AI 信任指数
哪款 AI 模型编码最安全?
查看 16 款主流 AI 模型的实际编码表现,涵盖 11 个真实世界框架和 1,760 个代码库的评分结果——框架与模型同样重要。

生成并扫描的代码库
1,760
评估的 AI 模型
16
测试框架
11
已确认漏洞
27,000+
独特的 CWE 类别
86
您将了解到:
- 为什么即使是排名第一的模型在默认情况下也不够安全——研究中得分最高的模型自身也产生了 196 个已确认的严重/高危漏洞
- 为什么价格几乎无法反映安全性——最昂贵的模型价格是前五名竞争对手的 31 倍,却依然不是最安全的选择
- 为什么框架背景会影响模型表现——某个模型在整体排名中位列第 5,但一旦更换框架,其排名便会跌至垫底
- 如何正确解读 0-100 分的信任指数(Trust Index)——以及为什么在不了解方法论的情况下,跨两个不同框架比较分数可能会产生误导
- 研究中绝大多数已确认的漏洞都集中在少数几个 CWE 类别中——这是一个高度集中且因此可以解决的问题
方法论说明: “这项基础研究(涵盖 6 个模型、660 个代码库、11 个框架)是与皇家墨尔本理工大学(RMIT University)共同完成的。随后,Secure Code Warrior 独立将该方法论扩展至 16 个模型和 1,760 个代码库。两个阶段均采用了相同的生成、扫描、验证和评分流程,因此结果完全具有可比性。”
标语
构建全组织的软件安全开发能力
洞察开发风险,执行安全策略,并在整个软件开发生命周期中预防漏洞。