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
AI Governance
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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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June 18, 2026
赋能 5:认证计划

告别“一劳永逸”的培训模式。Enabler 5 助力构建多层级认证体系,为开发者提供清晰的成长路径与权威的技能验证。

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June 11, 2026
NSA 刚刚发布了首份 MCP 安全指南。这对开发者能力意味着什么?

美国国家安全局(NSA)发布了首份内存安全(MCP)指南。SCW 的课程体系已涵盖其中 23 个要点中的 18 个,以下是具体的对应关系。

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June 9, 2026
入选 2026 年 Gartner® 安全软件工程技术成熟度曲线™ (Hype Cycle™)

Gartner 两度点名 SCW。随着 AI 智能体在开发领域日益普及,SCW 为您提供所需的各项能力与治理框架,助您安全地拥抱 AI 驱动的开发模式。

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June 1, 2026
发布 Adaptive Learning:应对人工智能软件安全风险与技能差距的良方

自适应学习功能将 SCW 信任代理与我们的整个学习平台无缝连接,确保培训内容始终与开发者的实时活动保持高度同步。

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June 1, 2026
反映真实 AI 使用情况的安全编码学习

将安全编码培训与实际的 AI 开发活动相结合——无需人工干预,即可自动为使用 AI 工具的开发人员分配指导。将安全编码培训与实际的 AI 开发活动相结合——无需人工干预,即可自动为使用 AI 工具的开发人员分配指导。

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June 1, 2026
针对开发者代码中的实际风险进行培训,无论是人工编写还是 AI 生成的代码均适用

自适应学习功能可自动为引入真实漏洞的开发人员分配针对性的安全编码培训,从源头降低重复性风险。Secure Code Warrior 博客横幅,背景为一名开发人员在多显示器工作台前编写代码,上方覆盖蓝色遮罩,并配有标题“针对开发人员代码中的真实风险进行培训”。

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May 14, 2026
赋能要素 4:降低用户访问门槛

通过“赋能要素 4:降低用户访问门槛”消除安全编码计划中的阻碍。探索 SSO、预先入职引导和中继状态策略,让开发人员只需点击一下即可开始培训。

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May 12, 2026
赋能开发者迎接生成式 AI 时代:与 AWS 的战略合作

我非常自豪地宣布,Secure Code Warrior 已与亚马逊云科技(AWS)签署战略合作协议。鉴于威胁形势的快速演变,对于安全领导者和着眼未来的开发者而言,此次战略合作正当其时,意义重大。

博客
May 6, 2026
保障软件的未来:SCW 与 KnowBe4 强强联手

我非常高兴地宣布,Secure Code Warrior 与 KnowBe4 即将达成战略合作伙伴关系。KnowBe4 是全球领先的综合性人力与智能体 AI 风险管理专家,是协助我们将基础安全意识推广至全球各地的理想合作伙伴。

博客
April 29, 2026
后量子密码学:量子计算机将破解现有的加密技术——您准备好了吗?

后量子密码学(PQC)对于保护数据免受量子计算威胁至关重要。了解“先窃取,后解密”策略带来的风险,以及开发人员如何为量子安全做好准备。

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%。”

麦兹·霍华德
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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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 AI 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 AI 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 AI 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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