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如果没有结构化的人工智能软件治理，组织将面临所有权分散、知名度有限以及 曝光率不断增加。 人工智能辅助开发提高了代码速度——但如果没有强制性的监督，它还会增加引入的漏洞风险和模型供应链的风险。
Was ist KI-Software-Governance?
对人工智能驱动的开发进行强制监督
它使组织能够：
- 深入了解人工智能的使用地点和方式
- 将 AI 辅助提交与软件风险相关联
- 在提交时定义和执行 AI 使用政策
- 加强对人类和人工智能辅助开发的问责制
为什么 AI 软件治理很重要
AI 加速开发。
AI 扩展了您的软件供应链。
人工智能引入了模型风险和问责差距。
人工智能治理必须是可衡量的、可执行的和可审计的。
Kernkompetenz
管理 AI 软件生命周期
传统的应用程序安全工具会在编写代码后检测漏洞。人工智能软件治理强制执行政策，验证 AI 模型的使用情况，并关联风险——在漏洞投入生产之前将其防范。
Rückverfolgbarkeit von KI-Tools und -Modellen
了解 AI 在何处影响代码
了解哪些 AI 工具和模型会影响存储库中的代码，从而创建可验证的 AI 使用情况清单。
阴影 AI 检测
揭露未经授权的 AI 使用
识别在批准的治理控制之外运行的未经授权的 AI 工具和模型。
LLM-Sicherheitsbenchmark
安全至上的型号选择
根据实际漏洞模式评估 AI 模型的性能，并强制使用经批准的模型。
Risikobewertung und Governance auf Ausschussebene
生产前防范风险
将 AI 辅助提交与风险信号关联起来，并在代码投入生产之前应用可执行的政策。
MCP 服务器可见性
安全的 AI 代理供应链
识别正在使用的 MCP 服务器，并对未经批准的连接执行提交级别的策略。
Entwickler-Entdeckungen und Informationen
消灭影子贡献者
持续识别开发者、人工智能辅助活动和提交模式，以加强问责制和风险可见性。
Für wen ist das?
我们服务的受众
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在人工智能驱动的开发发布之前对其进行管理
跟踪 AI 模型的使用情况。在提交时强制执行政策。保持对人工智能软件供应链的审核就绪控制。
AI 软件治理平台常见问题解答
控制、测量和保护 AI 辅助软件开发
了解 Secure Code Warrior 如何在 AI 辅助开发工作流程中提供 AI 可观察性、策略执行和治理。