制定标准：SCW 在 GitHub 上发布免费 AI 编码安全规则
AI辅助开发已不再遥不可及——它已经到来，并正在迅速重塑软件编写方式。GitHub Copilot、Cline、Roo、Cursor、Aider和Windsurf等工具正在将开发人员转变为自己的“副驾驶”，从而实现更快的迭代，并加速从原型设计到重大重构项目的所有流程。
但这种转变也带来了一个熟悉的矛盾：速度与安全。
在Secure Code Warrior我们一直在思考如何帮助开发者在使用 AI 编程工具时保持安全。正因如此，我们非常高兴地推出了一款简单、强大且实用的工具：我们的AI 安全规则——一个公开且免费的资源，GitHub 上的每个人都可以使用。您无需成为Secure Code Warrior 客户使用它们；我们提供这些规则作为免费的、社区驱动的基础，任何人都可以采用并扩展到他们自己的项目中。
这些规则旨在充当护栏，即使开发人员以极快的速度前进，也能推动人工智能工具走向更安全的编码实践。
为匆忙的人提供摘要：
随着 Copilot 和 Cursor 等 AI 编码工具成为现代开发中不可或缺的一部分，安全性刻不容缓。因此，我们构建了一套轻量级、安全至上的规则集，旨在引导 AI 代码生成遵循更安全的默认设置。
- 涵盖 Web 前端、后端和移动端
- 易于融入人工智能工具
- 公开、免费使用，并可立即应用于您自己的项目
探索规则→ https://github.com/SecureCodeWarrior/ai-security-rules
让我们将安全编码作为默认设置——即使在键盘上使用人工智能。
1. 在人工智能辅助编码时代，规则为何如此重要
AI 编程工具非常有用，但并非万无一失。虽然它们可以快速生成工作代码，但它们往往缺乏对特定团队或项目的具体标准、约定和安全策略的理解。
这就是项目级规则文件发挥作用的地方。
Cursor 和 Copilot 等现代 AI 工具支持配置文件，这些文件会影响代码的生成方式。这些规则文件就像 AI 耳边的低语，告诉它：
“在这个项目中，我们从不连接 SQL 字符串。”
“优先使用安全的标头，而不是不安全的默认值。”
“除非您需要安全审计，否则请避免使用 eval()。”
这些规则不是灵丹妙药，也不能替代强大的代码审查实践和安全工具，但它们可以帮助将 AI 生成的代码与团队已经遵循或应该遵循的安全开发实践相结合。
2. 我们构建了什么（以及没有构建什么）
- 按领域组织 - 包括 Web 前端、后端和移动端
- 以安全为重点——涵盖注入缺陷、不安全处理、CSRF 保护、弱身份验证流程等反复出现的问题
- 轻量级设计——它们旨在成为实用的起点，而不是详尽的规则手册
我们深知您的 AI 上下文窗口至关重要，代码消耗这些令牌的速度也非常快，因此我们始终保持规则清晰、简洁，并严格关注安全性。我们特意避免针对特定语言或框架的指导，而是选择广泛适用、影响深远的安全实践，这些实践可在各种环境中有效运作，而不会在架构或设计上固执己见。
这些规则的编写旨在轻松嵌入到 AI 工具支持的配置格式中，几乎无需重构。您可以将其视为一套初始策略，推动 AI 迈向安全默认设置。
3. 新的防御层
实际情况如下：
- 当人工智能建议处理用户输入的代码时，它倾向于验证和编码，而不是单纯的处理。
- 在构建数据库查询时，更有可能推荐参数化，而不是字符串连接。
- 在生成前端身份验证流时，AI 将更有可能推广令牌处理的最佳实践，而不是不安全的本地存储黑客。
这些都无法取代安全项目中的战略性开发人员风险管理，包括持续的安全技能提升。它们也无法消除对精通安全的开发人员的需求，尤其是在他们越来越多地推动法学硕士 (LLM) 课程并审查 AI 生成的代码的情况下。这些防护栏增加了一层有意义的防御措施——尤其是在开发人员快速行动、同时处理多项任务或过于信任工具的情况下。
下一步是什么？
这不是一个成品——而是一个起点。
