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
提高采用率和投资回报率的战略咨询和服务
与行业一致的安全编码和 AI 安全内容
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
灵活的计划旨在降低风险并大规模保护代码
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
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
全球 SCW 社区的官方装备
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。
不管怎么样，我们都很友善，祝你好运。在悲惨的情绪中，各种各样的悬念。这门课程，我想要活下去，但痛苦一点都没有，所以生活在自由的日子里。Aenean faucibus nibus nibh and justo cursus de rutrum cursures di rutrum现在，你将面临悲惨的生命风险。
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每个人都知道强大的技术堆栈的重要性。在发现和修复代码漏洞时，Secure Code Warrior集成的目标是缩短平均修复时间和使用可信、强大的解决方案。将微学习时刻整合到开发人员的工作流程中是更好地学习和加快补救的关键。
解决不安全代码和随后的技术债务的成本是当今科技面临的最大障碍之一。了解实施可扩展的安全代码培训计划如何通过解决不良的编码模式和在软件开发周期的早期检测漏洞来帮助减少技术债务。
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软件开发生命周期中最大的差异之所以是开发人员没有时间从一开始就学习如何保护他们的代码。开发人员在返还和补救上浪费损坏了无数时间，导引致了数百万美元的机会本失踪。了解安全高速编解码如何帮助缩小这些差异并提高高生产力。
了解如何将安全代码的敏捷学习平台嵌入到开发人员的工作流程和工具中，并开始建立安全代码学习的文化。
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安全领导者需要重新考虑开发人员从安全代码学习体验中获得的价值，以及如何使该计划更具吸引力，最重要的是，更具影响力。在本博客中，我们将探讨如何通过更多的实践学习和与工具的集成，让开发人员对安全代码教育感到兴奋，从而取得重大成果，并将引入的漏洞减少多达 53%。
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