贯穿软件开发生命周期（SDLC）的AI主导型软件风险控制平面
将可观察性和策略集成到开发人员的工作流程中
通过可测量的风险降低实现安全编码与AI训练
促进引入与投资回报的战略咨询与服务
符合行业标准的安全编码与人工智能安全内容
涵盖75种以上语言和650多个现实世界中的漏洞
集成开发环境、代码仓库、构建管道、安全工具之间的集成
旨在降低风险并大规模保护代码的灵活方案
人类与AI生成的代码的实时可见性与治理
通过安全且符合法规的软件开发来保护客户数据
在快速发展的工程团队中全面推进安全开发
在政府系统整体中推进安全开发
横跨嵌入式、云端及人工智能软件的安全连接系统
保护患者数据和临床系统免受不断演变的软件风险侵害
提升开发者技能、保障数字体验安全、保护客户数据
从提交到生产环境，将安全性融入其中。
管理人工智能开发，降低影子人工智能风险
在最新的AI工作流中实施威胁建模。
在编码指导中为主要漏洞设定优先级
优先处理关键漏洞，并提供编码指导
建立可视性、策略管理、AI风险问责机制
通过软件风险的可视化与控制实现成果提升
通过指导和技能提升，能够更快速地构建安全代码。
通过可测量的安全结果将风险降至最低。
人工智能主导的软件风险指南、调查与洞察
人工智能软件治理的趋势与洞察
网络研讨会、会议、专家安全讨论
最佳实践、视频、实用编码指南
展示风险降低与证券投资的效果。
最大限度地减少漏洞暴露给开发者的风险。
将安全开发与法规和审计联动起来。
在保持速度的同时，掌握安全的编码技能。
OWASP 2025年十大安全风险中，软件供应链缺陷位列第三。通过实施严格的SBOM（软件物料清单）、依赖关系追踪以及强化CI/CD管道，可有效降低这一高影响风险。
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