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。

感谢您的提交!我们已收到您的信息。

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
预约演示
探索平台

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
预约演示
探索平台

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
预约演示
探索平台

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
预约演示
探索平台
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

配图文字为“祝我们生日快乐!我们 8 岁了”以及 Secure Code Warrior 标志。
博客
January 27, 2023
Secure Code Warrior 八周年:全员登舰,向未来进发

本周,我们正式迎来了 Secure Code Warrior 成立八周年的纪念日。从某种意义上说,这相当于阿波罗 11 号任务时长的 350 倍,或是 45,000 场足球赛,又或是通关 5,696 次《超级马力欧:奥德赛》。但从另一个角度来看,这仅仅是巨龟寿命(如果你好奇的话,是 250 年)的三十分之一。对于一家高速成长的初创公司而言,这八年是一段充满曲折、历练与成就的旅程,其中许多成就甚至在我们最初撰写商业计划书时都无法想象。

博客
December 14, 2022
2022 年度回顾——精彩亮点、创新功能及相关资源,助您充分利用 Secure Code Warrior

在 Secure Code Warrior,我们始终致力于不断创新,助力开发人员和企业掌握应对瞬息万变的安全挑战所需的关键技能。我们汇总了平台的核心功能与最新更新,以及今年发布的各类资源与指南,旨在帮助贵组织在软件开发周期的初期阶段,通过以开发人员为核心的安全实践,全面提升软件安全性。

白色背景上,一株绿色植物从一堆混合硬币中生长出来。
博客
December 8, 2022
开发人员驱动的安全模式的投资回报率

无论是投资技术栈还是额外的培训项目,每个人都希望获得良好的投资回报。但在安全领域,我们需要着眼长远,不能仅仅局限于计算简单的投资回报率(ROI)。了解如何通过投资“开发者驱动的安全”模式,不仅能避免代价高昂的安全漏洞、生产力损失和技术债务积累,还能构建一套主动且经济高效的策略,从而在当今复杂的威胁环境中占据先机。

俯瞰木质桌面,桌上摆放着笔记本电脑、手机、耳机和笔记本,画面中还有正在打字或手持手机的双手。
博客
November 24, 2022
建立以开发者为主导的统一安全方案

针对 SolarWinds 事件等重大安全漏洞(该事件利用软件更新流程感染了超过 18,000 名 Orion 管理软件用户,其中包括许多顶级企业和政府机构),各界愈发呼吁采取更有效的开发人员主导的安全举措。各种规模的组织都开始审视其“软件供应链”,并要求负责开发软件的开发人员具备经过验证的安全技能和意识。

带有精细电路路径和元器件的照明电子电路板特写。
博客
November 23, 2022
SCW 集成:通过微学习缩短平均修复时间

人尽皆知,强大的技术栈至关重要。在发现并修复代码漏洞时,缩短平均修复时间并采用值得信赖的稳健解决方案,正是 Secure Code Warrior 集成方案的目标。将微学习环节融入开发者的工作流程,是实现更高效学习与更快速修复的关键。

画在绿色砖墙上的白色左箭头。
博客
November 10, 2022
通过可复用的安全编码技能实现左移(并达成合规)。

如今,几乎每个开发团队都会采用某种形式的合规培训。无论是作为确保公司符合行业框架或政府法规的初始认证流程的一部分,还是作为年度要求或审查的一部分,这都是重要的一步。因为如果一个组织无法满足基本的合规要求,那么其员工实际上将无法履行职责。

金色垂直光束在黑色背景上倾泻而下,宛如雨滴或火花。
博客
November 3, 2022
不良的编码模式会导致严重的安全问题……那么,我们为什么要鼓励它们呢?

如果开发者不了解漏洞的运作原理、危害性、成因模式,以及在实际开发场景中如何通过设计或编码模式来修复漏洞,就无法有效降低漏洞风险。通过循序渐进的教学方法,开发者可以逐步构建知识体系,全面掌握安全编码、代码库防御的核心要义,从而成长为具备安全意识的专业开发者。

青色背景上,盾牌形状内有一个风格化的白色字母S。
博客
October 24, 2022
Secure Code Warrior 入选 Gartner《软件工程领域的酷厂商:提升开发人员生产力》报告

2022年Gartner软件工程领域“酷厂商”(Cool Vendors)报告强调了开发人员安全技能的重要性。阅读全文以获取完整报告。

博客
October 20, 2022
定义安全代码

开发人员是推动数字业务发展的软件、应用程序和程序的创造者,已成为许多组织的核心命脉。如果没有极具竞争力的应用程序和程序,或者无法全天候访问网站及其他基础设施,大多数现代企业将难以实现盈利。

一条绿色蛇盘绕在深色树枝上休息的特写,背景为黑色。
博客
October 3, 2022
深入解析 Python tarfile 模块中的路径遍历漏洞

最近,一个安全研究团队宣布发现 Python tar 文件提取功能中存在一个长达十五年的漏洞。该漏洞最早于 2007 年披露,编号为 CVE-2007-4559。尽管 Python 官方文档中对此进行了标注,但该漏洞本身一直未得到修复。

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。

了解更多
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。

了解更多
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。

了解更多
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。

了解更多
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。

了解更多
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。

了解更多
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。

了解更多
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。

了解更多

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。

了解更多

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。

了解更多
治理

自信地扩展 AI 驱动的开发

了解更多
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。

了解更多

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。

了解更多
策略

在 CI 中记录、警告或拦截

了解更多
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。

了解更多

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。

预约演示
trust score
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。

还有其他问题吗?

用于吸引尚在观望的客户的支持详情。

联系我们