随着 AI 编码工具的不断发展，我们的安全开发方法也必须随之改进。我们的AI 安全规则免费使用，并可根据您的项目进行调整和扩展。我们致力于持续改进这些规则集，也期待您的反馈——请立即试用并告诉我们您的想法。
探索 GitHub 上的规则
阅读 SCW Explore 中的使用规则指南
AI辅助编码正在重塑我们构建软件的方式。让我们从一开始就确保它的安全。
AI辅助开发已不再遥不可及——它已经到来，并正在迅速重塑软件编写方式。GitHub Copilot、Cline、Roo、Cursor、Aider和Windsurf等工具正在将开发人员转变为自己的“副驾驶”，从而实现更快的迭代，并加速从原型设计到重大重构项目的所有流程。
Shannon Holt 是一名网络安全产品营销人员，具有应用程序安全、云安全服务以及 PCI-DSS 和 HITRUST 等合规标准方面的背景。
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
Shannon Holt 是一名网络安全产品营销人员，具有应用程序安全、云安全服务以及 PCI-DSS 和 HITRUST 等合规标准方面的背景。
Shannon Holt 是一位网络安全产品营销人员，拥有应用安全、云安全服务以及 PCI-DSS 和 HITRUST 等合规性标准方面的背景。她致力于让安全开发和合规性对技术团队来说更加实用易行，从而弥合安全期望与现代软件开发现实之间的差距。
AI辅助开发已不再遥不可及——它已经到来，并正在迅速重塑软件编写方式。GitHub Copilot、Cline、Roo、Cursor、Aider和Windsurf等工具正在将开发人员转变为自己的“副驾驶”，从而实现更快的迭代，并加速从原型设计到重大重构项目的所有流程。
但这种转变也带来了一个熟悉的矛盾：速度与安全。
在Secure Code Warrior我们一直在思考如何帮助开发者在使用 AI 编程工具时保持安全。正因如此，我们非常高兴地推出了一款简单、强大且实用的工具：我们的AI 安全规则——一个公开且免费的资源，GitHub 上的每个人都可以使用。您无需成为Secure Code Warrior 客户使用它们；我们提供这些规则作为免费的、社区驱动的基础，任何人都可以采用并扩展到他们自己的项目中。
这些规则旨在充当护栏，即使开发人员以极快的速度前进，也能推动人工智能工具走向更安全的编码实践。
为匆忙的人提供摘要：
随着 Copilot 和 Cursor 等 AI 编码工具成为现代开发中不可或缺的一部分，安全性刻不容缓。因此，我们构建了一套轻量级、安全至上的规则集，旨在引导 AI 代码生成遵循更安全的默认设置。
- 涵盖 Web 前端、后端和移动端
- 易于融入人工智能工具
- 公开、免费使用，并可立即应用于您自己的项目
探索规则→ https://github.com/SecureCodeWarrior/ai-security-rules
让我们将安全编码作为默认设置——即使在键盘上使用人工智能。
1. 在人工智能辅助编码时代，规则为何如此重要
AI 编程工具非常有用，但并非万无一失。虽然它们可以快速生成工作代码，但它们往往缺乏对特定团队或项目的具体标准、约定和安全策略的理解。
这就是项目级规则文件发挥作用的地方。
Cursor 和 Copilot 等现代 AI 工具支持配置文件，这些文件会影响代码的生成方式。这些规则文件就像 AI 耳边的低语，告诉它：
“在这个项目中，我们从不连接 SQL 字符串。”
“优先使用安全的标头，而不是不安全的默认值。”
“除非您需要安全审计，否则请避免使用 eval()。”
这些规则不是灵丹妙药，也不能替代强大的代码审查实践和安全工具，但它们可以帮助将 AI 生成的代码与团队已经遵循或应该遵循的安全开发实践相结合。
2. 我们构建了什么（以及没有构建什么）
- 按领域组织 - 包括 Web 前端、后端和移动端
- 以安全为重点——涵盖注入缺陷、不安全处理、CSRF 保护、弱身份验证流程等反复出现的问题
