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

黑色背景下,一个白色宇航员手办特写,手中拿着旗帜,身后有三个模糊的宇航员人像。
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April 17, 2020
将枯燥的 PCI-DSS 合规性转化为对每个人都有意义的实践:第二部分 - CISO 与开发人员意识

这是关于企业 PCI-DSS 合规性迷你系列的第二部分。在本章(也是最后一章)中,我们将详细介绍 CTO 和 CISO 如何发挥领导作用,降低网络风险,并使合规流程变得顺畅、高效……甚至让开发人员也能乐在其中。

五架飞机编队飞行,在蓝天背景下划出一道弯曲的白色烟迹。
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April 16, 2020
将枯燥的 PCI-DSS 合规工作转化为对每个人都有意义的实践:第 1 部分 - 应用安全

这是关于企业如何成功实现 PCI-DSS 合规性系列文章的第一部分。在本章中,我们将详细介绍应用安全专家如何与开发经理紧密合作,从而赋能开发人员、强化 SSDLC,并将通用法规转化为具体的执行成果。

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April 6, 2020
网络安全的未来:明年不会发生的事情

在我们的行业中,许多安全专家已经开始预测今年的热点问题,但是由于2019年有超过50亿条敏感数据记录被盗,我们认为预测在可预见的将来网络安全不会发生的事情会更加准确。

穿着黑色运动鞋的双脚站在人行道上,旁边是用粉色粉笔在方框内写下的“从这里开始”字样。
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March 25, 2020
仅靠左移还不够:为何从左侧起步才是实现软件安全卓越的关键

许多关于“左移”的倡议,即在开发流程的更早阶段引入安全措施,实际上并不能带来实质性的改变。

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March 5, 2020
DACH 地区的 DevSecOps:安全编码试点项目的关键发现

随着GDPR的出台,以及在多阶段攻击暴露了许多公众人物以及德国联邦政府服务器的敏感数据之后的战略的修订,很明显,网络安全意识和行动是DACH地区领导人的头等大事。

深色木墙上的蓝色霓虹灯牌写着:醒来。大干一场。重复。
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February 28, 2020
如何成为一名出色的 DevSecOps 工程师

世界正在告别瀑布式开发、敏捷开发,甚至是 DevOps,那么下一个解决方案会是什么?作为开发者,你又该如何在这些方法论的更迭中保持同步?

黑色墙面上覆盖着抽象的白色线条画,描绘了表情各异、相互重叠的人脸。
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February 12, 2020
2019 年最危险的软件错误:历史重演的又一铁证

去年年底,MITRE 社区发布了 2019 年度“CWE 最危险软件错误前 25 名”榜单。其中大部分内容都在意料之中。

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January 28, 2020
成长突飞:Secure Code Warrior 五周年快乐

我本可以在这篇文章的开头列出所有数据和事实,来展示一家处于高速增长期的初创企业是多么蒸蒸日上;这些成绩确实令人瞩目,公司目前的发展势头也十分强劲。然而,对我而言,这些数字并不能代表我在 2019 年最引以为傲的成就。

木制艺术家手部模型,直立摆放在模糊的黑白素描前。
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January 1, 2020
为什么 DevOps 落地往往以失败告终(以及如何解决)

很少有公司能真正成功实施 DevOps。然而,只要在整个业务范围内获得正确的支持、培育和理解,就能彻底改变您的流程。

一个人站在山丘上,将明亮的手电筒光束射向繁星点点的夜空,背景可见银河。
博客
December 2, 2019
NIST 新指南:为何定制化培训对于创建安全软件至关重要

美国国家标准与技术研究院(NIST)发布了一份更新后的白皮书,详细阐述了旨在减少软件漏洞和网络风险的多项行动计划。

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。

了解更多
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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