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
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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

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December 22, 2020
程序员征服安全 OWASP 十大 API 系列-资产管理不当

该漏洞更像是人为问题或管理问题,它允许旧的 API 在本应被更新、更安全的版本所取代之后很长一段时间内仍然存在。

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December 21, 2020
修改 JUnit 5 的方法和类可见性

了解 Sensei 如何通过识别过时的模式并提示您提供后续使用的修复程序来帮助迁移。

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December 15, 2020
我的渗透者,我的敌人?开发人员透露了他们对渗透测试和静态分析结果的真实想法

渗透测试和静态分析扫描工具(俗称 SAST)只是降低安全风险的整个过程的一部分,它们的运行完全独立于我们的工作——当然,直到代码返回给我们进行修复!

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December 14, 2020
Automatically Adding a Private Constructor with Sensei

Learn how Sensei can identify a coding pattern, and automatically generate a private constructor to make it impossible to instantiate the class.

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December 9, 2020
未来的工作是灵活的,对网络安全非常有利

无论不适感来自于未知的新工作方式、一点不信任,还是不相信远程办公,我都发现抵制远程办公的公司在吸引顶尖人才、保持全球影响力以及坦率地说,与时俱进方面往往会落后。

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December 7, 2020
Improving A Personal Programming Process Using Sensei

Learn how to use code reviews on pull requests to help enforce coding styles. And shorten the feedback cycle when pair programming with a more experienced programmer.

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November 30, 2020
Migrating to a Logger with Sensei

A quick example of creating a recipe to migrate from System.out.println to using a Java Logger.

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November 25, 2020
程序员征服安全 OWASP 十大 API 系列-日志记录和监控不足

日志和监控不足的漏洞主要是由于网络安全计划失败造成的,该计划涉及记录所有失败的身份验证尝试、拒绝访问和输入验证错误。

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November 23, 2020
在团队内共享食谱

学习如何分享 Sensei 食谱并帮助团队中的每个人提高代码质量和生产力。

Blog
November 11, 2020
任务简介:下一阶段以开发者为中心的安全培训

我们很高兴地宣布在 Secure Code Warrior 平台上发布全新功能:任务。这一全新的挑战类别是开发人员专属安全培训的下一阶段,它将用户从回忆安全知识转向将其应用于现实世界的仿真环境。

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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