AI 的应用速度已超过了准备速度。请填补这一差距。

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。

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。

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。

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。

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。