- 轻量级设计——它们旨在成为实用的起点，而不是详尽的规则手册
我们深知您的 AI 上下文窗口至关重要，代码消耗这些令牌的速度也非常快，因此我们始终保持规则清晰、简洁，并严格关注安全性。我们特意避免针对特定语言或框架的指导，而是选择广泛适用、影响深远的安全实践，这些实践可在各种环境中有效运作，而不会在架构或设计上固执己见。
这些规则的编写旨在轻松嵌入到 AI 工具支持的配置格式中，几乎无需重构。您可以将其视为一套初始策略，推动 AI 迈向安全默认设置。
3. 新的防御层
实际情况如下：
- 当人工智能建议处理用户输入的代码时，它倾向于验证和编码，而不是单纯的处理。
- 在构建数据库查询时，更有可能推荐参数化，而不是字符串连接。
- 在生成前端身份验证流时，AI 将更有可能推广令牌处理的最佳实践，而不是不安全的本地存储黑客。
这些都无法取代安全项目中的战略性开发人员风险管理，包括持续的安全技能提升。它们也无法消除对精通安全的开发人员的需求，尤其是在他们越来越多地推动法学硕士 (LLM) 课程并审查 AI 生成的代码的情况下。这些防护栏增加了一层有意义的防御措施——尤其是在开发人员快速行动、同时处理多项任务或过于信任工具的情况下。
下一步是什么？
这不是一个成品——而是一个起点。
随着 AI 编码工具的不断发展，我们的安全开发方法也必须随之改进。我们的AI 安全规则免费使用，并可根据您的项目进行调整和扩展。我们致力于持续改进这些规则集，也期待您的反馈——请立即试用并告诉我们您的想法。
探索 GitHub 上的规则
阅读 SCW Explore 中的使用规则指南
AI辅助编码正在重塑我们构建软件的方式。让我们从一开始就确保它的安全。
AI辅助开发已不再遥不可及——它已经到来，并正在迅速重塑软件编写方式。GitHub Copilot、Cline、Roo、Cursor、Aider和Windsurf等工具正在将开发人员转变为自己的“副驾驶”，从而实现更快的迭代，并加速从原型设计到重大重构项目的所有流程。
但这种转变也带来了一个熟悉的矛盾：速度与安全。
在Secure Code Warrior我们一直在思考如何帮助开发者在使用 AI 编程工具时保持安全。正因如此，我们非常高兴地推出了一款简单、强大且实用的工具：我们的AI 安全规则——一个公开且免费的资源，GitHub 上的每个人都可以使用。您无需成为Secure Code Warrior 客户使用它们；我们提供这些规则作为免费的、社区驱动的基础，任何人都可以采用并扩展到他们自己的项目中。
这些规则旨在充当护栏，即使开发人员以极快的速度前进，也能推动人工智能工具走向更安全的编码实践。
为匆忙的人提供摘要：
随着 Copilot 和 Cursor 等 AI 编码工具成为现代开发中不可或缺的一部分，安全性刻不容缓。因此，我们构建了一套轻量级、安全至上的规则集，旨在引导 AI 代码生成遵循更安全的默认设置。
- 涵盖 Web 前端、后端和移动端
- 易于融入人工智能工具
- 公开、免费使用，并可立即应用于您自己的项目
探索规则→ https://github.com/SecureCodeWarrior/ai-security-rules
让我们将安全编码作为默认设置——即使在键盘上使用人工智能。
1. 在人工智能辅助编码时代，规则为何如此重要
AI 编程工具非常有用，但并非万无一失。虽然它们可以快速生成工作代码，但它们往往缺乏对特定团队或项目的具体标准、约定和安全策略的理解。
这就是项目级规则文件发挥作用的地方。
Cursor 和 Copilot 等现代 AI 工具支持配置文件，这些文件会影响代码的生成方式。这些规则文件就像 AI 耳边的低语，告诉它：
“在这个项目中，我们从不连接 SQL 字符串。”
“优先使用安全的标头，而不是不安全的默认值。”
“除非您需要安全审计，否则请避免使用 eval()。”
这些规则不是灵丹妙药，也不能替代强大的代码审查实践和安全工具，但它们可以帮助将 AI 生成的代码与团队已经遵循或应该遵循的安全开发实践相结合。
