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

浅色原色的复古圆圈
Blog
July 13, 2023
提高安全编码的标准:将敏捷学习融入面向未来的企业

我们宣布结束C轮融资,为下一阶段的使命筹集了5000万美元:帮助更多开创性组织利用其开发团队的力量来遏制常见漏洞。

Abstract swirl
Blog
July 13, 2023
I guess this is growing up: Coming of age with CISA’s Secure-by-Design Guidelines

The recently released National Cybersecurity Strategy signals the need for a seismic cultural shift for most companies, with the most glaring recommendation coming in the form of security accountability falling primarily on software vendors. This is a positive step, though it is sure to cause teething problems, especially as many organizations struggle to accurately assess their security maturity across the board, particularly among the development cohort.

从培训到敏捷学习:彻底改变您的安全软件方法
Blog
July 13, 2023
如何通过敏捷学习安全代码来赢得开发人员的青睐

了解如何将安全代码的敏捷学习平台嵌入到开发人员的工作流程和工具中,并开始建立安全代码学习的文化。

彩色信用卡放在笔记本电脑键盘上方。
Blog
June 30, 2023
PCI-DSS 4.0 将比您想象的更快问世,这是提升组织网络弹性的机会

今年早些时候,PCI安全标准委员会公布了其支付卡行业数据安全标准(PCI DSS)的4.0版本。尽管组织要到2025年3月才能完全遵守4.0,但此次更新是他们迄今为止最具变革性的更新,将要求大多数企业评估(并可能升级)复杂的安全流程和技术堆栈的元素。除此之外,还为开发人员实施了基于角色的安全意识培训和定期的安全编码教育。

从培训到敏捷学习:彻底改变您的安全软件方法
Blog
June 22, 2023
从训练到敏捷学习:安全代码敏捷学习平台如何彻底改变您的安全软件方法

了解用于安全代码的敏捷学习平台如何通过在 SDLC 中左侧开始提高开发人员技能、降低风险并随着时间的推移降低技术债务。

Blog
June 1, 2023
重新思考组织层次结构中的组织层次结构

通过帮助在严密的层次结构中定义我们的应用程序和软件,并以最低权限执行这些政策,我们可以确认我们的应用程序和软件在面前保护我们的应用程序和软件,也能生存和发展。

Blog
May 19, 2023
主动防护:利用国家网络安全战略进行高级威胁防御

CISA的国家网络安全战略是我们全面提高软件标准并最终开创安全技能开发人员新时代的最佳机会。

黄色几何抽象背景上的骷髅图标
Blog
April 19, 2023
仔细研究 MVCrequestMatcher Spring 漏洞

2023 年 3 月 20 日,Spring Security Advisories 发布了一篇博客文章,引用了内部发现的漏洞 CVE-2023-20860。没有透露任何详细信息,只是这是与使用 “mvcMatchers” 有关的访问控制问题。Spring 开发人员已经修复了这个问题,建议进行版本更新。由于安全是我们在Secure Code Warrior的主要关注点,因此我们决定更深入地研究这个MvcRequestMatchers漏洞,找出核心问题所在。

播客mc风在前景,花艺在背景景中模糊。
Blog
April 14, 2023
Secure Code Warriorcienceux 首席执行官员 ceircienceux 联合创始人彼得斯·丹希厄表示:“每一个人都应该在他们的网络安全中开启并接受网络安全中所在的扮演角色”

CyberNews 与 Secure Code Warrior 首席执行官兼联合创始人彼得斯·丹希克斯进行问答。

带上有黄色背景的图画以及饼图和条形图
Blog
March 27, 2023
提高 SDLC 生产力和减小成本的关键

软件开发生命周期中最大的差异之所以是开发人员没有时间从一开始就学习如何保护他们的代码。开发人员在返还和补救上浪费损坏了无数时间,导引致了数百万美元的机会本失踪。了解安全高速编解码如何帮助缩小这些差异并提高高生产力。

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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