました。 ソフトウェアサプライチェーンセキュリティやAI時代の開発リスク、これからの取り組みについて、普段とは少し違った環境で、じっくりと意見を交わす貴重な機会となりました。 立場や企業の枠を越えて、これからの安全なソフトウェア開発について語り合い、新たなつながりが生まれることも、こうした場の魅力です。 ご参加いただいたみなさま、ありがとうございました😊 #JFrog #DevSecOps #ソフトウェアサプライチェーン #AIセキュリティ

AIコーディングエージェントが生み出すコード、本当に信頼できますか？ AIエージェントは、スキル、プラグイン、AIモデルなど、さまざまなアセットを利用しながらソフトウェアを生成。 AIエージェントの信頼性は、そのエージェントが「何を使っているか」にも左右されます。 JFrogは年次カンファレンス「swampUP 2026」で、AIエージェントが利用・生成・デプロイするアセットを管理し、開発プロセスにセキュリティとガバナンスを組み込む新機能を発表しました。 Cursor、Claude、VS Codeなどを使った開発でも、エージェントが何を利用しているのかを管理し、承認されたものだけを使える状態に🐸 JFrogの #AgentSecOps について詳しくはこちら👇 bit.ly/4gEodZ6 #AIセキュリティ #AIコーディング #DevSecOps #ソフトウェアサプライチェーン #JFrog

監査のたびに慌てて証跡を集めるのは、もう終わりにしませんか？🙌 #SoftwareSupplyChain のコンプライアンス。 必要性はわかっていても、具体的にどう進めればいいのかは悩ましいところ。 JFrog AppTrustに新たな機能が加わり、コンプライアンスを後から確認するのではなく、開発プロセスそのものに組み込み、ライフサイクル全体で継続的に管理できるようになりました。 ⚠️ 組織のルールをポリシー化し、自動で適用 ⚠️ プロンプトから本番環境まで、コンプライアンスの証跡を自動で収集 ⚠️ 各ゲートでコンプライアンスを適用 ⚠️ リリース後も含め、ライフサイクル全体を継続的にガバナンス 人による開発でも、AIエージェントによる開発でも、コンプライアンスを後付けの作業にせず、ソフトウェアを届けるプロセスそのものに組み込みます。 これが、JFrogの #DevGovOps です。 詳しくはこちら👇 bit.ly/3SkVZKY #JFrog #DevSecOps #DevGovOps #AIエージェント #コンプライアンス

もし、#SoftwareSupplyChain が自ら脆弱性を修復できるとしたら？🐸 JFrogが新たに提供する「Zero-Touch Remediation」は、それを可能にします！ アーティファクト全体から最適な修正を自動で特定。適用から証跡の生成まで、人の手を介さず高速に行います。 @Broadcom @chainguard_dev @Follow_our_Echo @IBM @RedHat @TuxCare_ @SealSecurity_io との協業により、脆弱性が悪用される前に修復する、統一されたポリシー駆動型のパイプラインを実現。 すべての修正を自動で取り込み、ポリシーに基づいて適用。そのプロセスを一連の署名付き証跡として記録します。 防ぐ。検知する。優先順位をつける。修復する。 そして、その対応を証跡として残す。 詳しくはこちら👇 bit.ly/4gv875f #DevSecOps #DevGovOps #TrustedIntelligence #AI #ZeroTouchRemediation #ソフトウェアサプライチェーン

C/C++の依存関係、開発者ごとの管理になっていませんか？ 標準的なパッケージマネージャーがなく、手動ビルドや環境差異も起こりやすいC/C++開発。 小規模なら対応できても、開発者やプロジェクトが増えれば、依存関係管理のばらつきは組織全体のリスクになります。 JFrogのラーニングパスでは、C/C++向けパッケージマネージャー「Conan」を使い、依存関係を体系的に管理し、一貫性と再現性のあるビルドを実現する方法を基礎から応用まで解説しています🐸 bit.ly/3TTiQgZ

AIコーディングで「脆弱性の生まれ方」が変わる？ 生成AIの活用が広がる中、ソフトウェア開発ではこれまでとは異なるセキュリティリスクへの対応が求められています。 何が変わったのか？ AIが生成したコードを、どう安全にレビューすればいいのか？ JFrog Japan テクニカルサクセスマネージャーの瀬戸が、ITメディアへの寄稿記事で、AIコーディング特有のリスクと具体的な対策を解説しています。 ぜひご覧ください🐸 atmarkit.itmedia.co.jp/ait/a… #AIコーディング #AIセキュリティ #DevSecOps #ソフトウェアサプライチェーン

AIエージェント時代、セキュリティは「ビルド後にスキャン」するだけでは不十分です。 未検証のAIモデルやスキル、MCPサーバーがビルドに含まれた後で脆弱性を検出しても、それは予防ではなく事後対応。 開発で「利用するもの」と「作り出すもの」の両方を、最初から継続的に管理することが重要です。 🐸「ビルドしてから」ではなく、その前から。 詳しくはこちら👇 bit.ly/4ccjXOY #AIセキュリティ #AIエージェント #MCP #ソフトウェアサプライチェーン #DevSecOps #JFrog

AIのトークン削減、処理時間まで見ていますか？ JFrog Boostと、オープンソースのCLIツール「RTK」を89のコーディングタスクで比較しました。 同じタスクを実行した結果👇 ❌ RTK：8時間44分 🟢 JFrog Boost：6時間27分 その差は2時間17分。 さらにBoostは、RTKより1,810万トークン多くAIに渡す入力を削減し、タスクあたりのコストも18.6％削減しました。 大切なのは「何トークン減らしたか」だけでなく、AIエージェントが実際に速く、効率よく動けるか。 詳しいベンチマークはこちら🐸 boost.jfrog.com/benchmarks/ #トークン削減 #LLM #AIコーディング #AIエージェント #JFrogBoost

便利なMCP。 でも、未検証のMCPサーバーへの接続は、認証情報の漏えいや意図しないコマンド実行につながることも。 JFrog Academyでは、MCPセキュリティについて学べる動画を公開しています🐸 ・未検証のMCPサーバーのリスク ・VS Code、Cursor、Claude Codeから安全に接続する方法 ・未承認のツール呼び出しをリアルタイムで防ぐ方法 英語音声・英語字幕ですが、10分でサクッと学べます👇 bit.ly/45CoS8i #MCP #AIエージェント #AIセキュリティ #DevSecOps #JFrog