提高人工智能新世界中的安全开发能力
Secure Code Warrior 支持企业过渡到人工智能辅助开发实践，提供高度相关的技能提升计划，旨在解决从缺乏与人工智能和 LLM 协同工作的意识、对人工智能生成的代码安全性过于自信到与人工智能编码相关的新漏洞等各个方面的差距。
为 SLDC 的各种角色获取涵盖 AI/LLM 主题的一流内容，以降低风险。从开发人员和 QA 到架构师和产品经理，我们都能为您提供帮助。
用人工智能/土地管理推动对发展的认识
SQL 注入
从即时工程和数据模型中毒到敏感信息泄露和模型盗窃，我们帮助开发人员了解人工智能生成代码的缺点，强化确保开发人员始终关注数据安全性、模型完整性和道德考虑因素的重要性。
与法学硕士合作时保持与时俱进
深入了解最新主题的详细信息，如新的 2025 年 OWASP LLM 十大主题（包括供应链和错误信息）。提供 20 多项活动，从详细的指南分解和案例研究，到涵盖编写代码时使用人工智能/LLM 的优势和潜在危险的视频。
与人工智能助手一起编码 "互动实验室
这些练习模拟了一个人工智能编码助手对现有代码进行修改的环境。开发人员的任务是通过接受或拒绝人工智能解决方案或您的同事提出的建议（本质上是拉动请求）来验证这些更改。
安全的人工智能编码
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
发现我们的Learning Platform
Secure Code Warrior 我们提供许多方法让您的开发人员深深地沉浸在安全编码的挑战中并为之兴奋。我们通过高度灵活和可定制的实践应用安全培训，帮助您确保金融服务的安全软件开发。
- 超过60种语言框架，包括嵌入式语言
- 实践学习
- 超过8,000项学习活动
Learning Platform
我们为您提供服务
我们为金融服务业提供什么
使合规性更容易
通过实施针对团队特定语言和框架的技能提升计划和评估，轻松实现合规性。通过提供持续的、针对特定角色的培训，您可以让开发人员了解并满足合规性要求，而不会干扰他们的工作流程。这些有针对性的计划可确保您的团队不仅了解必要的法规，而且完全有能力在日常工作中应用这些法规。自动评估和进度跟踪进一步简化了合规流程，让您确信您的团队始终掌握最新的行业标准，并为任何审计做好了准备。
保护你的品牌
确保你的代码库安全对于保护敏感的财务和客户数据以及保护你的品牌声誉至关重要。
放心地发送安全代码
将安全软件开发作为战略的重要组成部分，从而更快地交付高质量代码。为您的开发人员配备识别和修复经常出现的漏洞所需的技能和工具，确保将安全性融入开发生命周期的每个阶段。这种方法不仅能加快安全代码的交付速度，还能减少与最后一刻的安全修复相关的压力和不确定性。通过将安全性融入开发文化，您可以放心地交付产品，因为您知道您的代码符合最高的质量标准，并能抵御不断变化的威胁。
最大限度地提高释放速度
从一开始就优先考虑安全问题意味着减少修复安全漏洞的时间，而有更多的时间发布你的客户喜欢的出色功能。
见证
重新定义基本要素。
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