AI 可以编写代码，但技能才能保障安全。
我们的企业级安全编码平台旨在培养所需技能，在不拖慢交付速度的前提下，确保人工编写和 AI 生成的代码同样安全。
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传统的安全培训侧重于 — 不是能力。静态扫描会在问题出现后检测到问题。 降低软件风险需要改善安全编码行为 安全编码能力是有效的人工智能软件治理的基础。
构建安全人工智能开发的开发者能力
Secure Code Warrior Learning 提供的人工智能安全培训，为每一次代码提交提供技能支持。开发者通过在真实人工智能工作流程中的实践练习，学习如何保护人工智能生成的代码，从而从源头降低风险。
面向现代开发的全方位人工智能安全培训
面向开发人员的 AI 安全挑战
开发人员通过模拟真实 AI 工作流程的互动挑战，学习如何保护 AI 生成的代码。在安全可控的环境中，学习检测不安全模式、验证输出并预防漏洞。
AI 与大语言模型漏洞培训
课程涵盖新兴的 AI 漏洞，包括提示词注入、过度代理、系统提示词泄露、敏感数据暴露以及向量和嵌入弱点。
现代 AI 框架与环境
开发人员在生产级 AI 技术中进行培训，包括 Python（LangChain、MCP）、Terraform（AWS Bedrock）以及支持 AI 应用程序的现代后端框架。
LLM 任务与编码实验室
开发人员通过沉浸式任务和实操编码实验室来构建能力，这些任务和实验室模拟了现实世界的 AI 安全场景和漏洞利用模式。
AI 安全概念与设计模式
开发人员将通过 AI 风险与安全、AI 威胁建模、LLM OWASP 前 10 名以及 AI 代理协议（MCP、A2A、ACP）等主题，学习如何安全地使用 AI。
在真实及模拟的开发工作流中练习保障 AI 生成代码的安全性
涵盖引导式与真实场景的 AI 安全实操训练。开发者通过任务、编程实验、AI 挑战和使命，构建 AI 安全编码能力。
任务
编码实验
AI 挑战
查看 SCW 学习内容指南，了解 Secure Code Warrior 平台提供的培训广度与深度，涵盖安全编码漏洞、AI 安全主题、编程语言、框架以及基于角色的学习路径。
使命
通过开发者培训，从代码创建源头降低人工智能驱动的风险
Secure Code Warrior 提供人工智能安全培训，旨在培养开发者识别和预防人工编写代码及人工智能生成代码中漏洞的能力。通过实践学习和真实的人工智能安全场景，企业能够减少重复出现的漏洞，强化安全编码行为，并在现代开发工作流程中实现可衡量的改进。
修复时间
开发人员在 AI 安全培训中将学到什么
涵盖 LLM 漏洞、智能体协议、基础设施安全及 AI 基础安全设计，并与开发人员的实际工作流程紧密结合。
实战演练真实的 AI 和 LLM 安全风险。
AI 安全培训旨在教导开发人员如何识别、预防和修复 AI 生成代码及现代 AI 系统中的漏洞，内容包括：
构建基础的 AI 安全知识
开发人员将通过以下方式学习如何安全地设计和审查 AI 系统：
保护 AI 代理、协议及云端 AI 环境
了解并缓解基于代理的系统及 AI 基础设施（包括 MCP 和云端 AI 服务）中的风险：
安全 AI 服务与模型集成
模型上下文协议 (MCP) — 安全的 AI 智能体与协议交互
负责安全开发的安全、工程和学习领导者
通过针对您组织需求量身定制的特定角色功能，支持安全的 AI 开发。
安全代码始于安全的开发人员
强化安全编码技能，减少引入的漏洞，并在整个组织内建立可衡量的开发人员信任。
通过动手安全编码学习减少漏洞
了解 Secure Code Warrior 如何帮助团队安全地采用人工智能、降低风险并构建可衡量的开发者能力。