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

桌上的黑色马克杯印有引语,背景是显示着模糊代码编辑器窗口的宽屏显示器。
博客
July 22, 2021
为什么我们绝不能忽视网络安全中的人为因素

我们非常高兴地看到,我们的董事长兼首席执行官 Pieter Danhieux 在福布斯技术委员会(Forbes Technology Council)发表的首篇文章已正式上线。文章详细阐述了如何通过提升开发人员的技能来编写更安全的代码,这是预防网络攻击和数据泄露的关键。

日落时分,一艘锈迹斑斑的沉船倾斜在岩石海岸边,三个人正站在悬崖上。
博客
June 24, 2021
API 漏洞频发,企业声誉恐将付诸东流

API 安全是大多数安全专家时刻关注的问题,我们必须掌握相关知识,以应对这一挑战。

网站线框图草稿特写,包含方框、文本占位符及导航元素。
博客
June 21, 2021
携手 NIST 共进:我们对未来网络防御的人本立场

拜登政府近期发布的网络安全行政令在安全行业引发了热烈讨论,尤其是对于那些致力于引导开发人员在日常工作中践行安全编码最佳实践的从业者而言,更是如此。

两名女性抬头注视着墙面,墙上成排安装着许多黑白监控摄像头。
博客
June 16, 2021
Warrior Insider:Selligent - 为什么业务扩展时网络安全至关重要

我们近期采访了 Selligent Marketing Cloud 的软件工程师 Dimitri Vanderhaeghe。Selligent Marketing Cloud 是一个高度集成的 AI 驱动型全渠道营销自动化平台,旨在助力雄心勃勃的 B2C 营销人员充分利用与当今互联消费者互动的每一个瞬间。对于一家快节奏的 B2C 科技公司而言,实现规模化扩张并满足日益增长的市场需求至关重要。而满足这些需求的关键在于重视网络安全,尤其是推行以开发人员为主导的安全技能培训计划。

黑色盾形迷宫,黄色背景上点缀着红色、蓝色和白色的圆点。
博客
June 10, 2021
DevSecOps 的兴起——以及“安全左移”对您的组织而言究竟意味着什么。

这里有一个发人深省的数据:60% 的中小企业在遭受成功的网络攻击后,会在六个月内倒闭。大型企业则会损失数百万(甚至数十亿!)美元,品牌声誉也随之受损。随着各组织日益重视安全编码实践,“左移”趋势正在形成。在 DevSecOps 兴起的背景下,安全代码已成为软件开发生命周期(SDLC)伊始的关注重点。

博客
June 9, 2021
Sensei Feature Highlight: Library Scope

Discover more about the most loved features of Sensei.

亮黄色背景上的黑色盾形迷宫图标。
博客
June 3, 2021
更快、更自信地交付高质量代码:安全编码实践的变革力量。

IBM 的一项研究表明,在产品发布后修复漏洞的成本是初期发现并修复漏洞的 30 倍。正因如此,富有远见的首席信息官们纷纷开始推行安全编码实践,这也就不足为奇了。这意味着通过培训和赋能,让开发人员从一开始就能编写出更安全的代码,从而使他们成为组织中的“第一道防线”。

黑色盾牌,盾牌上绘有程式化的迷宫和对勾,背景为纯黄色。
博客
May 27, 2021
安全代码培训 = 更优质的代码 + 更快的发布速度

高质量的安全代码培训能为您的组织带来哪些潜在影响?这是否是一项值得的投资?

亮黄色背景上的黑色盾形迷宫标志。
博客
May 20, 2021
围绕安全编码重塑您的组织——障碍、顾虑与积极的解决方案

在我们高度互联的世界中,几乎每个组织都有共同的致命弱点。一个漏洞,他们的代码中只有一个可利用的漏洞,就可能引发客户数据盗窃、声誉损害和重大财务损失。围绕安全编码进行组织协调从未像现在这样迫在眉睫,但实现这一点说起来容易做起来难。

博客
May 20, 2021
认证安全意识:通过行政令提升开发人员水平

美国联邦政府的最新行政命令涉及功能性网络安全的许多方面,但首次特别概述了开发者的影响,以及他们需要经过验证的安全技能和意识。

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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