在风险萌芽前,阻止人工智能软件的潜在威胁

每次提交时都交付安全、高质量的代码——无论代码由谁(或什么)编写。

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虫洞
KI软件生成

人工智能辅助开发的控制层

让人工智能驱动的开发过程变得可视化、安全且具有韧性,在生产前就消除安全漏洞,使团队能够快速且充满信心地采取行动。

大规模企业管理,人工智能开发充满信心。

制定政策,获取全公司范围的洞察,并在整个开发周期中防止失控的人工智能生成风险。

了解人工智能生成的代码量概览

  • 制定并实施适用于所有人工智能工作流的安全开发准则
  • 加强工程团队的安全编码能力
  • 获取实用的语言和安全漏洞培训
人工智能治理
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通过AI预防提交过程中的安全漏洞

减少已引入的安全漏洞超过53%

  • 为开发人员和人工智能驱动的工作流开发安全的编码功能
  • 在开发者工具中直接提供符合政策导向的指导
  • 了解人工智能生成的代码如何影响软件风险
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在不降低效率的前提下扩展人工智能开发

将平均修复时间(MTTR)缩短高达82%

  • 通过自适应学习和实践练习,推动您技能的可衡量提升
  • 在开发者工具中提供实时指导
  • 尽早修复漏洞以降低返工成本
工程
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为什么我们很棒

安全可靠,专为您的现有工具设计

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概念性与互动性学习活动
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脆弱性问题与安全方案
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人工智能挑战:15种编程语言
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编程语言与框架
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我们最新的内容

小册子
01.01.2026
Securecode培训的主题与内容

我们行业领先的内容持续更新,以适应不断变化的软件开发环境,同时兼顾您的角色需求。内容涵盖从人工智能到XQuery注入的广泛主题,面向各类角色提供支持——从架构师、工程师到产品经理和质量保证人员。欢迎通过主题和角色分类,探索我们内容目录的精选内容。

软件安全
01.01.2026
赛博兽归来:击败BOSS KI任务现已开放

Cybermon 2025 击败老板现已全年开放,可在SCW平台使用。该方案采用先进的AI/LLM安全防护机制,致力于推动大规模安全人工智能开发进程。

合规
01.01.2026
《网络弹性法》解读:对安全设计软件开发意味着什么

了解欧盟《网络弹性法案》(CRA) 的具体要求、适用对象,以及开发团队如何通过安全方法、漏洞预防和开发者能力建设来做好准备。

软件安全
01.01.2026
启用器1:明确定义且可衡量的成功标准

启航者1开启我们十集系列《成功启航者》,展示如何将安全编码与降低风险、提升速度等业务成果相结合,从而实现长期项目成熟度。

公司
01.01.2026
SCW迎来十一周年:一场关于适应性与持续改进的实时实践课

2025年对人工智能、网络安全以及SCW而言都是重要的一年。我正以沉稳的信心迎接2026年,这份乐观唯有辛勤付出终获回报才能孕育。 

客户案例
01.01.2026
荷兰商会为大规模开发者驱动的安全性树立标杆

荷兰商会分享了如何通过基于角色的认证体系、信任评分基准以及共同承担安全责任的文化,将安全编码融入日常开发实践。

电子书
01.01.2026
OWASP十大安全风险2025电子书

想征服OWASP十大漏洞?立即下载《OWASP十大漏洞防护指南:2025版》,让您的应用程序无懈可击。

软件安全
01.01.2026
OWASP 十大新风险类别:期待意外

OWASP Top 10 2025 在第 10 位增加了异常情况的错误处理。通过 "故障关闭 "逻辑、全局错误处理程序和严格的输入验证来降低风险。

软件安全
01.01.2026
OWASP 2025年十大安全风险:软件供应链漏洞

OWASP 2025年十大安全风险将软件供应链漏洞列为第三大威胁。通过严格的软件物料清单(SBOM)、依赖项追踪以及CI/CD管道强化措施,有效降低这一重大风险。

产品
01.01.2026
OWASP十大安全漏洞2025版——新增内容Secure Code Warrior 保持更新

了解OWASP十大安全风险2025版有哪些变化,Secure Code Warrior 通过更新的任务、课程和开发者洞察助力Secure Code Warrior 。