2. 我们构建了什么（以及没有构建什么）
- 按领域组织 - 包括 Web 前端、后端和移动端
- 以安全为重点——涵盖注入缺陷、不安全处理、CSRF 保护、弱身份验证流程等反复出现的问题
- 轻量级设计——它们旨在成为实用的起点，而不是详尽的规则手册
我们深知您的 AI 上下文窗口至关重要，代码消耗这些令牌的速度也非常快，因此我们始终保持规则清晰、简洁，并严格关注安全性。我们特意避免针对特定语言或框架的指导，而是选择广泛适用、影响深远的安全实践，这些实践可在各种环境中有效运作，而不会在架构或设计上固执己见。
这些规则的编写旨在轻松嵌入到 AI 工具支持的配置格式中，几乎无需重构。您可以将其视为一套初始策略，推动 AI 迈向安全默认设置。
3. 新的防御层
实际情况如下：
- 当人工智能建议处理用户输入的代码时，它倾向于验证和编码，而不是单纯的处理。
- 在构建数据库查询时，更有可能推荐参数化，而不是字符串连接。
- 在生成前端身份验证流时，AI 将更有可能推广令牌处理的最佳实践，而不是不安全的本地存储黑客。
这些都无法取代安全项目中的战略性开发人员风险管理，包括持续的安全技能提升。它们也无法消除对精通安全的开发人员的需求，尤其是在他们越来越多地推动法学硕士 (LLM) 课程并审查 AI 生成的代码的情况下。这些防护栏增加了一层有意义的防御措施——尤其是在开发人员快速行动、同时处理多项任务或过于信任工具的情况下。
下一步是什么？
这不是一个成品——而是一个起点。
随着 AI 编码工具的不断发展，我们的安全开发方法也必须随之改进。我们的AI 安全规则免费使用，并可根据您的项目进行调整和扩展。我们致力于持续改进这些规则集，也期待您的反馈——请立即试用并告诉我们您的想法。
探索 GitHub 上的规则
阅读 SCW Explore 中的使用规则指南
AI辅助编码正在重塑我们构建软件的方式。让我们从一开始就确保它的安全。
点击下面的链接，下载本资料的 PDF 文件。
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。
查看报告预定一个演示
Shannon Holt 是一名网络安全产品营销人员，具有应用程序安全、云安全服务以及 PCI-DSS 和 HITRUST 等合规标准方面的背景。
Shannon Holt 是一位网络安全产品营销人员，拥有应用安全、云安全服务以及 PCI-DSS 和 HITRUST 等合规性标准方面的背景。她致力于让安全开发和合规性对技术团队来说更加实用易行，从而弥合安全期望与现代软件开发现实之间的差距。
AI辅助开发已不再遥不可及——它已经到来，并正在迅速重塑软件编写方式。GitHub Copilot、Cline、Roo、Cursor、Aider和Windsurf等工具正在将开发人员转变为自己的“副驾驶”，从而实现更快的迭代，并加速从原型设计到重大重构项目的所有流程。
但这种转变也带来了一个熟悉的矛盾：速度与安全。
在Secure Code Warrior我们一直在思考如何帮助开发者在使用 AI 编程工具时保持安全。正因如此，我们非常高兴地推出了一款简单、强大且实用的工具：我们的AI 安全规则——一个公开且免费的资源，GitHub 上的每个人都可以使用。您无需成为Secure Code Warrior 客户使用它们；我们提供这些规则作为免费的、社区驱动的基础，任何人都可以采用并扩展到他们自己的项目中。
这些规则旨在充当护栏，即使开发人员以极快的速度前进，也能推动人工智能工具走向更安全的编码实践。
为匆忙的人提供摘要：
随着 Copilot 和 Cursor 等 AI 编码工具成为现代开发中不可或缺的一部分，安全性刻不容缓。因此，我们构建了一套轻量级、安全至上的规则集，旨在引导 AI 代码生成遵循更安全的默认设置。
- 涵盖 Web 前端、后端和移动端
- 易于融入人工智能工具
- 公开、免费使用，并可立即应用于您自己的项目
