信任代理：人工智能在代码创建环节实现人工智能网络安全治理。
Les assistants de codage IA, les API LLM, les agents CLI et les outils connectés au MCP influencent désormais le code de production au quotidien. La vitesse de développement s'est accélérée, introduisant une nouvelle complexité de gouvernance tout au long du cycle de vie des logiciels.
它使人工智能辅助开发在安全的软件开发生命周期中变得可视化、可审计且可管理，帮助组织在代码进入生产环境前识别并降低开发人员风险。
Les outils traditionnels de sécurité des applications détectent les vulnérabilités une fois le code écrit. Trust Agent applique les restrictions des modèles d'IA et les politiques de codage sécurisées lors de la validation, empêchant ainsi l'introduction de vulnérabilités avant leur entrée en production.
Capturez l'utilisation observable des outils et des modèles d'IA dans les flux de travail des développeurs, en corrélant l'activité aux référentiels, aux contributeurs et à la posture de gouvernance.
Surface a activement utilisé les fournisseurs de MCP, les utilisateurs concernés et l'exposition au référentiel, établissant ainsi une base de référence de gouvernance pour les chaînes d'approvisionnement des outils d'IA.
Corrélez les signaux d'utilisation de l'IA, les métadonnées de validation, le Trust Score® des développeurs et les benchmarks de vulnérabilité pour identifier une exposition élevée avant que le code n'entre en production.
Déclenchez un apprentissage ciblé en fonction du risque de validation, de l'influence de l'IA et du Trust Score® des développeurs, afin de réduire les vulnérabilités récurrentes.
Fournissez des tableaux de bord prêts à l'emploi avec les tendances d'utilisation de l'IA, la visibilité du MCP et les mesures de vulnérabilité introduites, sans stocker de code source ni d'instructions.
Agent de confiance : l'IA s'intègre aux flux de travail de développement modernes assistés par l'IA, prenant en charge à la fois les outils établis et émergents de l'écosystème.
Les environnements pris en charge incluent :
Agent de confiance : AI soutient les principaux fournisseurs de LLM, notamment :
信任代理：通过降低AI引入的风险、强化提交级别的责任追溯能力，并在AI辅助开发全流程中实施可执行的治理机制，该方案将AI治理从静态政策转化为可量化的提交级控制——使AI应用转化为基于证据的安全成果。
了解Trust Agent: AI如何在人工智能辅助开发过程中实现可视化、关联分析和策略控制。
了解Trust Agent: AI如何在您的安全软件开发生命周期中，使AI辅助开发变得可视化、可衡量且可执行。