AI 软件治理的委员会级执法
Trust Agent 在提交时执行 AI 软件监管——关联人工智能模型的使用情况、开发者风险信号和安全编码策略，以防止在代码投入生产之前引入漏洞。
来自 #1 安全编程培训公司
执法漏洞
AI 正在编写代码。您的安全控制仍然落后。
人工智能辅助开发现已嵌入到现代软件交付中：
- AI 编码助手生成生产就绪代码
- 基于代理的工作流程在开发人员桌面之外运行
- 云端托管的编码机器人在存储库中做贡献
- 以前所未有的速度快速、多语言提交
大多数安全程序在提交时仍然缺乏可执行的控制。组织无法明确回答：
哪些 AI 模型创建生产代码
人工智能辅助代码是否符合安全政策
贡献者是否接受过适当的培训
人工智能的使用是否符合治理标准
传统扫描会在代码合并后检测漏洞。培训可以增强开发人员技能。两者都不在承诺时强制执行治理可见性。
信任代理弥合了执法漏洞— 在引入风险时应用可见性、风险关联和实时控制。
产品概述
人工智能软件治理的执法引擎
Trust Agent 将可见性转化为可行的见解。它将提交元数据、AI 模型使用情况、MCP 活动和治理阈值关联起来，以突出提交时的风险，而不会减缓开发速度。
结果与影响
防范风险。证明控制权。更快地发货。
Trust Agent 减少了人工智能引入的漏洞，缩短了修复周期，确定了高风险提交的优先顺序，并加强了开发者在人工智能辅助开发中的问责制。
即将推出
减少引入的漏洞
53%+
更快的平均时间
进行补救
进行补救
82%
AI 模型
提交时的可追溯性
提交时的可追溯性
100%
人工智能驱动的编码风险优先级
在提交时
核心能力
提交时实时执法
传统的应用程序安全工具会在编写代码后检测漏洞。Trust Agent 在提交时强制执行 AI 模型限制和安全编码策略，在漏洞进入生产环境之前将其防范。
开发者发现与情报
识别影子贡献者
持续识别贡献者、工具使用情况、提交活动和经过验证的安全编码能力。
AI 工具和模型可追溯性
查看 AI 在哪些方面影响代码
保持提交级别的可见性，了解 AI 工具、模型和代理在存储库中做出的贡献。
LLM 安全基准测试
以安全为依据的型号选择
应用 Secure Code Warrior 的 LLM 安全基准测试数据，为批准的 AI 模型和使用决策提供信息。
委员会级别的风险评分和治理
在 CI 中控制风险
分析 AI 辅助提交，并在提交时记录、警告或阻止不合规的代码。
适应性风险补救措施
减少重复出现的漏洞
从真实的承诺行为中触发有针对性的学习，以缩小技能差距并防止风险反复出现。
这是给谁的
专为 AI 治理团队打造
在 AI 驱动的开发发布之前对其进行管理
追踪人工智能的影响。关联实施时的风险。在整个软件生命周期中实施控制。
信任代理常见问题解答
AI 辅助开发的委员会级治理
了解 Trust Agent 如何提供提交级别的可见性、开发者信任评分和可执行的 AI 治理控制。