将安全性嵌入代码，降低网络风险

在开发人员培训之外，通过相关的实践学习，在整个开发过程中植入安全思维，从而降低风险。

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。
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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。

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。

模拟 "使用人工智能助手编码 "的活动

模拟拉取请求的实践活动。开发人员的任务是在模拟环境中验证更改，接受或拒绝对现有代码提出的建议，这些建议可能来自人工智能解决方案，也可能来自利用人工智能辅助编码的同事。这种互动体验有助于展示实践中的应用知识，并强调批判性思维在利用人工智能辅助编码方面的重要性。

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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。

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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。

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了解你的组织的风险状况

任何数据泄露都会损害您的品牌声誉，导致您的组织失去业务或招致监管罚款。您知道吗，67% 的开发人员承认，他们在明知代码存在漏洞的情况下仍将其发送出去。Secure Code Warrior我们的开发人员安全培训平台可帮助您评估开发人员的安全编码技能，让您创建定制的培训计划，最大限度地降低组织的风险。