针对代码中的实际风险对开发人员进行培训——无论是人工编写还是 AI 生成的代码

自适应学习(Adaptive Learning)能自动将软件风险与针对性的开发人员学习资源相关联,确保每一分钟的学习都卓有成效。

预约演示
来自 #1 安全编程培训公司
人工智能治理问题

人工智能已嵌入到开发中。监督不是。

安全和工程负责人被问到:
  • 正在使用哪些 AI 工具和模型?
  • AI 在哪里影响代码?
  • 人工智能是否增加了引入的漏洞?
  • 开发人员是否在验证人工智能输出?
  • 我们能否证明随着时间的推移风险会降低?

在大多数组织中,这些答案依赖于假设,而不是数据。这种差距以人工智能的速度创造了曝光率。信任代理:人工智能提供了回答这些问题所需的可见性、风险关联和治理控制

什么是自适应学习?

将软件风险转化为开发人员能力的提升——实现自动化

开发人员可以获得与其开发环境及实际产生的风险相匹配的即时学习资源。这不仅增强了开发人员的能力,还能在代码进入生产环境前减少漏洞。针对性学习涵盖以下方面:

预约演示

它们所引入的漏洞

他们使用的编程语言

他们贡献的代码仓库

影响其代码的 AI 工具

Trust Agent:AI 捕获 AI 使用信号和提交元数据(而非源代码或提示词),在保护开发者隐私的同时实现大规模治理。它使 AI 辅助开发在安全 SDLC 中具备可审计性和可管理性,从而在生产前管控开发者风险。

它使 AI 辅助开发在整个安全软件开发生命周期(SDLC)中变得可见、可审计且可管理,帮助企业在代码投入生产前识别并降低开发者风险。

核心能力

提交时的实时 AI 治理

传统的应用程序安全工具会在编写代码后检测漏洞。Trust Agent 在提交时强制执行 AI 模型限制和安全编码策略,在漏洞进入生产环境之前将其防范。

预约演示
委员会级别的风险关联

委员会级别的风险关联

将 AI 开发与可衡量的风险挂钩

关联 AI 使用信号、提交元数据、开发者信任分数® 及漏洞基准,在代码投入生产前识别风险激增情况。

基于风险的自适应学习

基于风险的自适应学习

弥补代码提交背后的技能差距

根据提交风险、AI 影响力和开发者信任分数® 触发针对性学习,从而减少重复出现的漏洞。

企业级报告与审计可见性

企业级报告与审计可见性

提供基于证据的监督

提供具备 AI 使用趋势、MCP 可见性及漏洞引入指标的管理就绪型仪表板,无需存储源代码或提示词。

漏洞信号

提供符合每位开发人员需求的自适应安全编码培训

了解针对性学习如何帮助开发人员解决相关的安全弱点,强化安全编码技能,并从源头上减少漏洞。

了解更多

支持的 LLM API

信任代理:AI 支持主要的 LLM 提供商,包括:

信任代理:人工智能的工作原理

通过五个步骤管理 AI 辅助开发

1
2
3
4
5
1

捕获

收集 IDE 和端点环境中的 AI 工具和模型使用信号、提交元数据和 MCP 活动。

2

属性

将 AI 影响力与开发人员、存储库和模型源联系起来。

3

关联

根据漏洞基准和开发者信任分数® 见解评估 AI 辅助提交。

4

治理

根据定义的风险阈值触发治理工作流程和自适应补救措施。

5

演示

让高管随时了解人工智能的采用情况、政策协调和可衡量的风险趋势。

成果与影响

自适应学习助力组织保持领先

AI 辅助开发正在加速代码交付,同时也增加了进入生产环境的漏洞数量。依赖通用培训和被动修复的组织正日益落后。

*即将推出
减少引入的漏洞
53%+
更快的平均时间
进行修复
82+%
AI 模型
可追溯性
100%
MCP 模型
可追溯性
100%
适用对象

专为 AI 治理团队打造

预约演示

专为 AI 治理领导者设计

通过模型可追溯性、基于基准的策略执行和风险可见性,在提交代码时实现 AI 治理。

面向首席信息安全官(CISO)

展示对 AI 辅助开发的量化治理,并在代码投入生产前降低企业软件风险。

面向应用安全(AppSec)领导者

在无需增加审查人员的情况下,优先处理高风险提交并减少重复出现的漏洞。

专为工程领导者打造

采用具备护栏的 AI 辅助开发,在保障速度的同时减少返工。

率先实现 AI 辅助开发全流程管理

了解 Trust Agent:AI 如何在 AI 辅助开发中提供可见性、关联性和策略控制。

预约演示
trust score
Trust Agent:AI 常见问题解答

AI 软件治理与董事会级管控

了解 Trust Agent:AI 如何让人工智能辅助开发在您的安全 SDLC 中变得可见、可衡量和可执行。

What problem does Adaptive Learning solve?

Most developer security training is generic, manually assigned, and disconnected from real development activity. Developers often repeat the same vulnerability patterns because learning is not tied to the risks they actually create.

Adaptive Learning closes that gap by automatically delivering relevant learning based on real vulnerability data and AI-assisted development behavior.

How is Adaptive Learning different from traditional security training?

Traditional security training is typically generic, static, and assigned manually. Adaptive Learning automatically aligns learning to real developer activity and actual software risk.

Instead of assigning broad catalogs of content, Adaptive Learning delivers focused learning tied to:

  • Real vulnerabilities
  • Active repositories
  • AI-assisted development activity
  • Individual developer behavior

This helps organizations reduce recurring vulnerabilities instead of simply tracking training completion.

How does Adaptive Learning help reduce vulnerabilities?

Adaptive Learning helps reduce vulnerabilities by identifying recurring risk patterns and assigning targeted learning before insecure behaviors become repeated development habits.

By connecting vulnerability findings directly to developer improvement, organizations can reduce recurring vulnerabilities at the source instead of relying only on downstream remediation.

What is the relationship between Adaptive Learning and Trust Agent: AI?

Trust Agent: AI provides visibility into AI-assisted development activity. Adaptive Learning builds on that foundation by connecting AI-generated code risk and developer behavior to targeted learning.

Together, they help organizations move from AI visibility and governance to measurable risk reduction and developer improvement.

Which vulnerability scanners are supported?

Adaptive Learning currently supports integrations with:

  • Snyk
  • GitHub Advanced Security
  • Aikido
  • Fortify
  • Polaris

Support levels vary by integration and deployment mode.

Can administrators control what training gets assigned?

Yes. Administrators remain in control of the content, structure, timing, and settings through Secure Code Warrior Quests. Adaptive Learning determines who receives training based on risk signals, while admins define the learning experience itself.

Does Adaptive Learning assign training automatically?

Yes. Adaptive Learning automatically identifies which developers should receive learning assignments based on real developer activity, AI usage, vulnerability data, and repository contribution patterns. This removes the manual overhead traditionally required to manage large-scale developer security learning programs.

还有问题吗?

支持详细信息以吸引可能处于困境的客户。

联系我们