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

阴天下的弧形建筑外立面,配有交错的三角形金属遮阳板和玻璃幕墙。
博客
November 21, 2019
OWASP AppSec Day 2019:培养安全意识的开发者

这些面向开发者的活动是我日程表里最喜欢的项目之一;它们让我深切地感受到,有这样一个群体在不懈努力,通过教育和赋能,帮助软件工程师与专业人士在工作中更好地捍卫安全,这令我深感敬佩。

黑暗停车场中闪烁的霓虹蓝光轨迹,背景是人物剪影和立柱。
博客
October 31, 2019
静态与动态网络安全培训:冲动合规带来的隐患

虽然监管举措无疑会随着时间的推移不断完善和发展,但如果企业现在就惊慌失措地匆忙开展培训,未来可能会发现自己准备不足。

夜市的航拍视角,可以看到成排色彩斑斓的遮阳棚和明亮的灯光。
博客
October 16, 2019
众人拾柴火焰高:社区精神如何助力培养更出色的安全开发人员

开发者来自各行各业,背景各异,而我们所做的一切始终都蕴含着一种社区精神。

弧形书架上摆满了色彩斑斓的书籍,沿着铺设金属栏杆的木质步道延伸。
博客
September 30, 2019
深入的安全培训引发了教育界的思考

尽管安全编码应当成为高等教育阶段软件工程专业的必修课,但已有部分高校率先垂范,在提供一流培训的同时,将安全性置于开发流程的起始阶段,作为重中之重。

灰色混凝土墙上绘有一幅涂鸦,画中女孩正伸手去够一颗红色的心形气球。
博客
September 24, 2019
女性在安全领域:聚焦 Fatemah Beydoun

我们的客户成功副总裁 Fatemah Beydoun 最近发表了题为“面向未来的指导:我们如何共同促进女性网络安全人才成长”的演讲,受到了热烈反响。她一直是推动网络安全行业积极变革的核心力量。

博客
September 20, 2019
程序员攻克安全:分享与学习系列 - 不安全反序列化

当应用程序将反序列化过程中的数据视为可信时,就可能发生不安全的反序列化漏洞。如果用户能够篡改新重构的数据,便可实施各种恶意行为,例如代码注入、拒绝服务攻击或越权操作。

博客
September 11, 2019
情境化实践学习:强化安全思维的超级加速器

令人难以置信的是,许多地方仍然依赖教室、枯燥的教科书和乏味的视频培训来让自己的最佳和最聪明的人参与新举措,尤其是在有一种更好、更具吸引力、更有价值的学习方式:情境式培训时。

手持眼镜,透过镜片清晰地看到街头壁画上的红玫瑰,周围环境则呈现出虚化效果。
博客
September 5, 2019
同理心、感恩与谦逊:我们文化的基石

软件安全行业向来以冷峻严谨著称,鲜少有人会在这里谈论感性话题或人生哲理。但随着阅历渐深,我愈发意识到,我们每个人都能为这个世界带来深远的影响。

博客
September 4, 2019
程序员征服安全:分享与学习系列 - 敏感数据泄露

当本应仅供授权人员查看的信息以未加密、无保护或保护薄弱的状态泄露给未经授权的人员时,即会发生敏感数据泄露。

室内猫头鹰特写,一只眼睛睁开,另一只眼睛微眯,背景虚化。
博客
August 14, 2019
为何我们需要支持而非惩罚充满好奇心的安全人才

少年安全研究员 Bill Demirkapi 曝光了其所在学校所用软件中的重大漏洞,这确实勾起了我的一些回忆。我记得自己小时候也曾是个好奇的孩子,总喜欢拆开软件的“引擎盖”一探究竟,看看它们是如何运作的……顺便试试能不能把它弄坏。

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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