整个 SDLC 中由人工智能驱动的软件风险的控制平面
将可观察性和策略集成到开发人员工作流程中
安全编码和人工智能培训，降低可衡量的风险
Enable secure AI adoption across your organization
提高采用率和投资回报率的战略咨询和服务
灵活的计划旨在降低风险并大规模保护代码
与行业一致的安全编码和 AI 安全内容
Industry-aligned secure coding and AI security content
涵盖超过 75 种语言和 650 多个现实世界漏洞
集成 IDE、存储库、管道和安全工具
人工和 AI 生成的代码的实时可见性和治理
通过安全、合规的软件开发保护客户数据
在快速变化的工程团队中扩展安全开发
推进跨政府系统的安全开发
通过嵌入式、云和 AI 软件保护互联系统
保护患者数据和临床系统免受不断变化的软件风险的影响
提高开发人员技能，保护数字体验并保护客户数据
嵌入从提交到生产的全程安全性。
管理 AI 开发并降低影子 AI 风险
在现代 AI 工作流程中实施威胁建模。
使用编码指导对关键漏洞进行优先级排序
Prioritize key vulnerabilities with coding guidance
Eight stages. Three phases. One framework.
建立可见性、策略控制和 AI 风险问责制
通过对软件风险的可见性和控制推动成果
通过指导和技能增长更快地构建安全代码。
通过可衡量的安全结果将风险降至最低。
有关人工智能驱动的软件风险的指南、研究和见解
人工智能软件治理的趋势和见解
网络研讨会、会议和专家主导的安全讨论
最佳实践、视频和可操作的编码指南
显示降低风险和安全投资的效果。
最大限度地减少漏洞和开发人员风险。
使安全开发与法规和审计保持一致。
在保持速度的同时培养安全编码技能。
了解 OWASP Top 10：2025 中发生了哪些变化，以及 Secure Code Warrior 如何通过更新的任务、课程和开发者见解轻松过渡。
OWASP 2025 年前 10 名将软件供应链故障列为 #3。通过严格的 SBOM、依赖关系跟踪和 CI/CD 管道强化来缓解这种高影响风险。
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通过 5 种基于 IDE 的方法和插件的示例，了解静态分析及其如何帮助您编写更好的代码。
在这篇博客文章中，我们将探讨常见的 Java 编码错误（使用按位运算符而不是条件运算符）、它使我们的代码容易受到的错误以及如何使用 Sensei 来修复和检测问题。
通过注解匹配示例，学习如何使用 Sensei 来匹配有问题的代码模式，然后将其修改为商定的实现。
学习如何分享 Sensei 食谱并帮助团队中的每个人提高代码质量和生产力。
了解 Sensei 如何通过识别过时的模式并提示您提供后续使用的修复程序来帮助迁移。
学习在 IDE、命令行和持续集成中以检查的形式形式形式以批运行 Sensei 和 IntelliJ 意图动作。
一个有趣的 Java Gotchas 小测验，支持 Github 存储库，展示了一些陷阱以及如何修复它们
