Secure Code Warrior 发布 Trust Agent: AI，助力实现安全、可扩展的 AI 驱动开发

全新的 AI 软件治理解决方案可在提交代码时识别 AI 生成的代码，在生产前强制执行策略，并将实际开发行为与可衡量的风险降低联系起来

悉尼/波士顿/伦敦 – 2026 年 3 月 17 日 – Secure Code Warrior 今日发布了 SCW Trust Agent: AI。这是业内首个旨在实现软件开发中 AI 影响力的可视化、可归因和可执行的治理解决方案，使企业能够在对软件风险进行可衡量控制的前提下，扩展 AI 编码工具的使用。企业首次能够追踪哪些 AI 模型影响了特定的提交，将这种影响与漏洞风险相关联，并在不安全代码进入生产环境之前采取纠正措施。

AI 驱动的开发已不再是实验性技术，而是嵌入到了日常工作流程中。根据 Sonar 的《2026 年代码开发者状况调查》，72% 的开发者表示每天都在开发过程中使用 AI 编码工具。然而，大多数企业缺乏对这些工具如何影响生产代码的可见性，随着开发速度的加快，这造成了治理盲点。据 Gartner 预测，到今年年底，至少 80% 的未经授权的 AI 交易将源于内部政策违规，而非恶意攻击，这凸显了在开发环境中进行可执行监管的必要性。

Secure Code Warrior 正通过 SCW Trust Agent: AI 定义 AI 软件治理。该平台将提交级别的可见性和可执行的监管嵌入到开发工作流程中，使组织能够在对软件风险进行可衡量控制的同时，扩展 AI 驱动的开发，并加强对人类和 AI 生成代码的安全编码行为。

“SCW Trust Agent: AI 为组织提供了一条量化途径，使其能够在 AI 时代有效衡量开发环境的风险状况，无论贡献者是人类还是 AI，”Secure Code Warrior 联合创始人兼首席执行官 Pieter Danhieux 表示。“从对 AI 生成代码、MCP 和 AI 工具使用的全面可观测性和可追溯性开始，SCW Trust Agent: AI 为更有效、更具适应性的学习奠定了基础，能够精准聚焦最相关的领域，从根本上改变开发团队的行为，从而随着时间的推移抵消 AI 带来的漏洞。”

SCW Trust Agent: AI 通过连接以下功能，使组织超越被动可见性，实现主动的运营治理：

• AI 使用可见性：维护一份可验证的记录，记录哪些大语言模型（包括已批准模型和“影子 AI”模型）影响了特定的提交，在无需存储源代码或提示词的情况下支持治理和审计要求。
• 专有 LLM 安全基准测试：利用 Secure Code Warrior 的 LLM 安全基准数据来评估模型，并根据可衡量的安全性能强制执行已批准的 AI 使用策略。
• MCP 发现与供应链洞察：追踪已安装并处于活动状态的模型上下文协议 (MCP) 服务器，防止 AI 代理通过未经审查或高风险的连接访问敏感的内部工具或数据库。
• 提交级别的风险关联与执行：将开发者的技能水平（通过 SCW Trust Score® 衡量）及其 AI 使用情况与漏洞基准相关联，以识别风险级别，并在代码进入生产环境前强制执行策略。
• AI 时代的自适应学习：通过关联 AI 生成的代码与贡献者的安全编码技能，自动为开发者提供最相关的培训，从而更有效地建立安全编码能力，降低风险。

SCW Trust Agent: AI 现已向 Secure Code Warrior 客户开放。有关 SCW Trust Agent: AI 的更多信息，请访问 https://www.securecodewarrior.com/product/trust-agent-ai。

关于 Secure Code Warrior

Secure Code Warrior 是 AI 软件治理和开发者安全技能提升领域的领导者，助力企业在整个软件开发生命周期 (SDLC) 中管控 AI 驱动的软件开发。凭借十年来作为领先安全编码培训平台的经验，它提供 AI 可见性、策略执行和实践学习，旨在防止漏洞并在生产前提升软件质量。