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+

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October 18, 2021
亲身体验导致近期 Apache 故障的路径遍历漏洞所带来的影响

10月初,Apache发布了2.4.49版本,旨在修复路径遍历和远程代码执行漏洞,随后又发布了2.4.50版本,以解决此前修复不彻底的问题。我们为此专门构建了一个任务,旨在演示这些漏洞在真实环境中的风险。立即尝试吧。

人们在现代化的开放式办公室里使用笔记本电脑办公,办公室内整齐排列着办公桌,并配有宽大的窗户。
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October 14, 2021
Warrior Insider:Nelnet - 培养您的安全拥护者,从内部建立安全开发文化

Micha Martinez 是 Nelnet 的网络安全分析师兼电影摄影师。在负责为开发人员制定安全编码培训计划时,他运用了极具创意的方式来调动团队的积极性。我们对他开展安全代码培训项目的方式印象深刻,因此特地采访了他,以了解更多细节。

一只手在深色背景的棋盘上抓起一枚白色棋子,将黑色国王棋子推倒。
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October 5, 2021
OWASP 2021 榜单大洗牌:全新作战计划与首要劲敌

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September 23, 2021
提升安全智能:通过引导式课程,助力开发人员做好 NIST 合规准备

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夜间驾驶梅赛德斯奔驰汽车,仪表盘灯光亮起,窗外呈现出绚丽的光影轨迹。
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August 30, 2021
当微波炉“变坏”:为何嵌入式系统安全是开发者面临的下一个终极挑战

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展示骨骼和彩色血管、双臂举起的透明人体解剖模型。
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August 24, 2021
安全开发应成为应用安全团队的免疫系统

作为一名应用安全专业人员,您的职责是确保组织内应用程序的网络安全。然而,您并不负责编写应用程序运行所需的代码,那是开发团队中工程师的工作。那么,您该如何确保他们在开发这些系统时始终将安全性纳入考量呢?

圆形安防摄像头镜头的特写,镜头中映照出周围的建筑以及一名手持相机的人。
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August 19, 2021
为什么端到端安全对嵌入式系统至关重要

本文将概述嵌入式系统的安全防护。我们将从基本定义出发,深入探讨嵌入式安全面临的挑战、常见的解决方案,以及目前尚待解决的问题。

展示 OpenGL 命令的代码片段,用于创建着色器、设置颜色以及绘制三角形。
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August 17, 2021
MISRA C 2012 与 MISRA C2 的对比——如何进行切换

在这篇文章中,我们将对比 MISRA C 2012 标准与 C2,并为您提供切换至新标准的指南。我们还将阐述为何构建安全的嵌入式系统必须遵循 MISRA 标准。

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August 11, 2021
嵌入式设备与嵌入式系统开发概述

在这篇文章中,您将全面了解嵌入式设备及嵌入式系统开发的相关知识。

一位手臂上有仙人掌纹身的人正坐在白色书桌前,戴着黑色耳机使用笔记本电脑。
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July 26, 2021
Warrior Insider:Contrast Security - 通过情境化学习为开发人员提供高效的网络安全培训

我们与 Contrast Security 的 Larry Maccherone 进行了深入交流,探讨了情境化学习如何有效地帮助开发人员掌握安全编码技能。请继续阅读,了解企业如何在不影响开发人员日常工作流程的前提下,为他们提供关键的安全培训。

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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