AI 的应用速度已超过了准备程度。请填补这一差距。

在整个员工队伍中建立 AI 素养和安全编码能力,并治理每一行 AI 生成的代码。

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糟糕!提交表单时出错了。

实现软件开发中 AI 治理的落地。

在保持安全监管的同时启用 AI 辅助开发。实现 AI 使用的可视化,在提交时应用治理工作流,并将开发实践与企业风险阈值对齐。

安全地扩展 AI 软件开发

  • 获得企业级 AI 辅助开发的可视性
  • 增强工程团队的安全编码能力
  • 培训开发人员安全地审查 AI 生成的代码
AI Governance
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在代码提交阶段防范 AI 引入的漏洞。

实现 AI 使用的可视化,在提交时应用安全编码护栏,并将 AI 辅助开发与安全标准对齐,从而防止人工编写和 AI 生成代码中出现的漏洞。

将引入的漏洞减少 53% 以上

  • 构建跨开发团队的安全编码能力
  • 在开发工具中直接提供符合策略的指导
  • 了解 AI 生成代码如何影响软件风险
Security popout
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在不拖慢交付速度的前提下扩展 AI 开发。

让 AI 辅助开发变得安全且可衡量——减少返工,避免安全审查瓶颈,助力团队更自信、更快速地交付产品。

将平均修复时间 (MTTR) 最多缩短 82%

  • 通过自适应学习提升开发人员的安全技能
  • 在开发工具内提供实时指导
  • 更早修复漏洞,降低返工成本
Engineering
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构建全员安全技能体系。

为每个岗位提供针对性的学习内容——从员工的安全意识培训,到开发人员的安全编码实践,再到全员的 AI 素养提升。

在组织内规模化开展安全培训

  • 提升全员的安全意识
  • 强化开发团队的安全编码技能
  • 帮助全体员工安全且负责任地使用 AI
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来自排名第一的安全编码培训公司
我们的优势

安全可靠,专为您现有的工具打造

*即将推出
概念性与交互式学习活动
11k+
漏洞主题与安全概念
650+
15 种编程语言的 AI 挑战
800+
编程语言与框架
75+

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September 16, 2026
推动者 8:打造您的项目品牌

安全编码项目若想取得成功,仅有优质内容是不够的。赋能要素 8 将展示如何通过品牌塑造,将参与过程转化为一种令人向往且具有身份象征的体验。

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September 15, 2026
每一位员工现在都站在 AI 网络安全的最前线

企业技术格局正以一种鲜有人预料到的速度发生剧变。我们已正式跨越了从人工编写代码和基础辅助编程,迈向“智能体开发生命周期”(ADLC)的时代。虽然自主 AI 智能体在多项职能中展现出前所未有的效率,但也带来了全新的安全与合规风险。

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August 24, 2026
赋能 7:开发者表彰

认可激发参与。赋能要素 7 旨在通过奖励和专属礼品大张旗鼓地庆祝开发者的成就,以此彰显真正且来之不易的安全编码成果。

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July 29, 2026
入选 2026 年 Gartner® 应用安全技术成熟度曲线™ (Hype Cycle™)

Secure Code Warrior 入选 2026 年 Gartner® 应用安全技术成熟度曲线(Hype Cycle™),涵盖“代理式编码安全”与“安全编码培训”类别。原因如下。

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July 21, 2026
您是否是一位担心 LLM 代码生成安全性和成本的 CISO 或工程负责人?

在全面采用某款 AI 模型之前,请先查阅我们专有的 LLM 基准测试数据——SCW AI 信任指数。

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July 16, 2026
赋能要素 6:定期向领导层汇报

高管支持并非一劳永逸。第 6 项赋能要素将展示如何通过定期汇报,让领导层持续关注、了解并投入到项目的成功中。

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July 7, 2026
AI 软件治理的未来建立在稳固的合作伙伴关系之上

了解 Secure Code Warrior 为何转型为渠道优先型公司,以及值得信赖的合作伙伴如何帮助企业安全、大规模地采用 AI 软件治理。

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July 7, 2026
Secure Code Warrior 推出的 Citizen AI:打造具备 AI 竞争力的员工队伍

Secure Code Warrior 专为非开发人员打造的 AI 素养计划。

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June 23, 2026
为什么大多数 CISO 在采用 AI 时如盲人摸象(以及如何摘下眼罩)

Secure Code Warrior 今日发布了一份全新的白皮书,其中涵盖了一种指导性的 AI 采用模型。安全领导者可以利用该模型识别自身所处的采用阶段,并切实有效地管控组织内部的 AI 安全风险。

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June 18, 2026
赋能 5:认证计划

告别“一劳永逸”的培训模式。Enabler 5 可构建多级认证计划,为开发人员提供明确的进阶路径并验证其专业技能。

可观测性

让人工智能驱动的开发风险显而易见

查看 AI 编码的使用方式、它产生的风险及其背后的行为,这样你就可以在漏洞发布之前将其阻止。

了解更多
阅读案例研究

“安全冠军网络被视为该项目的关键控制机制。对于团队而言,其影响是巨大的,漏洞修复的平均时间缩短了 82%。”

