提高人工智能新世界中的安全开发能力
Secure Code Warrior 通过高度相关的技能提升计划支持企业过渡到人工智能辅助开发实践，旨在解决各种差距，从缺乏使用人工智能和 LLM 的意识，到对人工智能生成的代码的安全性过度自信，以及与人工智能编码相关的新漏洞的出现。
获取涵盖 AI/LLM 主题的优质内容，适用于软件开发生命周期 (SDLC) 中各种角色，从而降低风险。从开发人员和 QA 到架构师和产品经理，我们都能满足您的需求。
下一代安全软件开发
在人工智能+开发者的世界中降低风险
随着代码行数越来越多，审查越来越少，隐藏的错误、安全漏洞和技术债务的风险也成倍增加。这种转变使得代码审查、测试和安全编码实践比以往任何时候都更加重要，以确保速度不会以可靠性和安全性为代价。在使用 Github Copilot、Cursor AI、Amazon Q developer 等工具的环境中，提高开发人员的技能是取得更好成果的第一步，同时也强调了持续重视安全代码教育的必要性。
探索Learning Platform 内容
通过可观察性和治理管理人工智能风险
技能计划只是确保您应对人工智能辅助编码带来的额外风险的第一步。SCW Trust Agent™可让您了解使用代码库的开发人员，并深入了解他们的安全技能。然后，您可以为代码库配置策略，通过主动治理来帮助改善您的安全状况。
探索南华早报信托代理合规之外的可衡量影响
采用积极主动的安全代码最佳实践方法的组织，不仅能遵守合规性要求，还能看到实实在在的业务成果。因为解决漏洞的最具成本效益的方法是从一开始就预防它们。SCW Trust Score™为企业提供了一种衡量和基准开发人员安全技能随时间推移的进展情况的方法，这对于早期采用人工智能驱动的编码环境尤为重要。
了解南华早报信任度得分
使用免费安全规则指导更安全的 AI 代码生成
AI 编码工具速度很快，但并不总是安全。 Secure Code Warrior的免费 AI 安全规则提供简单、轻量级的防护机制，帮助 Copilot 和 Cursor 等工具默认生成更安全的代码。易于采用、扩展并集成到您的配置中，无需 SCW 帐户。
探索AI安全规则不是所有的开发者培训都是平等的
50%的开发人员认为他们需要大量的合规性培训，另有42%的开发人员认为他们需要一些培训（《开发人员驱动的安全状况报告》）。但是，软件安全合规并不一定是僵化的、没有创造力的开发，它应该让开发人员从一开始就优先考虑安全编码。激发开发人员创造力和解决问题能力的动态内容有助于
通过背景培训留住知识
在减少风险的同时安全地编码
降低成本
简而言之，在开发的早期阶段识别并修复任何漏洞，将大大降低与返工相关的成本。我们创建平台的目的就是帮助降低与返工相关的成本，同时，最重要的是通过消除代码创建过程中的软件漏洞来降低风险。进一步了解我们的平台如何帮助您实现投资回报率。
提高释放速度
实施最佳做法
重新定义基本要素。
