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。

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Trust agent
Provenant de la première entreprise de formation en programmation sécurisée
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：
Finie l'"IA fantôme"
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。

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Exploration

确定贡献者和 AI 模型活动

观察

在提交时保持 AI 模型的可追溯性

关联

将 AI 辅助提交与定义的风险阈值联系起来

旗帜

通过日志和警告揭露CI中的政策不一致

改进

根据提交行为触发自适应学习

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。

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À venir
减少引入的漏洞
53%
更快的平均时间
进行补救
82%
AI 模型
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
compétences clés

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。

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Développement et intelligence

Développement et intelligence

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。

Traçabilité des outils et modèles d'IA

Traçabilité des outils et modèles d'IA

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 Test de référence de sécurité

LLM Test de référence de sécurité

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。

Évaluation des risques et gouvernance au niveau du comité

Évaluation des risques et gouvernance au niveau du comité

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

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。

Comment cela fonctionne-t-il ?

Gérer le développement assisté par l'IA en quatre étapes

1
2
3
4
1

Connecter et observer

与存储库和 CI 系统集成以捕获提交元数据和 AI 模型使用信号。

2

追踪人工智能的影响

确定哪些工具和模型对跨项目的特定提交做出了贡献。

3

关联和评分风险

评估人工智能辅助提交以及开发人员能力和漏洞基准测试。

4

强化与改进

检测到高风险模式时触发自适应补救措施。

À qui est-ce destiné ?

专为 AI 治理团队打造

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Conçu pour les responsables de la gouvernance de l'IA

借助模型可追溯性、基于基准的政策执行和风险可见性，在承诺时实施 AI 治理。

Pour le directeur de la sécurité de l'information

展示对 AI 辅助开发的可衡量治理，并在代码投入生产之前降低企业软件风险。

Convient aux responsables de la sécurité des applications

Sans augmenter le nombre d'examinateurs, priorité sera donnée aux soumissions à haut risque et réduction des vulnérabilités récurrentes.

Spécialement conçu pour les responsables de projets

采用带护栏的 AI 辅助开发，保护速度，同时减少返工。

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。

Organiser une démonstration
indice de confiance
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。

Comment la confiance dans les agents favorise-t-elle la gouvernance des logiciels d'IA ?

Trust Agent est le moteur d'application de la conformité au sein de la plateforme de gouvernance logicielle IA. Il utilise la visibilité au niveau des soumissions, l'association des risques et le contrôle des politiques pour empêcher l'introduction de vulnérabilités avant la mise en production du code.

Qu'est-ce que la notation des risques au niveau du comité ?

La note de risque au niveau de la soumission est évaluée en fonction des seuils stratégiques définis, des références en matière de vulnérabilité et des signaux utilisés par le modèle d'intelligence artificielle pour les soumissions individuelles (y compris les soumissions assistées par l'intelligence artificielle) afin de révéler les risques élevés avant la fusion.

Comment gérer le code assisté par IA lors de la soumission ?

Une gouvernance efficace au moment de la prise d'engagements nécessite :

  • Visibilité de l'utilisation des modèles d'IA
  • Relevance de l'activité soumise par rapport au seuil de risque défini
  • Mise en œuvre des politiques relatives à la sécurité du codage et à l'utilisation de l'intelligence artificielle
  • Auditabilité et traçabilité inter-référentiels

L'agent de confiance intègre ces éléments dans une couche d'application uniforme.

Quels environnements de codage IA sont pris en charge par Trust Agent ?

Trust Agent prend en charge les environnements de développement assistés par l'intelligence artificielle moderne, y compris les assistants de codage IA, les IDE basés sur des agents et les workflows pilotés par CLI.

Les environnements pris en charge comprennent GitHub Copilot (y compris le mode proxy), Claude Code, Cursor, Cline, Roo Code, Gemini CLI, Windsurf et d'autres outils de développement prenant en charge l'intelligence artificielle.

Au niveau de l'API, Trust Agent prend en charge les principaux fournisseurs de LLM, notamment OpenAI, Anthropic, Google Vertex AI, Amazon Bedrock, Gemini API, OpenRouter et d'autres terminaux de modèles d'intelligence artificielle d'entreprise.

La traçabilité des modèles et la visibilité des risques au niveau de la soumission sont appliquées de manière cohérente dans un environnement favorable.

Avec l'émergence de nouveaux environnements de codage et fournisseurs de modèles, Trust Agent vise à évoluer avec l'écosystème de développement de l'IA.

En quoi cela diffère-t-il des outils AppSec traditionnels ?

Les outils traditionnels de sécurité des applications détectent les vulnérabilités après l'écriture du code. Trust Agent applique de manière obligatoire l'utilisation de l'IA et les politiques de codage sécurisé lors de la soumission, empêchant ainsi les vulnérabilités d'entrer en production.

Avez-vous d'autres questions ?

Fournir des informations détaillées pour attirer les clients qui pourraient être dans une situation difficile.

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