在 AI 软件风险启动之前将其阻止

无论是谁(或什么)编写的,每次提交时都要交付安全、高质量的代码。

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AI 软件治理

人工智能驱动开发的控制平面

让人工智能驱动的开发变得可见、安全和有弹性,在生产之前防止漏洞,这样团队就可以充满信心地快速行动。

大规模企业治理,自信地开发 AI。

制定政策,获得企业范围内的可见性,并在整个开发生命周期中防止 AI 产生的不受控制的风险。

了解 AI 创建了多少代码

  • 在 AI 工作流程中定义和执行安全开发策略
  • Strengthen secure coding capability across engineering teams
  • 参加跨语言和漏洞的实践培训
AI Governance
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在提交时防止 AI 引入的漏洞

将引入的漏洞减少 53% 以上

  • 在开发人员和人工智能驱动的工作流程中建立安全编码能力
  • Deliver policy-aligned guidance directly in developer tools
  • See how AI-generated code impacts software risk
Security popout
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在不放慢速度的情况下扩展 AI 开发

最多可减少 82% 的 MTTR

  • 通过自适应学习和动手实验推动可衡量的技能提高
  • Deliver real-time guidance inside developer tools
  • Fix vulnerabilities earlier to reduce cost of rework
Engineering
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为什么我们很棒

安全且专为您已经使用的工具而构建

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*即将推出
概念性和交互式学习活动
11k+
漏洞主题和安全概念
650+
15 种编程语言中的 AI 挑战
800+
编码语言和框架
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我们的最新内容

光线高速飞行的画面,上面写着 “将漏洞减少50%”
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November 1, 2023
通过敏捷学习将漏洞减少一半

通过 Secure Code Warrior 的动手敏捷安全培训,了解如何减少漏洞和安全漏洞。

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October 20, 2023
深入研究:查找和修复高严重性的 libcurl/curl 漏洞

受影响的 curl 库版本容易受到基于堆的缓冲区溢出漏洞的影响,该漏洞与 SOCKS5 代理协议的传统问题有关。学习如何通过可玩的任务来查找和修复这种漏洞类型。

黑白相间的时尚会议室
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October 13, 2023
世界一流的首席信息安全官如何在 2023 年赢得更多预算和董事会信任

首席信息安全官发现自己处于越来越紧张的境地:保护更多资产,发布更多代码,减少更大的攻击面,并利用迅速减少的财务资源来做到这一点。网络安全被视为成本中心是不可避免的事实,尽管组织的安全计划阻碍了威胁行为者成为明天的灾难性头条,但安全领导者必须采取更多措施,用对执行机构来说合理的语言进行推销和证明该部门的整体商业价值。

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September 30, 2023
深入探讨:近距离接触MoveIT未修补漏洞

MoveIT场景与许多开发人员和AppSec专业人员以前可能经历的场景略有不同,你可以在这里的实时模拟中测试你的SQLI-slaying技能。

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September 28, 2023
Secure Code Warrior 的新增内容:多公司锦标赛、SCIM、项目工作流程等等!

Secure Code Warrior 的新增功能:为多家公司设置锦标赛、新的编码指南、为用户提供 SCIM 资源等等!

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September 11, 2023
软件供应商是不是像你一样关心中心安全性?

可以肯定地说,过去几年对网络安全标准进行了变革,尽管这不是强制性的,但所有组织都应该是该死的,仔细审查供应商安全实例,就好像它是自己的部落安全计划的一部分一样。

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September 6, 2023
Isn’t it time we elevated the humble SBOM?

Business leaders need to make room for SBOMs as a priority, especially with so much change in the air for vendors and their ownership of security. However, while we’re at it, perhaps we need to look at how they can be improved going forward.

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August 8, 2023
:一个激动人心的合作伙伴关系,在提示升企业敏捷学习和开发人员驱动的性能方面

刚刚开始了我们的轮融资,我也很高兴地宣传布我们公司的发展历程又是迈出来了。安全行业领导者新思科科技欢迎其产品套件中一令人兴奋的新增内容内容:由安全代码勇士提供支持的新思科科技开发人员安全培训。

在黑色背景上绘画的彩虹条纹。
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July 25, 2023
开箱即用的代码:为什么安全开发人员可以不受限制地交付

似乎令人困惑的是,大多数开发为关键基础设施、汽车、医疗技术以及介于两者之间的一切提供支持的代码的开发人员,在没有事先验证其安全能力的情况下就这样做了。另一方面,由于存在种种安全门户,为什么具有安全技能的开发人员需要在不断放缓的开发流程中与其他所有人一起排队,他们一再证明自己知道如何安全地构建东西?

