
通过敏捷学习将漏洞减少一半
了解实践安全教育如何将漏洞减少 53
当今开发团队面临的挑战
开发人员面临着巨大的压力,他们需要比以往任何时候都更快地构建并加快生产周期。这导致更多代码被引入企业,其中一些来自开源、人工智能或其他第三方。虽然这些可能有助于加快生产率,但这也增加了将不安全代码引入代码库的风险。
尽管加快交付速度的压力越来越大,但软件开发团队在发布前仍要重新修改约 26% 的代码。这意味着开发人员每周可能要花费多达 13.5 个小时在技术债务上。也就是说,每年有 700 多个小时花在修复过去的错误上。损失的这些时间会拖慢开发周期,更有甚者,还会通过捷径和第三方资源为代码带来新的风险。这给平衡快速发布代码和安全发布代码的压力带来了挑战。
根据Secure Code Warrior的调查,67% 的开发人员承认他们编写的代码存在漏洞,而且每天编写的每一行新代码都会引入越来越多的漏洞。有一种更好的方法--从一开始就嵌入安全性。在本博客中,我们将探讨开发人员如何成为保护代码安全的第一道防线,并通过敏捷学习减少代码中多达 53% 的漏洞。
阻止漏洞的出现
Secure Code Warrior 与 600 多家不同企业合作,帮助他们确保代码安全。我们的研究人员调查了我们 30% 的用户群(近 75,000 名开发人员)的数据,结果发现,通过Secure Code Warrior 学习和应用安全编码实践的开发人员在其组织中引入的漏洞比同行少 53%。当开发人员不再制造新的漏洞时,他们的工作效率就会大大提高。这些时间可以用来减少积压的技术债务,甚至用来开发新的创新解决方案和功能。当引入漏洞成为过去时,可能性就会变得无穷无尽,并能提高软件开发生命周期的效率。
开发人员如何从敏捷学习中获益?
Secure Code Warrior learning platform 的设计中融入了敏捷原则,鼓励开发人员在实践中学习安全编码。具体做法是将以往冗长枯燥的安全培训分解成互动性强、引人入胜的微小学习环节。
Secure Code Warrior 是唯一结合多种微爆发学习形式的敏捷learning platform ,这样开发人员就可以在实际工作中使用自己选择的语言快速学习、测试和应用知识。
Secure Code Warrior 具有可定制的程序、极具影响力的实践学习活动和开发人员工具就绪集成,是在 SDLC 开始阶段教授开发人员识别和修复漏洞以及从一开始就阻止漏洞引入的最有效方法。

为什么Secure Code Warrior
Secure Code Warrior为您的开发人员提供编写安全代码的技能。我们的learning platform 是最有效的安全编码解决方案,因为它使用敏捷学习方法让开发人员学习、应用和保留软件安全原则。超过 600 家企业信赖Secure Code Warrior ,相信它能实施敏捷安全培训计划,以敏捷方法学习代码,快速交付安全软件,并创建开发人员驱动的安全文化。准备了解更多信息?申请演示。

Secure Code Warrior 我们在这里为您的组织提供服务,帮助您在整个软件开发生命周期中确保代码安全,并创造一种将网络安全放在首位的文化。无论您是应用安全经理、开发人员、CISO或任何涉及安全的人,我们都可以帮助您的组织减少与不安全代码有关的风险。
预定一个演示Taylor Broadfoot-Nymark 是Secure Code Warrior 的产品营销经理。她撰写了多篇关于网络安全和敏捷学习的文章,还负责产品发布、GTM 战略和客户宣传。


了解实践安全教育如何将漏洞减少 53
当今开发团队面临的挑战
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尽管加快交付速度的压力越来越大,但软件开发团队在发布前仍要重新修改约 26% 的代码。这意味着开发人员每周可能要花费多达 13.5 个小时在技术债务上。也就是说,每年有 700 多个小时花在修复过去的错误上。损失的这些时间会拖慢开发周期,更有甚者,还会通过捷径和第三方资源为代码带来新的风险。这给平衡快速发布代码和安全发布代码的压力带来了挑战。
根据Secure Code Warrior的调查,67% 的开发人员承认他们编写的代码存在漏洞,而且每天编写的每一行新代码都会引入越来越多的漏洞。有一种更好的方法--从一开始就嵌入安全性。在本博客中,我们将探讨开发人员如何成为保护代码安全的第一道防线,并通过敏捷学习减少代码中多达 53% 的漏洞。
阻止漏洞的出现
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Secure Code Warrior 具有可定制的程序、极具影响力的实践学习活动和开发人员工具就绪集成,是在 SDLC 开始阶段教授开发人员识别和修复漏洞以及从一开始就阻止漏洞引入的最有效方法。

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当今开发团队面临的挑战
开发人员面临着巨大的压力,他们需要比以往任何时候都更快地构建并加快生产周期。这导致更多代码被引入企业,其中一些来自开源、人工智能或其他第三方。虽然这些可能有助于加快生产率,但这也增加了将不安全代码引入代码库的风险。
尽管加快交付速度的压力越来越大,但软件开发团队在发布前仍要重新修改约 26% 的代码。这意味着开发人员每周可能要花费多达 13.5 个小时在技术债务上。也就是说,每年有 700 多个小时花在修复过去的错误上。损失的这些时间会拖慢开发周期,更有甚者,还会通过捷径和第三方资源为代码带来新的风险。这给平衡快速发布代码和安全发布代码的压力带来了挑战。
根据Secure Code Warrior的调查,67% 的开发人员承认他们编写的代码存在漏洞,而且每天编写的每一行新代码都会引入越来越多的漏洞。有一种更好的方法--从一开始就嵌入安全性。在本博客中,我们将探讨开发人员如何成为保护代码安全的第一道防线,并通过敏捷学习减少代码中多达 53% 的漏洞。
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尽管加快交付速度的压力越来越大,但软件开发团队在发布前仍要重新修改约 26% 的代码。这意味着开发人员每周可能要花费多达 13.5 个小时在技术债务上。也就是说,每年有 700 多个小时花在修复过去的错误上。损失的这些时间会拖慢开发周期,更有甚者,还会通过捷径和第三方资源为代码带来新的风险。这给平衡快速发布代码和安全发布代码的压力带来了挑战。
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资源
Trust Agent:AI - Secure and scale AI-Drive development
AI is writing code. Who’s governing it? With up to 50% of AI-generated code containing security weaknesses, managing AI risk is critical. Discover how SCW's Trust Agent: AI provides the real-time visibility, proactive governance, and targeted upskilling needed to scale AI-driven development securely.
OpenText 应用程序安全性的强大功能 + Secure Code Warrior
OpenText Application Security and Secure Code Warrior combine vulnerability detection with AI Software Governance and developer capability. Together, they help organizations reduce risk, strengthen secure coding practices, and confidently adopt AI-driven development.
Secure Code Warrior corporate overview
Secure Code Warrior is an AI Software Governance platform designed to enable organizations to safely adopt AI-driven development by bridging the gap between development velocity and enterprise security. The platform addresses the "Visibility Gap," where security teams often lack insights into shadow AI coding tools and the origins of production code.
安全代码培训主题和内容
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资源
Observe and Secure the ADLC: A Four-Point Framework for CISOs and Development Teams Using AI
While development teams look to make the most of GenAI’s undeniable benefits, we’d like to propose a four-point foundational framework that will allow security leaders to deploy AI coding tools and agents with a higher, more relevant standard of security best practices. It details exactly what enterprises can do to ensure safe, secure code development right now, and as agentic AI becomes an even bigger factor in the future.






