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
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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

带有深紫色抽象背景的图像和带有文本 “新增内容” 的计算机图标。产品更新”
Blog
March 14, 2023
Secure Code Warrior 的新增内容:课程指南、参与管理和新内容

Secure Code Warrior 的新内容:体验管理课程和探索其他内容的新方法。

Blog
March 2, 2023
元宇宙中的恶意:在新领域对抗已知的网络威胁

当下的数字宠儿——元宇宙——的出现为代码级漏洞和社会工程增加了广阔的新攻击面。而且我们根本没有为在这个靠烟雾和镜子蓬勃发展的新竞争环境中战斗做好准备。

黑色和红色的抽象图片,上面写着 “通过开发人员驱动的安全性减轻技术债务” 的文字。
Blog
February 15, 2023
利用开发者驱动的安全性减轻技术债务

解决不安全代码和随后的技术债务的成本是当今科技面临的最大障碍之一。了解实施可扩展的安全代码培训计划如何通过解决不良的编码模式和在软件开发周期的早期检测漏洞来帮助减少技术债务。

Blog
February 10, 2023
开发人员如何定义 “安全编码”?

对什么构成安全编码行为的看法尚有待商榷。根据与Evans Data合作的最新研究,这种情绪以黑白形式展现出来。2022年开发者驱动的安全状况调查深入研究了1200名活跃开发者的关键见解和经验,阐明了他们在安全领域的态度和挑战。

Blog
January 31, 2023
Coding Labs: Hands-on secure code for Developers

Learn how Coding Labs is like a personal trainer for developers- utilizing interactive, hands-on modules and intuitive feedback within a convenient in-browser IDE to help developers go from learning to doing faster than ever before.

生日五彩纸屑和庆祝活动
Blog
January 27, 2023
Secure Code Warrior 第 8 周岁:全部登上火箭飞船

本周,我们正式庆祝安全代码勇士问世八周年。一方面,这是阿波罗11号任务时长的350倍,相当于45,000场足球比赛,或者玩超级马里奥奥德赛到最后5696次。另一方面,它只是巨型乌龟寿命的三分之一(如果你想知道的话,是250年)。在一个高增长的初创公司的世界中,它代表着一段充满曲折、教训和成就的旅程,其中许多在我们第一次签署商业计划时是不可想象的。

使用 Secure Code Warrior 盾牌回顾 2022
Blog
December 14, 2022
2022年回顾-亮点、新创新和资源可帮助您充分利用 Secure Code Warrior

在 Secure Code Warrior,我们不断创新,帮助开发人员和组织掌握正确的技能,以应对当今不断变化的安全挑战。我们汇编了平台的主要功能和更新,以及今年发布的资源和指南,以帮助您的组织在软件开发周期开始时通过开发人员驱动的安全性来保护您的软件。

从硬币土壤中生长出来的小植物
Blog
December 8, 2022
开发者驱动的安全性所带来的投资回报率

在投资techstack或其他培训计划时,每个人都希望获得丰厚的投资回报,但是在安全方面,除了计算简单的投资回报率之外,还需要进行长期的投资。了解对开发人员驱动的安全性进行投资不仅可以节省代价高昂的漏洞、生产力损失和累积的技术债务的开支,还可以制定积极且具有成本效益的策略,在当今的威胁格局中保持领先地位。

笔记本电脑放在桌子上,人们从上面看在工作
Blog
November 24, 2022
为开发人员主导的安全性建立统一的方法

针对诸如SolarWinds活动之类的重大安全漏洞,该活动使用软件更新流程感染了广受欢迎的Orion管理软件的18,000多名用户,包括许多顶级公司和政府机构,人们越来越多地推动更有效的开发人员主导的安全工作。各种规模的组织都开始质疑他们的 “软件供应链”,并要求开发软件的开发人员具有经过验证的安全技能和意识。

Blog
November 23, 2022
SCW 集成:通过微学习缩短平均修复时间

每个人都知道强大的技术堆栈的重要性。在发现和修复代码漏洞时,Secure Code Warrior集成的目标是缩短平均修复时间和使用可信、强大的解决方案。将微学习时刻整合到开发人员的工作流程中是更好地学习和加快补救的关键。

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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