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

博客
April 16, 2026
赋能要素 3:开发人员沟通计划

通过完善的沟通计划,让开发人员积极参与到您的安全编码项目中。了解如何突出项目优势、把握沟通基调并庆祝每一个里程碑式的成功。

博客
April 10, 2026
智能体时代提前到来:切勿措手不及

Anthropic 的 Claude Mythos 标志着每位安全负责人必须对其安全项目(尤其是针对遗留系统的补丁管理)采取的策略发生了根本性且永久性的转变。

图表标题为“高层领导支持”,画面展示了人物攀登斜坡的场景,领头者手中挥舞着一面旗帜。
博客
March 19, 2026
关键要素 2:高层领导支持

探索赋能要素 2:高层领导支持。了解为何 CIO、CTO 和 CISO 的积极参与对于推动开发者采用及建立项目公信力至关重要。

Secure Code Warrior 品牌推广,内容涉及为 CISO 和开发人员提供利用 AI 保护 ADLC 的相关信息。
博客
March 17, 2026
观测并保护 ADLC:面向 CISO 和开发团队的 AI 使用四点框架

为了充分利用生成式 AI 带来的显著优势,我们提出了一套四点基础框架,旨在帮助安全领导者以更高、更具针对性的安全最佳实践标准来部署 AI 编码工具和智能体。该框架详细阐述了企业目前及未来在智能体 AI 影响力日益增强的情况下,如何确保软件开发的安全与稳健。

博客
March 5, 2026
Cybermon 回归:击败 Boss AI 任务现已上线,随时可供体验

Cybermon 2025 Beat the Boss 现已在 SCW 全年开放。通过部署先进的 AI/LLM 安全挑战,助力您大规模强化安全 AI 的开发能力。

Secure Code Warrior 标志,配有“AI 可以编写和审查代码,但风险仍由人类承担”的文字及漏洞防护盾图标。
博客
February 25, 2026
AI 可以编写和审查代码——但风险仍由人类承担

Anthropic 推出的 Claude Code Security 标志着 AI 辅助软件开发与现代网络安全方法快速演进之间的一个决定性交汇点。

博客
February 24, 2026
解读《网络韧性法案》:这对“设计即安全”的软件开发意味着什么

深入了解欧盟《网络韧性法案》(CRA)的合规要求与适用范围,并学习工程团队如何通过“安全设计”实践、漏洞预防及开发者能力建设,从容应对合规挑战。

蓝色 Secure Code Warrior 背景上,文字“定义明确且可衡量的成功标准”旁配有图表和齿轮图标。
博客
February 19, 2026
赋能因素 1:明确且可衡量的成功标准

“成功赋能者”系列共分 10 部分,第一部分将为您揭示如何将安全编码与降低风险、提升交付速度等业务成果挂钩,从而实现长期的项目成熟度。

蓝色背景,配有五彩纸屑,卡通机器人手捧生日蛋糕,庆祝 11 年的传奇历程。
博客
January 27, 2026
SCW 11 周年:适应力与持续改进

2025 年对于人工智能、网络安全以及 SCW 而言都是意义非凡的一年。我怀着从容的自信迈向 2026 年,这份乐观源于辛勤耕耘终有所获的成就感。

Secure Code Warrior 制作的图表,包含灯泡和科技元素,标题为“引入成功 10 大要素”。
博客
January 22, 2026
隆重推出成就成功的 10 大要素

Secure Code Warrior 的“成功 10 大要素”通过关注人员、流程和计划成熟度阶段,指导企业构建持久的安全编码计划。

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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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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