麦兹·霍华德
Sage 以人为本的安全主管

探索影子 AI

查看您的团队正在使用哪些 AI 工具、LLM 和 MCP。

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Trust agent policy

关联真实风险

将 AI 辅助代码与开发人员技能联系起来,并在提交时引入漏洞。

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policy gating

跟踪 AI 工具的使用情况

按存储库、项目和贡献者了解 AI 辅助开发的进展情况。

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distribution chart

优先处理关键风险信号

重点介绍团队和存储库中最紧急的提交级风险热点。

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学习

从源头减少漏洞

在现实世界的开发人员工作流程中提供的安全编码和人工智能安全学习——帮助组织将漏洞减少53%以上。

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阅读案例研究

“我们与 Secure Code Warrior 的合作非常顺利且富有成效。他们协助我们实施并改进了培训计划,不仅降低了可衡量的风险,还强化了安全开发文化。”

Sebastian Rinbout
开发服务产品负责人,荷兰商会 (Kamer van Koophandel)

游戏化实操学习

互动游戏模式(包括编程实验室、任务、任务和锦标赛)通过实际练习培养安全的编程习惯。

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Gamified

安全 AI 代码开发

700 多项人工智能、LLM 和 MCP 活动教会开发人员安全地验证人工智能生成的代码。

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赋能团队,实现优化

通过开发人员培训以外的实践相关学习,将安全思维嵌入到您的开发过程中。

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对您的安全程序进行基准测试

让您的组织能够将您的绩效与同行相比进行基准测试。为您的安全计划设定一个标准,以满足您的需求并实现业务成果。

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治理

大规模实施开发人员和 AI 政策管控

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阅读案例研究

“Secure Code Warrior 帮助我们提高了开发人员的工作效率,加快了产品及改进功能的上市速度,并随着时间的推移显著降低了成本和风险。”

艾伦·奥斯本

Paysafe 首席信息安全官

强制执行安全治理

自动执行政策,确保支持 AI 的开发人员符合安全编码标准。

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管控经批准的 AI 模型

在提交时限制使用授权的 AI 工具、LLM 和编码代理。

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Policies

在 CI 中记录、警告或拦截

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Commit policy

触发基于策略的补救措施

当检测到风险行为或未经授权的 AI 使用时,分配有针对性的自适应学习。

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在发布前确保人工智能驱动的开发安全

查看开发人员风险、执行政策并防止软件开发生命周期中的漏洞。

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trust score
AI 软件治理常见问题解答

了解 AI 软件治理以及如何降低人工智能驱动的软件风险

了解什么是人工智能软件治理、它为何重要,以及 Secure Code Warrior 如何帮助组织安全地采用人工智能辅助开发。

什么是 AI 软件治理?

人工智能软件治理是指查看、测量、控制和强制执行软件开发中如何使用人工智能的能力。它包括对 AI 编程助手和 LLM 的可见性、委员会级风险分析、政策执行以及防止 AI 生成的风险代码投入生产。

为什么 AI 软件治理很重要?

随着组织从随便使用人工智能聊天机器人的开发人员转向自动生成和修改代码的人工智能代理,风险面急剧扩大。这些工具可能会以机器速度引入漏洞、不安全模式和合规性风险。

人工智能软件治理使组织能够安全地采用人工智能,让人工智能的使用情况可见,强制实施政策控制,并在代码投入生产之前防止人工智能引入的风险。

人工智能开发治理与 DevSecOps 有何不同?

DevSecOps 将安全测试集成到 CI/CD 管道中以检测漏洞。通过让人工智能的使用情况可见、将人工智能辅助提交与开发人员技能关联起来、在提交时强制执行 AI 模型策略以及改善安全编码行为,人工智能开发治理更进一步。DevSecOps 可以检测风险;人工智能治理可以防止风险。

Secure Code Warrior 如何降低 AI 软件风险?

保护人工智能生成的代码需要深入了解 AI 工具的使用情况、提交级别的风险分析以及对开发工作流程的监管监督。Secure Code Warrior 在统一的人工智能软件治理平台中提供 AI 可观察性、漏洞关联和开发人员能力见解。

您如何向领导层或审计师证明 AI 风险降低?

Secure Code Warrior 提供企业仪表板、AI 模型可追溯性和治理报告,这些报告可衡量地减少了引入的漏洞,改善了开发人员 信任分数® 指标和团队间的政策合规性。

该平台还可保持特定代码生成者或内容的审计就绪可追溯性,包括开发人员、人工智能编码助手、LLM 和自主代理。这为领导层、监管机构和审计师建立了可验证的人工智能软件供应链问责制。

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