来自#1安全编码培训公司
缺乏结构化的AI软件治理，企业将面临所有权分散、可视性受限及风险敞口不断扩大的困境。AI辅助开发虽能提升编码速度，但若缺乏可执行的监督机制，也将加剧安全漏洞风险并影响供应链安全。
什么是人工智能软件治理？
可执行的AI驱动开发监控
它使组织能够：
- 了解人工智能的应用领域与方式
- 将人工智能支持的提交与软件风险相关联
- 在提交时定义并执行AI使用政策
- 加强人类与人工智能驱动发展中的问责机制
人工智能软件治理为何重要
KI加速了开发进程。
KI 扩展您的软件供应链。
人工智能会导致模型风险和问责缺口。
治理必须可衡量、可执行且可核查。
核心能力
管理人工智能软件的生命周期
传统应用安全工具在代码编写完成后才识别安全漏洞。人工智能软件治理则通过执行策略、验证AI模型使用情况并关联传输过程中的风险，从而在安全漏洞进入生产环境前将其扼杀在萌芽状态。
人工智能工具与模型的可追溯性
理解人工智能如何影响代码
全面掌握哪些人工智能工具和模型影响着所有代码库中的代码，从而建立可核查的人工智能使用清单。
暗影中的KI识别
披露未经授权的人工智能使用
识别在未经授权的控制机制之外运行的非授权人工智能工具和模型。
LLM安全基准测试
以安全为首要考虑的模型选择
根据真实漏洞模式评估人工智能模型的性能，并编写经过批准的模型。
风险评估与企业管理在承诺层面的实施
避免生产前的风险
将人工智能驱动的提交与风险信号相关联，并在代码进入生产环境前实施可执行的策略。
MCP服务器的可见性
人工智能代理的安全供应链
识别所使用的MCP服务器，并对未经批准的连接实施提交级别的策略。
开发者发现与情报
消除阴影贡献者
持续识别开发人员、人工智能驱动的活动及提交模式，以提升责任追溯与风险透明度。
适合谁
我们服务的目标群体
专为负责保障软件开发安全的领导者设计，因人工智能正成为生产代码的重要组成部分。
在交付前控制人工智能辅助开发
追踪人工智能模型的使用情况。在提交时执行政策。对人工智能软件的供应链保持可追溯控制。
人工智能软件治理平台常见问题解答
基于人工智能的软件开发：控制、测量与保障
了解Secure Code Warrior 在人工智能驱动的开发工作流中实现Secure Code Warrior 、策略执行与控制。