可观测性

让人工智能驱动的开发风险可视化

了解人工智能代码的使用方式、相关风险及其背后的行为机制——助您在漏洞出现前及时堵住安全漏洞。

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阅读案例研究

安全冠军网络被视为该计划的核心控制机制。对某支团队而言,其成效显著——平均修复安全漏洞的时间缩短了82%。

马兹-霍华德
Sage以人为本安全负责人

探索阴影AI

了解您的团队正在使用哪些人工智能工具、大型语言模型和多任务处理器。

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信任代理政策

关联真实风险

将人工智能辅助代码与开发者知识相结合,并在提交时修复已知安全漏洞。

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政策门控

追踪人工智能工具的使用情况

了解人工智能驱动的开发活动发生在何处——按代码库、项目和贡献者分类。

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分销图表

优先处理关键风险信号

突出显示团队和存储库中提交层面的最紧迫风险热点。

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流程图
学习

从源头减少安全漏洞

通过实际操作学习安全编程与人工智能安全,这些技能融入真实开发工作流程,助力企业将安全漏洞减少53%以上。

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阅读案例研究

Secure Code Warrior 。他们协助我们实施并优化了培训计划,从而实现了可量化的风险降低,并强化了安全开发的文化氛围。

塞巴斯蒂安·莱因博特
开发服务产品所有者 
在商会

游戏化实践学习

互动游戏模式——包括编程实验室、任务、挑战和锦标赛——通过真实实践培养扎实的编程习惯。

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游戏化

安全的人工智能代码开发

超过700项AI、LLM和MCP活动指导开发者安全验证AI生成的代码。

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奥比聊天

赋能团队实现优化

将安全意识融入您的开发流程,通过超越开发人员培训的实用、相关学习实现这一目标。

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测试您的安全程序

让您的企业能够与竞争对手比较绩效。为您的安全计划设定符合您需求并实现业务成果的标准。

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分发
企业管理

大规模实施开发者和人工智能政策管控

在代码投入生产前,实现并管控您的AI驱动软件开发周期,同时防范风险、执行政策并建立信任。

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阅读案例研究

Secure Code Warrior 提升了开发人员的生产力,加速了产品和改进方案的上市速度,并随着时间推移显著降低了成本和风险。

艾伦·奥斯本

Paysafe首席信息安全官

建立安全的管理体系

自动化实施策略,确保人工智能开发人员遵守安全的编码标准。

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政策门控

检查已获许可的人工智能模型

在传输时,请将使用范围限制在授权的AI工具、大型语言模型和编码代理。

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政策

在CI中记录、警告或阻止

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提交策略

触发基于策略的问题修复

当检测到风险行为或未经授权的人工智能使用时,启用有针对性的自适应学习。

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自适应学习

在交付前确保基于人工智能的开发安全可靠

查看开发风险,执行政策,并在整个软件开发周期中防止安全漏洞。

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信任评分
人工智能软件管理常见问题解答

您是否了解人工智能软件治理,以及如何降低人工智能驱动的软件风险?

了解什么是人工智能软件治理,为何它至关重要,Secure Code Warrior 如何Secure Code Warrior 安全地引入人工智能驱动的开发。

什么是人工智能软件治理?

人工智能软件治理是指在软件开发过程中,对人工智能应用进行可视化、可测量、可控制及可执行的能力。其涵盖以下方面:确保AI编码助手与大型语言模型的透明度,实施提交级风险分析,执行政策合规性,并阻止高风险AI代码进入生产环境。

为什么人工智能软件治理很重要?

当开发者组织从偶尔使用AI聊天机器人的阶段,转向采用能够自主生成和修改代码的AI代理时,风险范围正急剧扩大。这些工具可能以机器速度引入漏洞、不安全的模式以及合规风险。

人工智能软件治理使组织能够安全地部署人工智能,通过实现人工智能使用情况的可视化、执行策略控制,并在代码进入生产环境前预防人工智能引入的风险。

人工智能开发治理与DevSecOps有何区别?

DevSecOps将安全测试集成到CI/CD管道中以识别漏洞。AI开发治理通过实现AI使用透明化、关联AI驱动提交与开发者能力、在提交时强制执行AI模型策略以及提升安全编码行为来持续推进。DevSecOps识别风险;AI治理则预防风险。

Secure Code Warrior 如何降低Secure Code Warrior ?

人工智能生成的代码安全保障需要洞察人工智能工具的使用情况、提交级别的风险分析以及开发工作流中的治理监控。Secure Code Warrior 统一的人工智能软件治理平台Secure Code Warrior 人工智能可观测性、漏洞关联分析以及开发人员能力洞察。

如何向管理层或审计人员证明人工智能风险降低措施的有效性?

Secure Code Warrior 企业级仪表盘、AI模型可追溯性及治理报告,可量化证明漏洞引入量的减少、Trust Score®指标的提升以及跨团队的合规性改善。

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