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。
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获得更好结果的第一步，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
政府安全解决方案中的安全软件开发新时代
根据IBM的2022年数据泄露成本报告，2022年美国数据泄露的平均成本为944万美元。随着各机构对云优先和DevSecOps的关注，将安全嵌入到开发生命周期中至关重要。拜登政府的EO为满足网络安全标准开创了先例，建立了一个应对事件的游戏手册，其中包括对安全软件开发的关注。其他政府也一定会跟进。
编码时始终牢记软件安全
- 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
改善国家网络安全状况
培养你的安全人才
铲除漏洞
实现合规
降低成本
重新定义基本要素。
