在代码中嵌入安全性以降低网络风险

除了开发人员培训之外，还要通过相关的动手学习将安全思维嵌入到整个开发过程中，从而降低风险。

在人工智能新世界中提高安全开发技能

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，这些举措旨在解决各种差距，从对使用人工智能和LLM的认识不足，到对人工智能生成的代码的安全性过于自信，以及出现与人工智能编码相关的新漏洞。
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获取涵盖整个 SDLC 中各种角色的 AI/LLM 主题的一流内容，以降低风险。从开发人员和质量保证人员到架构师和产品经理，我们都能满足您的需求。

利用 AI/LLM 提高对开发的认识

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，强调确保开发人员保持对数据安全、模型完整性和道德考虑的关注至关重要。

使用 LLM 时保持最新状态

获取有关OWASP LLM应用程序前十名的详细信息等。我们的平台拥有超过700多种人工智能、LLM和MCP的概念和交互式学习活动，包括人工智能挑战赛、指南、编程实验室、视频、演练、任务、任务和课程模板，使开发人员能够领先于应对人工智能编码带来的风险。

模拟 “使用 AI 助手编码” 的活动

模拟拉取请求的动手活动。开发人员的任务是通过接受或拒绝对现有代码的建议来验证模拟环境中的变化，这些建议可能来自人工智能解决方案或来自利用 AI 编码辅助的同事。这种互动体验有助于在实践中展示应用知识，并强调批判性思维在利用 AI 编程辅助方面的重要性。

데모 예약 지금 시도해 보세요

安全 AI 编码

下一代安全软件开发

在 AI + 开发人员世界中降低风险

随着更多代码行生成速度更快、审查更少，隐藏漏洞、安全漏洞和技术债务的风险呈指数级增长。这种转变使代码审查、测试和安全编码实践比以往任何时候都更加重要，从而确保速度不会以牺牲可靠性和安全性为代价。在使用 Github Copilot、Cursor AI、Amazon Q 开发人员和其他工具的环境中，提高开发人员的技能是取得更好成果的第一步，这突显了继续重视安全代码教育的必要性。

探索学习平台内容

利用可观测性和治理管理 AI 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 信任代理™ 使您可以了解使用您的代码库的开发人员，并深入了解他们的安全技能。然后，您可以为代码存储库配置策略，通过主动治理来帮助改善安全状况。

探索 SCW 信任代理

合规之外的可衡量影响

采用主动方法保护超出合规性范围的代码最佳实践的组织，将看到切实的业务成果。因为解决漏洞的最具成本效益的方法是从一开始就防止漏洞。 SCW 信任分数™ 为组织提供了一种衡量和基准开发人员安全技能在一段时间内的进步的方法，这对于早期采用人工智能驱动的编码环境而言，跟踪这些进展尤其重要。

探索 SCW 信任分数

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，但并不总是安全的。Secure Code Warrior的免费人工智能安全规则提供了简单、轻便的护栏，可帮助Copilot和Cursor等工具默认生成更安全的代码。易于采用、扩展和放入您的配置，无需 SCW 帐户。

探索 AI 安全规则

人工智能时代

提高生产力，但增加风险

人工智能编程工具的广泛采用带来了新的挑战：对人工智能生成的代码缺乏可见性和治理。

78%

的开发人员在开发过程中使用人工智能工具。
-堆栈溢出

30%

AicoPilot 生成的代码中包含与 38 种不同的 CWE 类别相关的安全漏洞-arXiv
-arXiv

50%

AicoPilot 生成的代码中包含与 38 种不同的 CWE 类别相关的安全漏洞-arXiv
-baxBench

信任代理的好处：人工智能

SCW Trust Agent 的新 AI 功能提供了所需的深度可观察性和控制力，让您在不牺牲安全性的前提下，在安全软件开发生命周期 (SDLC) 中自信地管理 AI 采用情况。

관측 가능성

SQL 注入

深入了解人工智能辅助开发，包括哪些开发人员正在使用哪些 AI/LLM 模型以及基于哪些代码库。

통치

自动执行政策，确保支持人工智能的开发人员在关键存储库接受其捐款之前满足安全编码标准。

风险指标和基准

将 AI 生成的代码与开发人员技能水平、产生的漏洞和实际提交联系起来，以了解引入的真正安全风险。

AI 在 SDLC 中面临的挑战

如果无法管理人工智能的使用，首席信息安全官、AppSec和工程领导者就会面临他们无法回答的新风险和问题。一些问题包括：对哪些开发人员正在使用哪些未经批准的模型缺乏可见性。使用人工智能的开发人员的安全能力存在不确定性。不知道贡献的代码中有多少百分比是人工智能生成的。无法执行政策和治理来管理 AI 工具风险。

对哪些开发人员正在使用哪些未经批准的模型缺乏可见性。
使用人工智能的开发人员的安全能力存在不确定性。
不清楚贡献代码的百分比是人工智能生成的
无法执行政策和监管来管理 AI 工具风险。

独特的信号组合

SCW 使组织能够在不牺牲安全性的情况下拥抱人工智能驱动的开发速度。AI Signals是第一个通过关联三个关键信号的独特组合来提供可见性和治理的解决方案，以了解AI辅助开发人员在提交层面的风险。

AI 编码工具的用法： 深入了解谁在使用什么人工智能工具，哪些 LLM 基于哪些代码库建模。
实时捕获： 信任代理：AI 在开发者的计算机和 IDE 上拦截人工智能生成的代码。
开发人员安全编码技能： 我们可以清晰地了解开发者的安全编码能力，这是负责任地使用人工智能所需的基础技能。

AI 使用情况可见性

全面了解 AI 编程助手和代理，以及为他们提供支持的 LLM。发现未经批准的工具和模型。不再 “影子人工智能” 了。

开发人员和代码库对 AI 辅助提交的可观察性

深入了解人工智能辅助软件开发，包括哪些开发人员正在使用哪些 LLM 模型以及基于哪些代码库。

综合治理和控制

将 AI 生成的代码与实际提交相关联，以了解引入的真正安全风险。自动执行政策，确保支持人工智能的开发人员在捐款被接受之前满足安全编码标准。

그것은 어떻게 작동하는가

探索 AI 见解

Trust Agent：人工智能使公司能够了解开发人员使用LLM支持的代码生成工具带来的风险。该解决方案分三个步骤完成此操作：

检查 AI 生成的代码流量： 信任代理：人工智能作为简单的 IDE 插件或端点代理进行部署，用于拦截和监控人工智能编码工具（例如 GitHub Copilot、ChatGPT、Google Gemini 或 Cursor）生成的代码。
丰富开发者技能等级： 最后一步涉及使用贡献开发者的安全编码能力来丰富这些数据，该能力由 SCW 行业领先的安全代码学习产品衡量。

通过关联这些关键信号，Trust Agent: AI 为安全和工程团队提供可操作的信息，包括未经批准的 LLM 模型的使用以及识别安全编码知识有限但正在提交人工智能生成的代码的开发人员。