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

Blog
November 10, 2022
利用可重复的安全编解码器能向左移动(并实现合规性)

如今,几乎每个团队都采纳了某种形式形式的合规规则,无论是确认保守公司遵循守护行业框架架构还是政府法规的初始认证流程的一部分,都是有用的,也是作为年度或审核的一部分。这是非常重要的例子,因为如果一个组织无法满足基本的合规要求,那么它的员工就无法切实行职责。

Blog
November 3, 2022
不良的编码模式会导致重大的安全问题... 那么我们为什么要鼓励他们呢?

如果不对漏洞的工作原理、它们为何危险、导致漏洞的模式以及哪些设计或编码模式在他们的世界中有意义的环境中修复漏洞有基本的了解,开发人员就不会对漏洞减少产生积极影响。脚手架式方法可以让知识层层全面了解安全编码、保护代码库以及成为具有安全意识的开发人员意味着什么。

Blog
October 24, 2022
Secure Code Warrior 荣获 Gartner 的《软件工程优秀供应商:提高开发人员生产力》

《2022年Gartner软件工程超酷供应商》重点介绍了开发人员安全技能的重要性。阅读更多内容并获取完整报告。

Blog
October 20, 2022
定义安全代码

开发推动数字业务发展的软件、应用程序和程序的开发人员已成为许多组织的命脉。如果没有竞争性的应用程序和程序,或者没有24小时访问其网站和其他基础设施,大多数现代企业都不能(盈利)运作。

Blog
October 3, 2022
了解 Python 的 tarfile 模块中的路径遍历错误

最近,一组安全研究人员宣布他们在 Python 的 tar 文件提取功能中发现了一个已有十五年历史的错误。该漏洞于 2007 年首次被披露,追踪后被追踪为 CVE-2007-4559。在 Python 官方文档中添加了一条注释,但错误本身没有修补。

上面写有产品更新的抽象图像和计算机屏幕的图标
Blog
September 22, 2022
SCW 的新增内容:编码实验室、LMS 集成等

Secure Code Warrior 的新功能:亲身体验编码实验室的开发人员培训,将您的安全代码培训计划与 LMS 集成等等。

开发者驱动的安全性
Blog
September 21, 2022
硬编码的凭据可能会带来安全风险

在我们讨论优步最近发生的安全事件时,详细了解与硬编码凭证和社会工程相关的风险,以及为何组织向左移动并确保其开发人员了解最新的安全编码最佳实践如此重要。

Blog
September 9, 2022
永无止境的攻击面时代的预防

软件开发不再是一个孤岛,当我们考虑软件驱动风险的各个方面——包括云端、家电和车辆中的嵌入式系统、我们的关键基础架构,更不用说连接所有风险的API——攻击面是无国界和失控的。

Blog
July 22, 2022
我们是否足够成熟,可以实施开源软件安全动员计划?

开源软件安全动员计划代表了开发人员驱动的安全性迈出的积极一步。但是,我们都必须进行盘点并诚实地评估我们的组织是否足够成熟,以及我们的开发团队是否具有适当水平的安全意识和技能,以实施最新、最出色的防御策略。

Blog
July 11, 2022
安全成熟度在开发团队中的重要性

努力向左移动需要开发团队内部集体持续提高安全知识和技能

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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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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