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

蓝色背景上,一台笔记本电脑悬浮在散落的彩色废纸团上方。
博客
April 4, 2025
氛围编程会把你的代码库变成一场兄弟会派对吗?

“氛围编程”(Vibe coding)就像一场大学兄弟会派对,而人工智能则是整场狂欢的核心——就像那桶啤酒。尽情释放、发挥创意并任由想象力驰骋固然充满乐趣,但正如狂饮之后需要节制一样,适度使用人工智能无疑才是长久之计。

数字插画,展示了一支注射器,上方覆盖着蓝色二进制代码,背景为从蓝色到红色的渐变色。
博客
March 31, 2025
提示词注入与智能编程工具的安全风险

编码智能体是如何被诱导编写出存在 SQL 注入漏洞的代码、安装 Shell 工具,甚至可能监视其用户的

三张色彩鲜艳的卡片悬浮在蓝色背景上,卡片上绘有风格化的机器人面孔和盾牌图案。
博客
March 18, 2025
隆重推出 Quests:您安全代码之旅的最新助力

Quests 通过互动式学习助力开发者掌握安全编码,在降低风险的同时优化开发流程

蓝色背景,配有粉色、黄色和蓝色的派对装饰,文字内容为“10 Years of Awesome”。
博客
January 27, 2025
捍卫者的十年:Secure Code Warrior 十周年纪念

Secure Code Warrior 的创始团队始终并肩作战,在过去十年里共同经历了每一次磨砺、成就与挫折。我们正在不断壮大,并已做好准备开启全新篇章——SCW 2.0,以开发者风险管理领域领导者的身份迎接未来。

博客
December 20, 2024
2025 年十大预测:Secure Code Warrior 论 AI 与“安全设计”的影响

企业在制定人工智能应用决策时正面临严峻挑战,必须兼顾长期生产力、可持续性以及安全投资回报率。过去几年的实践让我们愈发明确:人工智能绝不会完全取代开发者的角色。从“人工智能+开发者”的协作模式,到“安全设计”(Secure-by-Design)理念带来的日益增长的压力与困惑,让我们深入探讨未来一年行业的发展趋势。

蓝色渐变背景上的白色文档图标,图标上印有 OWASP 标志和“TOP 10”字样。
博客
November 28, 2024
OWASP LLM 应用安全 Top 10:新变化、更新内容及如何保持安全

通过 OWASP Top 10 的最新更新,在保障 LLM 应用安全方面保持领先。了解最新动态、变更内容,以及 Secure Code Warrior 如何为您提供前沿的学习资源,以降低生成式 AI 带来的风险。

展示解锁挂锁连接至云端、控制滑块以及带有网页的钥匙的图形,背景为蓝色。
博客
November 13, 2024
信任评分揭示了“安全设计”技能提升计划的价值

我们的研究表明,安全代码培训行之有效。Trust Score 利用一种算法,汇集了来自 600 多家机构、超过 25 万名学习者的 2000 多万个学习数据点,揭示了该培训在减少漏洞方面的成效,并指明了如何进一步提升这一举措的效果。

博客
October 31, 2024
Reactive Versus Preventive Security: Prevention Is a Better Cure

The idea of bringing preventive security to legacy code and systems at the same time as newer applications can seem daunting, but a Secure-by-Design approach, enforced by upskilling developers, can apply security best practices to those systems. It’s the best chance many organizations have of improving their security postures.

蓝色数字背景上,一个连接着云端、控制面板和网页的打开的挂锁,以及三把钥匙。
博客
October 22, 2024
为开发人员进行安全技能基准测试的益处

随着对安全代码和“设计即安全”原则的日益重视,开发人员必须从软件开发生命周期(SDLC)之初就接受网络安全培训,而 Secure Code Warrior 的 Trust Score 等工具则有助于衡量并提升他们的学习进度。

博客
October 18, 2024
携手共进:AI 编码工具与具备安全意识的开发人员如何安全协作
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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