探索规则→ https://github.com/SecureCodeWarrior/ai-security-rules
让我们将安全编码作为默认设置——即使在键盘上使用人工智能。
1. 在人工智能辅助编码时代，规则为何如此重要
AI 编程工具非常有用，但并非万无一失。虽然它们可以快速生成工作代码，但它们往往缺乏对特定团队或项目的具体标准、约定和安全策略的理解。
这就是项目级规则文件发挥作用的地方。
Cursor 和 Copilot 等现代 AI 工具支持配置文件，这些文件会影响代码的生成方式。这些规则文件就像 AI 耳边的低语，告诉它：
“在这个项目中，我们从不连接 SQL 字符串。”
“优先使用安全的标头，而不是不安全的默认值。”
“除非您需要安全审计，否则请避免使用 eval()。”
这些规则不是灵丹妙药，也不能替代强大的代码审查实践和安全工具，但它们可以帮助将 AI 生成的代码与团队已经遵循或应该遵循的安全开发实践相结合。
2. 我们构建了什么（以及没有构建什么）
- 按领域组织 - 包括 Web 前端、后端和移动端
- 以安全为重点——涵盖注入缺陷、不安全处理、CSRF 保护、弱身份验证流程等反复出现的问题
- 轻量级设计——它们旨在成为实用的起点，而不是详尽的规则手册
我们深知您的 AI 上下文窗口至关重要，代码消耗这些令牌的速度也非常快，因此我们始终保持规则清晰、简洁，并严格关注安全性。我们特意避免针对特定语言或框架的指导，而是选择广泛适用、影响深远的安全实践，这些实践可在各种环境中有效运作，而不会在架构或设计上固执己见。
这些规则的编写旨在轻松嵌入到 AI 工具支持的配置格式中，几乎无需重构。您可以将其视为一套初始策略，推动 AI 迈向安全默认设置。
3. 新的防御层
实际情况如下：
- 当人工智能建议处理用户输入的代码时，它倾向于验证和编码，而不是单纯的处理。
- 在构建数据库查询时，更有可能推荐参数化，而不是字符串连接。
- 在生成前端身份验证流时，AI 将更有可能推广令牌处理的最佳实践，而不是不安全的本地存储黑客。
这些都无法取代安全项目中的战略性开发人员风险管理，包括持续的安全技能提升。它们也无法消除对精通安全的开发人员的需求，尤其是在他们越来越多地推动法学硕士 (LLM) 课程并审查 AI 生成的代码的情况下。这些防护栏增加了一层有意义的防御措施——尤其是在开发人员快速行动、同时处理多项任务或过于信任工具的情况下。
下一步是什么？
这不是一个成品——而是一个起点。
随着 AI 编码工具的不断发展，我们的安全开发方法也必须随之改进。我们的AI 安全规则免费使用，并可根据您的项目进行调整和扩展。我们致力于持续改进这些规则集，也期待您的反馈——请立即试用并告诉我们您的想法。
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AI辅助编码正在重塑我们构建软件的方式。让我们从一开始就确保它的安全。
资源
安全技能基准测试：简化企业安全设计
寻找有关 "按设计确保安全 "计划成功与否的有意义的数据是众所周知的难题。首席信息安全官（CISO）在试图证明投资回报率（ROI）和安全计划活动在人员和公司层面上的商业价值时，往往会面临挑战。更不用说，企业要深入了解自己的组织是如何以当前的行业标准为基准的，更是难上加难。美国总统的《国家网络安全战略》向利益相关者提出了 "通过设计实现安全和弹性 "的挑战。让 "按设计保证安全 "计划发挥作用的关键不仅在于为开发人员提供确保代码安全的技能，还在于向监管机构保证这些技能已经到位。在本演讲中，我们将分享大量定性和定量数据，这些数据来自多个主要来源，包括从超过 25 万名开发人员那里收集的内部数据点、数据驱动的客户洞察力以及公共研究。利用这些数据点的汇总，我们旨在传达一个跨多个垂直领域的 "按设计保证安全 "计划的现状。报告详细阐述了这一领域目前未得到充分利用的原因、成功的技能提升计划对降低网络安全风险的重大影响，以及消除代码库中各类漏洞的潜力。