敏捷学习平台
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July 24, 2023
敏捷学习平台的投资回报率

解决代码漏洞和技术债务的成本很高,并且继续抑制软件开发团队的生产力。了解如何为安全代码实施敏捷学习平台可以更有效地培训开发人员掌握安全编码技术,以便在 SDLC 中更快更早地修复漏洞,并从一开始就防止漏洞,从而大幅节省成本。本博客概述了如何考虑敏捷学习平台的财务影响和投资回报率。

可观测性

让人工智能驱动的开发风险显而易见

查看 AI 编码的使用方式、它产生的风险及其背后的行为,这样你就可以在漏洞发布之前将其阻止。

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阅读案例研究

“安全冠军网络被视为该程序的关键控制机构。对于一个团队来说,感受到的影响是巨大的,修复漏洞的平均时间缩短了82%。”

麦兹·霍华德
Sage 以人为本的安全主管

探索影子 AI

查看您的团队正在使用哪些 AI 工具、LLM 和 MCP。

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关联真实风险

将 AI 辅助代码与开发人员技能联系起来,并在提交时引入漏洞。

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跟踪 AI 工具的使用情况

按存储库、项目和贡献者了解 AI 辅助开发的进展情况。

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distribution chart

优先考虑关键风险信号

重点介绍团队和存储库中最紧急的提交级风险热点。

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学习

从源头上减少漏洞

在现实世界的开发人员工作流程中提供的安全编码和人工智能安全学习——帮助组织将漏洞减少53%以上。

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阅读案例研究

“我们与 Secure Code Warrior 的合作既顺利又富有成效。他们帮助我们实施和改进了培训计划,从而降低了可衡量的风险,并增强了安全发展文化。”

Sebastian Rinbout
开发服务产品所有者 
在 Kamer van Koophandel

游戏化动手学习

互动游戏模式(包括编程实验室、任务、任务和锦标赛)通过实际练习培养安全的编程习惯。

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安全 AI 代码开发

700 多项人工智能、LLM 和 MCP 活动教会开发人员安全地验证人工智能生成的代码。

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授权团队进行优化

通过开发人员培训以外的实践相关学习,将安全思维嵌入到您的开发过程中。

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对您的安全程序进行基准测试

让您的组织能够将您的绩效与同行相比进行基准测试。为您的安全计划设定一个标准,以满足您的需求并实现业务成果。

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治理

大规模实施开发人员和 AI 政策控制

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阅读案例研究

“Secure Code Warrior帮助我们提高了开发人员的工作效率,加快了将产品和改进推向市场的能力,并随着时间的推移显著降低了成本和风险。”

艾伦·奥斯本

Paysafe 首席信息安全官

强制实施安全治理

自动执行政策,确保支持 AI 的开发人员符合安全编码标准。

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控制经批准的 AI 模型

在提交时限制使用授权的 AI 工具、LLM 和编码代理。

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在 CI 中登录、警告或屏蔽

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Commit policy

触发基于策略的补救措施

当检测到风险行为或未经授权的 AI 使用时,分配有针对性的自适应学习。

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在发布之前确保人工智能驱动的开发安全

查看开发人员风险、执行政策并防止软件开发生命周期中的漏洞。

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AI 软件治理常见问题解答

了解 AI 软件治理以及如何降低人工智能驱动的软件风险

了解什么是人工智能软件治理、它为何重要,以及 Secure Code Warrior 如何帮助组织安全地采用人工智能辅助开发。

什么是 AI 软件治理?

人工智能软件治理是指查看、测量、控制和强制执行软件开发中如何使用人工智能的能力。它包括对 AI 编程助手和 LLM 的可见性、委员会级风险分析、政策执行以及防止 AI 生成的风险代码投入生产。

为什么 AI 软件治理很重要?

随着组织从随便使用人工智能聊天机器人的开发人员转向自动生成和修改代码的人工智能代理,风险面急剧扩大。这些工具可能会以机器速度引入漏洞、不安全模式和合规性风险。

人工智能软件治理使组织能够安全地采用人工智能,让人工智能的使用情况可见,强制实施政策控制,并在代码投入生产之前防止人工智能引入的风险。

人工智能开发治理与 DevSecOps 有何不同?

DevSecOps 将安全测试集成到 CI/CD 管道中以检测漏洞。通过让人工智能的使用情况可见、将人工智能辅助提交与开发人员技能关联起来、在提交时强制执行 AI 模型策略以及改善安全编码行为,人工智能开发治理更进一步。DevSecOps 可以检测风险;人工智能治理可以防止风险。

Secure Code Warrior 如何降低 AI 软件风险?

保护人工智能生成的代码需要深入了解 AI 工具的使用情况、提交级别的风险分析以及对开发工作流程的监管监督。Secure Code Warrior 在统一的人工智能软件治理平台中提供 AI 可观察性、漏洞关联和开发人员能力见解。

您如何向领导层或审计师证明 AI 风险降低?

Secure Code Warrior 提供企业仪表板、AI 模型可追溯性和治理报告,这些报告可衡量地减少了引入的漏洞,改善了开发人员 信任分数® 指标和团队间的政策合规性。

该平台还可保持特定代码生成者或内容的审计就绪可追溯性,包括开发人员、人工智能编码助手、LLM 和自主代理。这为领导层、监管机构和审计师建立了可验证的人工智能软件供应链问责制。

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