La IA puede escribir código, pero la habilidad lo asegura.

Nuestra plataforma de codificación segura empresarial desarrolla las habilidades necesarias para proteger el código generado tanto por humanos como por IA sin ralentizar la entrega.

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De la empresa #1 de formación en codificación segura
Valide el código generado por IA para detectar vulnerabilidades ocultas
Reconozca los patrones inseguros introducidos por los LLM
Aplica estándares de codificación segura en todos los idiomas
Afronte nuevos riesgos, como la inyección inmediata

La formación tradicional en seguridad se centra en — no capacidad. El análisis estático detecta los problemas una vez que se presentan. Reducir el riesgo del software requiere mejorar el comportamiento de codificación segura La capacidad de codificación segura es la base de una gobernanza eficaz del software de IA.

产品概述

Build developer capability for secure AI development

Secure Code Warrior Learning provides AI security training that builds the skills behind every commit. Developers learn to secure AI-generated code through hands-on practice across real-world AI workflows, reducing risk at the source.

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Capacidades principales

Desarrolle competencias de codificación segura a escala

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Laboratorios de codificación seguros y prácticos

Laboratorios de codificación seguros y prácticos

Práctica, no contenido pasivo

Los desarrolladores resuelven las vulnerabilidades reales mediante ejercicios interactivos en más de 75 lenguajes y marcos.

Módulos de seguridad específicos para IA

Módulos de seguridad específicos para IA

Desarrollo seguro asistido por IA

Valide y proteja el código generado por IA, detecte patrones inseguros y aplique estándares seguros en los flujos de trabajo asistidos por IA.

Rutas de aprendizaje adaptativo

Rutas de aprendizaje adaptativo

Desarrollo de habilidades basado en el riesgo

Asigne automáticamente una formación específica en función del comportamiento de los desarrolladores, confirme las señales de riesgo o compare las brechas.

Mide el progreso

Mide el progreso

Cree puntos de referencia y observe las mejoras

Evalúe la competencia de los desarrolladores, compárelos con los de sus pares y realice un seguimiento del progreso medible de la codificación segura con SCW Trust Score®.

实现合规

实现合规

Demuestre las mejoras de seguridad

Alinee la capacitación con los 10 principales de OWASP, NIST, PCI DSS, CRA y NIS2 con informes listos para la auditoría.

人工智能软件治理

人工智能驱动发展控制计划

让人工智能驱动的开发过程变得可见、安全且具有弹性,在生产前规避漏洞,使团队能够快速且自信地推进工作。

任务

Discover Quests
Quests combine AI Challenges, labs, and missions into guided programs aligned to real-world AI risks and concepts
AI/LLM SECURITY
AI Agents and their Protocols (MCP, A2A and ACP)
Coding With AI
Introduction to AI Risk & Security
LLM Security Design Patterns
OWASP Top 10 for LLM Applications
基于人工智能的威胁建模
Vibe Coding: Risk Management Framework
CYBERMON 2025 BEAT THE BOSS
Bypassaur: Direct Prompt Injection
Keykraken: Indirect Prompt Injection
Promptgeist: Vector and Embedding Weaknesses
Proxysurfa: Excessive Agency

编码实验室

Discover Coding Labs
Practice real-world AI and application security scenarios in live coding environments. Fix vulnerabilities as they would appear in actual development work — not just theory.
直接提示注入
直接提示注入
直接提示注入

人工智能挑战

Discover AI Challenges
Over 800 challenges that simulate real AI-assisted development workflows. Build the ability to detect insecure patterns, validate AI outputs, and prevent vulnerabilities before they reach production.
800+ AI security challenges

毋庸置疑,这是个很好的机会。悬浮在空中的各种元素的三层结构。他说:"我的意思是说,我可以在这里工作,但我不能在这里工作,因为我不能在这里工作,因为我不能在这里工作。在这里,我想说的是,我们要做的是,在我们的生活中,我们要做的是,在我们的生活中,我们要做的是,在我们的生活中,我们要做的是。在这里,我想说的是,我们的生命力是有限的。

Missions

Discover missions
Apply skills across complex, multi-step scenarios that simulate authentic AI risks. Missions build the muscle memory to recognise and respond to real threats in context.
AI/LLM SECURITY
直接提示注入
过度代理
不正确的输出处理
间接提示注入
LLM Awareness
敏感信息披露
Vector & Embedding Weaknesses
Resultados e impacto

从源头减少漏洞

Secure Code Warrior Learning reduce las vulnerabilidades recurrentes, refuerza los hábitos de codificación segura y demuestra una mejora apreciable para los desarrolladores. Estos resultados demuestran el impacto cuantificable de la formación empresarial en codificación segura a gran escala en los entornos de desarrollo modernos.

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*即将推出
Reducción de las vulnerabilidades introducidas
53%+
Significa más rápido
hora de remediar
3x+
Práctico actividades de aprendizaje
11,2k+
编码语言与框架
75+
它是如何工作的

What developers learn in AI security training

Coverage spans LLM vulnerabilities, agent protocols, infrastructure security, and foundational AI security design — mapped to real developer workflows.

