贯穿整个软件开发生命周期(SDLC)的 AI 驱动型软件风险控制平面
将可观测性与策略集成到开发人员工作流程中
通过安全编码与人工智能培训,实现可衡量的风险降低
助力您的企业安全地采用人工智能技术
旨在提升采用率与投资回报率的战略咨询与服务
旨在降低风险并大规模保护代码的灵活方案
与行业标准接轨的安全编码与 AI 安全内容
符合行业标准的各类安全编码与 AI 安全内容
涵盖 75 种以上编程语言及 650 多种真实漏洞
集成 IDE、代码仓库、流水线及安全工具
人工与 AI 生成代码的实时可见性与治理
通过安全合规的软件开发保护客户数据
在快速发展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,抵御不断演变的软件风险
提升开发人员技能,优化数字体验并保护客户数据
将安全性贯穿从代码提交到生产环境的全生命周期。
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
结合编码指导,优先处理关键漏洞
八个阶段。三个层面。一套框架。
建立可见性、策略管控与 AI 风险问责机制
通过提升软件风险的可见性与管控能力,推动业务成果实现
通过指导和技能提升,更快速地构建安全代码。
通过可衡量的安全成果将风险降至最低。
有关人工智能驱动的软件风险指南、研究与洞察
人工智能软件治理的趋势与洞察
网络研讨会、会议及专家主导的安全研讨
最佳实践、视频教程与可操作的编码指南
展示降低风险与安全投资的成效。
最大限度地减少漏洞并降低开发风险。
确保安全开发与法规及审计要求保持一致。
在保持开发速度的同时提升安全编码技能。
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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最近,一组安全研究人员宣布他们在 Python 的 tar 文件提取功能中发现了一个已有十五年历史的错误。该漏洞于 2007 年首次被披露,追踪后被追踪为 CVE-2007-4559。在 Python 官方文档中添加了一条注释,但错误本身没有修补。
在我们讨论优步最近发生的安全事件时,详细了解与硬编码凭证和社会工程相关的风险,以及为何组织向左移动并确保其开发人员了解最新的安全编码最佳实践如此重要。
2021 年 12 月,Java 库 Log4j 中披露了一个严重的安全漏洞 Log4Shell。在本文中,我们将 Log4Shell 漏洞分解为最简单的形式,便于你掌握基础知识,并向你介绍一个任务——一个游乐场,你可以利用对该漏洞的了解尝试利用模拟网站进行攻击。
MoveIT场景与许多开发人员和AppSec专业人员以前可能经历的场景略有不同,你可以在这里的实时模拟中测试你的SQLI-slaying技能。
受影响的 curl 库版本容易受到基于堆的缓冲区溢出漏洞的影响,该漏洞与 SOCKS5 代理协议的传统问题有关。学习如何通过可玩的任务来查找和修复这种漏洞类型。
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在我们探索通用 UNIX 打印系统 (CUPS) 中最近出现的高严重性漏洞时,了解 Linux 用户面临的最新安全挑战。了解这些问题如何可能导致潜在的远程代码执行 (RCE),以及您可以采取哪些措施来保护系统。