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
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
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
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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安全可靠，完美适配您现有的工具
最新内容
It's becoming apparent that while cybersecurity platforms and defenses are critical components in defense against modern attacks, what is truly needed is secure code that can be deployed free from vulnerabilities. And that requires security-aware developers with verified security skills.
XZ Utils 数据压缩库中发现了一个名为 CVE-2024-3094 的严重漏洞，该库被各大 Linux 发行版广泛使用，漏洞源于攻击者植入的后门。这一高危漏洞可能导致远程代码执行，对软件构建流程构成重大风险。该缺陷影响 Fedora Rawhide 中的 XZ Utils 早期版本（5.6.0 和 5.6.1），相关组织需紧急部署补丁。此次事件凸显了社区志愿者在维护开源软件中的关键作用，同时也强调了在软件开发生命周期中加强安全实践和访问控制的必要性。
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。
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。
入门资源
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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。