AI 的应用速度已超过了准备速度。请填补这一差距。

提升全员的 AI 素养与安全编码能力,并对每一行 AI 生成的代码进行有效治理。

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将 AI 治理落实到软件开发全流程中。

在保持安全监管的同时,赋能 AI 辅助开发。实现 AI 使用情况的可视化,在提交代码时应用治理工作流,并使开发实践与企业风险阈值保持一致。

安全地扩展 AI 软件开发

  • 实现企业级 AI 辅助开发全流程可视化
  • 强化工程团队的安全编码能力
  • 培训开发人员安全地审查 AI 生成的代码
人工智能治理
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在代码提交阶段预防 AI 引入的漏洞。

实现 AI 使用的可视化,在代码提交时应用安全编码防护措施,并将 AI 辅助开发与安全标准对齐,从而预防人工编写代码和 AI 生成代码中的漏洞。

将引入的漏洞减少 53% 以上

  • 构建开发团队的安全编码能力
  • 直接在开发工具中提供符合策略的指导
  • 了解 AI 生成代码对软件风险的影响
Security popout
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在不拖慢交付速度的前提下扩展 AI 开发。

让 AI 辅助开发变得安全且可衡量,从而减少返工、避免安全审查瓶颈,并助力团队更自信、更快速地交付产品。

将平均修复时间 (MTTR) 缩短高达 82%

  • 通过自适应学习提升开发人员的安全技能
  • 在开发工具内提供实时指导
  • 尽早修复漏洞,降低返工成本
Engineering
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全面提升员工的安全技能。

为每个岗位提供相关的学习内容——从员工的安全意识培训,到开发人员的安全编码实践,再到全员的 AI 素养提升。

在全组织范围内推广安全学习

  • 提升全员的安全意识
  • 强化开发团队的安全编码技能
  • 帮助全体员工安全、负责地使用 AI
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来自排名第一的安全编码培训公司
我们的优势

安全可靠,完美适配您现有的工具

*进行中
互动学习活动总数
11k+
漏洞主题与安全概念
650+
AI / LLM 专项学习活动
800+
编程语言与框架
75+

最新内容

五个木块在白色背景上堆叠成阶梯状。
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June 1, 2023
重新思考组织层级中的软件

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。

中世纪华丽盔甲胸板的特写,展示了精细的雕刻和金属铆钉。
博客
May 19, 2023
主动防御:利用《国家网络安全战略》实现高级威胁预防

CISA 的国家网络安全战略是我们全面提升软件标准、并最终开启安全技能型开发者新时代的最佳契机。

博客
April 19, 2023
深入剖析 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。

银色录音室麦克风特写,背景为彩色抽象图案。
博客
April 14, 2023
Secure Code Warrior 首席执行官兼联合创始人 Pieter Danhieux:“每个人都应理解并承担起自己在网络安全中应尽的职责”

CyberNews 专访 Secure Code Warrior 首席执行官兼联合创始人 Pieter Danhieux。

黄色背景上展示着彩色饼图和指向增长柱状图的向上箭头。
博客
March 27, 2023
加速软件开发生命周期并降低成本的关键

软件开发生命周期中最大的缺口之一,就是开发人员缺乏时间从源头学习如何保障代码安全。开发人员在返工和修复上浪费了无数时间,导致数百万美元的机会成本损失。了解快速安全编码如何帮助填补这些缺口并提升生产力。

深色背景,屏幕上显示文字“What's new? Product update”,旁边是 Secure Code Warrior 标志和代码符号。
博客
March 14, 2023
Secure Code Warrior 新功能:课程指南、参与者管理及全新内容

Secure Code Warrior 新功能:体验管理课程的全新方式,探索更多精彩内容。

由发光的蓝白点构成的抽象数字人形,背景为黑色。
博客
March 2, 2023
元宇宙中的恶意攻击:在新前沿阵地对抗已知网络威胁

当下数字领域的宠儿——元宇宙——的出现,为代码级漏洞和社会工程学攻击开辟了广阔的新阵地。而对于这个充斥着虚幻与泡沫的新战场,我们显然还未做好应对准备。

深色背景上带有红色斜线图形,文字内容为“通过开发者驱动的安全实践减轻技术债务”。
博客
February 15, 2023
通过开发人员驱动的安全来减轻技术债务

修复不安全代码及其引发的技术债务,是当今科技行业面临的最大障碍之一。了解如何通过实施可扩展的安全代码培训计划,在软件开发周期的早期阶段纠正不良编码模式并发现漏洞,从而有效减少技术债务。

玻璃后的剪影,背景为黄色、橙色与黑色的抽象油漆飞溅和漩涡图案。
博客
February 10, 2023
开发人员如何定义“安全编码”?

关于何为安全编码的定义,业界尚存争议。近期与 Evans Data 合作开展的一项研究明确印证了这一点。《2022 年开发者驱动的安全状况》调查深入探讨了 1200 名活跃开发者的核心见解与实践经验,揭示了他们在安全领域所持的态度及面临的挑战。

博客
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.

