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安全规则提高生产力，但风险也在增加
人工智能编码工具的广泛应用带来了新的挑战：人工智能生成的代码缺乏可见性和治理。
78%
- StackOverflow
30%
- arXiv
50%
- BaxBench
信任代理的好处：人工智能
SCW Trust Agent的全新人工智能功能提供了深入的可观察性和控制能力，让您能够在不牺牲安全性的前提下，在安全软件开发生命周期（SDLC）中放心地管理人工智能的采用。
人工智能在 SDLC 中的挑战
如果没有管理人工智能使用的方法，CISO、AppSec 和工程领导者就会面临新的风险和他们无法回答的问题。一些问题包括：缺乏对哪些开发人员正在使用哪些未经批准的模型的可见性。无法深入了解人工智能生成的代码在贡献代码中所占的比例。
- 无法了解哪些开发人员在使用未经批准的模型。
- 开发人员使用人工智能的安全熟练程度存在不确定性。
- 无法深入了解人工智能生成的代码在贡献代码中所占的比例
- 无法执行管理人工智能工具风险的政策和治理。
独特的信号组合
SCW 帮助企业在不牺牲安全性的前提下加快人工智能驱动的开发速度。AI Signals 是首个提供可视性和治理的解决方案，它通过将三个关键信号进行独特组合，在提交级别了解人工智能辅助开发人员的风险。
- 人工智能编码工具使用情况：深入了解谁在使用哪些人工智能工具，哪些代码库上有哪些 LLM 模型。
- 实时捕获：信任代理：人工智能在开发人员的电脑和集成开发环境中拦截人工智能生成的代码。
- 开发人员的安全编码技能：我们可以清楚地了解开发人员的安全编码能力，这是负责任地使用人工智能所需的基本技能。
人工智能使用可见性
全面了解人工智能编码助手和代理以及支持它们的 LLM。发现未经批准的工具和模型。不再有 "影子人工智能"。
按开发人员和代码库分列的人工智能辅助提交的可观察性
深入了解人工智能辅助软件开发，包括哪些开发人员在哪些代码库中使用了哪些 LLM 模型。
综合治理与控制
将人工智能生成的代码与实际提交连接起来，以了解引入的真正安全风险。自动执行策略，确保人工智能开发人员在其贡献被接受之前符合安全编码标准。
探索人工智能洞察
信任代理：AI 让公司能够看到开发人员使用 LLM 支持的代码生成工具所带来的风险。该解决方案分为三个步骤：
- 检查人工智能生成的代码流量：信任代理：AI 部署为一个简单的集成开发环境插件或端点代理，用于拦截和监控由 GitHub Copilot、ChatGPT、Google Gemini 或 Cursor 等人工智能编码工具生成的代码。
- 用开发人员技能水平丰富数据： 最后一步是利用 SCW 行业领先的安全代码学习产品所衡量的开发人员的安全编码熟练程度来丰富这些数据。
通过关联这些关键信号，Trust Agent：人工智能为安全和工程团队提供了可操作的信息，包括未经许可的 LLM 模型的使用，以及识别安全编码知识有限的开发人员提交人工智能生成的代码。
有关人工智能生成编码的重要要点
人工智能编码对开发人员的批判性思维有何影响？
人工智能辅助开发大大提高了编码速度，导致编写的代码量激增。开发人员现在可以在几秒钟内生成整个函数、模块甚至应用程序，从而缩短整体开发时间，但这种生产力的提升也带来了新的挑战。
研究表明，人们认为人工智能生成的答案是理所当然的，从根本上消除了得出正确答案的批判性思维过程。
什么是 "氛围编码"？
人工智能使工作流程更加流畅和直观，最近被称为 "活力编码"。在这种情况下，开发人员关注的是高级意图而不是语法。
使用人工智能后，软件开发发生了哪些变化？
现代软件开发人员越来越多地利用 Cursor AI、Windsurf、Amazon Q Developer 和 GitHub Copilot 等人工智能驱动的编码助手来提高工作效率、减少重复性工作并改善代码质量。这些工具就像智能配对程序员一样，提供代码建议和错误修复。软件创作正变得更加动态、更具创造性，开发人员的技能也必须随之发展。
重新定义基本要素。
