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
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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

深色表面上带有光影反射的四方格 Windows 标志特写。
博客
April 14, 2022
抢先应对 NGINX 和 Microsoft Windows SMB 远程过程调用服务中的软件漏洞

近期,NGINX 披露了一个零日漏洞。与此同时,微软也披露了另一个关键漏洞——Windows RPC 远程代码执行(RCE)漏洞。在这篇文章中,您将了解到哪些用户会受到这两个漏洞的影响,以及我们该如何降低相关风险。

沥青路面上画着橙色的笑脸和白色的“STAY SAFE”字样。
博客
April 5, 2022
零日攻击正日益增多。现在是时候规划防御优势了。

零日攻击顾名思义,就是让开发人员在漏洞被利用前根本没有时间去发现和修补,因为攻击者总是抢先一步。当损害已经造成,企业只能手忙脚乱地去修复软件漏洞并挽回声誉损失。攻击者始终占据主动,因此尽可能缩小这种差距至关重要。

黄色背景上的白色地球图标,从红色骷髅头到绿色目标符号之间有一条虚线。
博客
April 5, 2022
在开发团队的优先级列表中,安全代码处于什么位置?

这是我们第二年与 Evans Data Corp. 合作,对全球开发者社区进行了一项全面调研,内容涵盖他们在安全编码实践方面的技能、认知和行为,以及这些实践在软件开发生命周期(SDLC)中的感知影响和相关性。调研结果在许多方面都相当令人意外。

一位留着长发的女性面部,在深色背景下,被五彩斑斓的计算机代码和数据投影照亮。
博客
April 1, 2022
Spring 库中的新漏洞:如何判断您是否面临风险以及该采取什么措施

近期,Java 社区中最受欢迎的库之一 Spring 披露了 2 个与远程代码执行(RCE)相关的漏洞。我们已对“Spring4Shell”和“Spring Cloud Function”的已知详情进行了梳理,旨在帮助您评估自身风险并采取相应的应对措施。

由蓝色和白色光点组成的闪光人形,以单腿站立姿态呈现于黑色背景之上。
博客
March 28, 2022
2022年不容忽视的网络安全问题

在与网络犯罪分子的博弈中,我们必须尽可能与他们保持同步,以预防性的思维抢占先机。以下是我认为他们在未来一年可能兴风作浪的领域:

发光的电路板特写,橙色线路清晰可见,焦点对准“01”字样。
博客
February 23, 2022
什么是 Trojan Source 以及它如何潜入您的源代码
博客
February 8, 2022
冠军与教练:为何每个开发团队都需要两者兼备

许多在网络安全方法中设定目标的公司已经实施了官方的安全倡导者计划,将关键的安全责任(从团队之间的联络和一般啦啦队到监督最佳实践)赋予对此类角色表现出才能和热情的个人。

俯瞰视角,三个人坐在那里,膝上放着笔记本电脑,正在敲击键盘。
博客
February 2, 2022
如何预防常见的 Java 错误
六个身穿 Secure Code Warrior 衬衫的卡通人物坐在沙发上,在辛普森风格的房间里微笑着。
博客
January 27, 2022
Secure Code Warrior 走过了七个年头,一切正变得愈发真实。

周年纪念日是一个绝佳的契机,让我们回顾过往的耕耘成果,庆祝团队的成就,并满怀信心地迎接新的一年。公司成立七年了,我不禁自问:我们成功了吗?这算是一家成熟的企业了吗?当然,我们已经走向成熟,但我真心希望我们永远不会失去创业之初的那份好奇心、热情和极客精神。

夜间桥梁结构的橙色金属梁和桁架特写。
博客
January 21, 2022
为什么支架式学习能培养出具备强大安全能力的开发人员

作为行业一员,我们不应期望开发人员成为安全专家,但企业可以采用新的开发人员赋能标准,从而助力他们交付更高质量的软件。

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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