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+

最新内容

纯黄色背景上,一个盾牌形状的黑色迷宫图标。
博客
March 30, 2021
在安全编码的未来中,人为因素扮演着怎样的角色?

随着网络威胁日益增多,企业在安全性、实用性和速度之间不得不进行日常权衡,从而让自己暴露在风险之中。

黄色背景上带有迷宫线条的抽象黑色盾牌徽标。
博客
March 25, 2021
我们需要英雄来守护我们的代码。开发者们准备好迎接挑战了吗?

在网络威胁日益严峻的今天,您的开发人员是否做好了准备?作为保障安全编码的核心——开发人员,他们是否已准备好在守护互联世界中发挥关键作用?为了解答这一问题,我们参考了 Secure Code Warrior 与 Evans Data Corp. 近期联合开展的一项研究,深入探讨了开发人员对安全编码、安全实践及安全运营的态度与见解。

黑色几何盾牌标志,背景为亮黄色,盾牌上带有抽象的迷宫图案。
博客
March 23, 2021
将重心从被动转向主动,实现以人为本的安全编码

在过去 20 多年里,同样的 10 个软件漏洞导致的各类安全违规事件比其他任何漏洞都要多。然而,许多企业仍然选择在违规或事件发生后才进行补救,在应对由此带来的人员和业务影响时显得手忙脚乱。但现在,一项新的研究指出了一条以人为本的新方向。

色彩缤纷的千层蛋糕,点缀着星星状的糖珠和翻糖星星,摆放在花纹餐盘和蓝色底座上。
博客
March 17, 2021
SQL 注入生日快乐,这个永远无法被彻底消灭的漏洞

SQL 注入漏洞已经 22 岁了。尽管它早已“成年”,但我们却依然任其肆虐,未能将其彻底根除。

博客
March 11, 2021
Sensei Product Update - March 2021

Discover the latest improvements to the user experience of Sensei, Secure Code Warrior's IntelliJ plugin and start writing quality code even faster.

博客
March 10, 2021
建立信任:实现应用安全团队与开发人员深度协作的必经之路

如果一段关系建立在互不信任的脆弱基础上,那么最好还是降低预期。遗憾的是,这往往就是企业内部开发人员与应用安全团队之间工作关系的真实写照。

用于测试参数是否包含“-h”且能安全避免空指针异常的 Java 代码片段。
博客
February 21, 2021
在线尝试这个 Java 陷阱测验

一个有趣的 Java 陷阱小测验,并附带一个 GitHub 仓库,展示了常见的编程陷阱及其解决方案

双手在笔记本电脑上打字,屏幕显示代码,文字内容为:通过 Sensei 精通安全编码。
博客
February 15, 2021
在持续集成中运行 IntelliJ 检查

了解如何将 Sensei 和 IntelliJ Intention Actions 作为检查(Inspections)在 IDE、命令行以及持续集成环境中以批处理模式运行。

书桌上摆放着键盘、白色咖啡杯、手机、写有“No Bad Days”字样的标牌以及几盆小绿植
博客
February 10, 2021
开启“左移之左”:安全的代码一定是高质量的代码吗?

高质量的代码从定义上来说必然是安全的,但所有安全的代码却未必是高质量的。从“左侧的左侧”开始,是否就是确保纯粹安全编码标准的秘诀?

双手在笔记本电脑上敲击代码,屏幕上显示着“通过 Sensei 和 Secure Code Warrior 掌握安全编码”的文字及相关标识。
博客
February 7, 2021
Java 开发避坑指南:位运算符与逻辑运算符的区别

在这篇博文中,我们将探讨一个常见的 Java 编码错误(误用位运算符代替条件运算符),分析它如何使代码产生安全漏洞,并介绍如何利用 Sensei 来检测和修复这一问题。

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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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。

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