可观测性

让 AI 驱动的开发风险清晰可见

了解 AI 编码的应用方式、潜在风险及其背后的行为逻辑,从而在漏洞发布前将其拦截。

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阅读案例研究

“安全倡导者网络被视为该计划的关键控制点。对于一个团队而言,其影响是巨大的——漏洞修复平均时间缩短了 82%。”

Mads Howard
Sage 以人为本安全负责人

发现影子 AI

查看各团队正在使用的 AI 工具、大语言模型 (LLM) 和 MCP。

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信任代理策略

关联真实风险

将 AI 辅助代码与开发人员技能及提交时引入的漏洞相关联。

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策略门控

追踪 AI 工具使用情况

按代码库、项目和贡献者了解 AI 辅助开发的应用情况。

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分布图

优先处理风险信号

突出显示各团队和代码库中最紧迫的提交级风险热点。

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学习中心

从源头减少漏洞

在真实的开发工作流中提供实操安全编码与 AI 安全学习,助力企业将漏洞减少 53% 以上。

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阅读案例研究

“我们与 Secure Code Warrior 的合作非常顺利且富有成效。他们帮助我们实施并改进了培训计划,实现了可衡量的风险降低,并构建了更强大的安全开发文化。”

Sebastiaan Rijnbout
Kamer van Koophandel 开发服务产品负责人

游戏化实操学习

通过互动游戏模式(包括实验室、任务、使命和竞赛)培养安全编码习惯。

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游戏化

安全 AI 代码开发

通过 800 多项 AI、LLM 和 MCP 活动,教导开发者如何安全且高效地验证 AI 生成的代码。

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赋能团队,实现优化

超越传统的开发者培训,将安全思维融入您的开发流程中。

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评估您的安全项目

了解您的项目与同行的对比情况,并根据您的风险策略制定相应的标准。

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治理

自信地扩展 AI 驱动的开发

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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生产力,加快了产品和改进方案的上市速度,并随着时间的推移显著降低了成本和风险。”

Alan Osborne
Paysafe 首席信息安全官

管理 AI 编码策略

为 AI 辅助开发带来治理可见性,并帮助团队始终如一地达到安全编码标准。

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设置 AI 使用策略

定义哪些 AI 模型是获批的,并使提交级别的 AI 使用符合策略要求。

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策略

在 CI 中记录、警告或拦截

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提交策略

触发策略补救

当检测到风险行为或未经授权的 AI 使用时,分配针对性的自适应学习任务。

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在 AI 驱动的开发成果发布前实现有效治理

洞察开发风险,执行安全策略,并在整个软件开发生命周期中预防漏洞。

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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 AI 驱动的软件风险

了解什么是 AI 软件治理、其重要性,以及 Secure Code Warrior 如何帮助企业安全地采用 AI 辅助开发。

什么是人工智能软件治理?

AI 软件治理是指在软件开发过程中对人工智能的使用进行洞察、衡量、控制和规范的能力。它涵盖了对 AI 编码助手和大语言模型的可见性管理、提交级别的风险分析、策略执行,以及防止高风险的 AI 生成代码进入生产环境。

为什么人工智能软件治理至关重要?

随着企业从开发人员随意使用 AI 聊天机器人,转向由 AI 智能体自主生成和修改代码,风险面正在急剧扩大。这些工具可能会以机器般的速度引入漏洞、不安全的模式以及合规性风险。

AI 软件治理通过实现 AI 使用的可视化、强制执行策略控制,并在代码进入生产环境前防范 AI 引入的风险,助力企业安全地采用 AI 技术。

AI 开发治理与 DevSecOps 有何不同?

DevSecOps 将安全测试集成到 CI/CD 流水线中以检测漏洞。AI 开发治理则更进一步,它使 AI 的使用变得透明,将 AI 辅助的代码提交与开发人员技能相关联,在提交时强制执行 AI 模型策略,并改善安全编码行为。DevSecOps 旨在检测风险,而 AI 治理则侧重于预防风险。

Secure Code Warrior 如何降低 AI 软件风险?

保障 AI 生成代码的安全性,需要对 AI 工具的使用情况、提交层面的风险分析以及开发工作流中的治理监督具备全方位的洞察。Secure Code Warrior 通过统一的 AI 软件治理平台,提供 AI 可观测性、漏洞关联分析以及开发者能力洞察。

您如何向领导层或审计人员证明人工智能风险已得到降低?

Secure Code Warrior 提供企业级仪表板、AI 模型可追溯性及治理报告,能够展示漏洞引入率的显著降低、开发人员 Trust Score®™ 指标的提升,以及各团队对合规政策的落实情况。

该平台还可针对特定代码的生成来源(包括开发人员、AI 编程助手、大语言模型及自主智能体)维护可随时审计的追溯记录。这为领导层、监管机构和审计人员提供了可验证的 AI 软件供应链问责机制。

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