在 AI 与开发人员共存的世界中降低风险
随着代码产出速度加快且审查力度减弱，隐藏的漏洞、安全隐患和技术债务呈指数级增长。这种转变使得代码审查、测试和安全编码实践比以往任何时候都更加关键，确保速度不会以牺牲可靠性和安全性为代价。在 Github Copilot、Cursor AI、Amazon Q Developer 等工具广泛使用的环境下，提升开发人员技能是获得更好成果的第一步，这也凸显了持续加强安全代码教育的必要性。
面向 AI 开发与“直觉编程者”的安全编码
在利用 AI 编程提升生产力和创新能力的同时，避免隐藏漏洞、安全风险和技术债务呈指数级增长。
在 AI 新时代提升安全开发技能
Secure Code Warrior 通过高度相关的技能提升计划，支持企业向 AI 辅助开发转型。这些计划旨在解决各类痛点，包括对 AI 和 LLM 的认知不足、对 AI 生成代码安全性的盲目自信，以及 AI 编码所带来的新型漏洞。
获取涵盖 AI/LLM 主题的一流内容，助力 SDLC 各类角色有效降低风险。无论是开发人员、测试人员，还是架构师和产品经理，我们都能满足您的需求。
提升 AI/LLM 开发意识
从提示词工程（Prompt Engineering）和数据模型投毒，到敏感信息泄露和模型窃取，我们帮助开发人员了解 AI 生成代码的缺陷，并强调开发人员必须始终关注数据安全、模型完整性和道德考量，这一点至关重要。
在使用 LLM 时保持与时俱进
获取有关 OWASP LLM 应用十大安全风险及更多内容的深度详情。我们的平台拥有超过 700 项 AI、LLM 和 MCP 概念及互动学习活动，包括 AI 挑战、指南、编码实验室、视频、演练、任务、探索和课程模板，助力开发人员领先于 AI 编码带来的风险。
模拟“与 AI 助手协作编码”的活动
模拟拉取请求（Pull Request）的实操活动。开发人员的任务是在模拟环境中验证变更，通过接受或拒绝现有代码的建议来完成工作，这些建议可能来自 AI 解决方案，也可能来自利用 AI 编码辅助的同事。这种互动体验有助于展示实践中的应用知识，并强调在利用 AI 编码辅助时批判性思维的重要性。
安全 AI 编码
下一代安全软件开发
通过可观测性和治理管理 AI 风险
技能提升计划只是确保应对 AI 辅助编码所带来额外风险的第一步。SCW Trust Agent™ 让您能够洞察使用代码库的开发人员及其安全技能水平。随后，您可以为代码仓库配置策略，通过主动治理来提升整体安全态势。
超越合规的可衡量影响
采取主动措施落实安全编码最佳实践（超越合规性要求）的企业，能够获得切实的业务成果。因为解决漏洞最具成本效益的方法，就是从源头上预防。 SCW Trust Score™ 为企业提供了一种衡量和基准化开发人员安全技能进展的方法，这在追踪 AI 驱动的编码环境早期应用情况时尤为重要。
利用免费安全规则引导更安全的 AI 代码生成
AI 编码工具虽然高效，但并不总是安全。Secure Code Warrior 提供的免费 AI 安全规则（AI Security Rules）旨在为 Copilot 和 Cursor 等工具提供简单、轻量级的护栏，从而默认生成更安全的代码。这些规则易于采用、扩展并集成到您的配置中，无需注册 SCW 账户。
常见问题
关于 AI 生成代码的重要注意事项
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关于 AI 和大语言模型的更多 Secure Code Warrior 资源
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