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LLM Vulnerability Coverage

Practice real-world AI and LLM security risks.

AI security training teaches developers how to identify, prevent, and remediate vulnerabilities in AI-generated code and modern AI systems, including:

直接提示注入
过度代理
不正确的输出处理
间接提示注入
敏感信息披露
Supply ChainMCP, Agents, and AI Infrastructure Security
系统提示泄露
向量与嵌入的弱点
AI Security Concepts and Design

Build foundational AI security knowledge

Developers learn how to securely design and review AI systems through:

AI Agents and their Protocols (MCP, A2A and ACP)
Coding With AI
Introduction to AI Risk & Security
LLM Security Design Patterns
OWASP Top 10 for LLM Applications
基于人工智能的威胁建模
Vibe Coding: Risk Management Framework
MCP, Agents & AI Infrastructure

Secure AI agents, protocols, and cloud AI environments

Understand and mitigate risks across agent-based systems and AI infrastructure, including MCP and cloud AI services:

Bedrock (Cloud AI Infrastructure)

Secure AI services and model integrations

直接提示注入
过度代理
日志记录和监控不足
敏感信息披露
MCP (Model Context Protocol)

Model Context Protocol — Secure AI agents and protocol interactions

Access Control: Missing Function Level Access Control
Authentication: Improper Authentication
Authentication: Insufficiently Protected Credentials
直接提示注入
间接提示注入
Information Exposure: Sensitive Data Exposure
日志记录和监控不足
Insufficient Transport Layer Protection: Unprotected Transport of Sensitive Information
Server-Side Request Forgery: Server-Side Request Forgery
Vulnerable Components: Using Known Vulnerable Components
Para quién es

Diseñado específicamente para los equipos de gobierno de la IA

Demuestre una competencia medible como desarrollador y reduzca el riesgo de software en el desarrollo asistido por humanos y por IA.

Para líderes de gobernanza de seguridad e IA

Demuestre una competencia medible como desarrollador y reduzca el riesgo de software en el desarrollo asistido por humanos y por IA.

Para líderes de aprendizaje y desarrollo

Ofrezca programas de codificación seguros, medibles y estructurados que impulsen la adopción, demuestren el impacto y se alineen con los requisitos de cumplimiento empresarial.

Para líderes de ingeniería

Permita a los desarrolladores escribir código seguro y resiliente, manteniendo la velocidad y reduciendo la repetición del trabajo.

Para los líderes de AppSec

Amplíe la seguridad impulsada por los desarrolladores y reduzca las vulnerabilidades introducidas sin aumentar el personal de revisión.

El código seguro comienza con desarrolladores seguros

Refuerce las habilidades de codificación segura, reduzca las vulnerabilidades introducidas y genere una confianza medible entre los desarrolladores en toda su organización.

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信任评分
Preguntas frecuentes sobre codificación segura y formación para desarrolladores

Reduzca las vulnerabilidades con un aprendizaje práctico de codificación seguro

Descubra cómo Secure Code Warrior mejora las habilidades de seguridad de los desarrolladores, reduce las vulnerabilidades y ofrece una reducción de riesgos mensurable.

How do developers learn to secure AI-generated code?

Developers learn to secure AI-generated code through hands-on AI security training in simulated AI workflows.

Secure Code Warrior provides Quests, AI Challenges, Coding Labs, and Missions that teach developers how to identify insecure patterns, validate outputs, and prevent vulnerabilities before code reaches production.

What security risks does AI-generated code introduce?

AI-generated code can introduce vulnerabilities such as prompt injection, excessive agency, sensitive data exposure, and insecure output handling.

These risks often appear in otherwise functional code, making them difficult to detect without developer awareness and training.

How is AI security training different from traditional secure coding training?

Secure Code Warrior delivers interactive, AI security training that focuses on how developers interact with AI systems, not just how they write code.

It teaches developers how to validate AI outputs, recognize insecure patterns introduced by LLMs, and apply secure coding practices across AI-assisted workflows.

Traditional training focuses on known vulnerabilities, while AI security training prepares developers for emerging, dynamic risks.

How does Secure Code Warrior support AI security training?

Secure Code Warrior builds developer capability through hands-on learning across AI Challenges, Missions, Coding Labs, and Quests.

Developers practice securing AI-generated code in real-world scenarios, helping reduce vulnerabilities at the source and support AI Software Governance.

What AI technologies and frameworks are covered?

Secure Code Warrior provides learning across modern AI technologies and frameworks, including:

  • AI agents and protocols (MCP, A2A, ACP)
  • Python LangChain 
  • Python MCP
  • Terraform AWS (Bedrock)
  • Typescript LangChain
  • LLM security concepts and design patterns

This ensures developers are prepared to secure real-world AI systems and workflows.

How can organizations govern AI-assisted development and reduce risk?

Organizations govern AI-assisted development by gaining visibility into how AI is used, applying governance policies within development workflows, and strengthening developer capability.

Secure Code Warrior supports this through Trust Agent AI, which provides visibility into AI usage across development workflows, correlates risk at the commit level, and enforces security policies. Combined with hands-on learning, this helps organizations reduce risk before vulnerabilities reach production.

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