……………………………… 3 3.2 人工智能应用安全风险 ……………………………… 5 4. 技术应对措施 ……………………………………………… 7 4.1 针对人工智能内生安全风险 ………………………… 7 4.2 针对人工智能应用安全风险 ………………………… 9 5. 综合治理措施 ……………………………………………… 10 6. 人工智能安全开发应用指引 ……………………………… 包容态度。严守安全底线，对危害国家安全、社会公共利益、公众合法权益的 风险及时采取措施。 人工智能安全治理框架 （V1.0）- 2 - 人工智能安全治理框架 1.2 风险导向、敏捷治理。密切跟踪人工智能研发及应用趋势，从人工 智能技术自身、人工智能应用两方面分析梳理安全风险，提出针对性防范应对 措施。关注安全风险发展变化，快速动态精准调整治理措施，持续优化治理机 制和方式，对确需政府监管事项及时予以响应。 1.3 技管结合、协同应对。面向人工智能研发应用全过程，综合运用技术、 管理相结合的安全治理措施，防范应对不同类型安全风险。围绕人工智能研发 应用生态链，明确模型算法研发者、服务提供者、使用者等相关主体的安全责 任，有机发挥政府监管、行业自律、社会监督等治理机制作用。 1.4 开放合作、共治共享。在全球范围推动人工智能安全治理国际合作， 共享最佳实践，提倡建立开放性平台，通过跨学科、跨领域、跨地区、跨国界

qps今年计划（Roadmap） 我是作者名称Roadmap • 智能参数治理 • 实时反馈 • 历史指标 • OSP智能故障分析&告警 • 基于内部的智能根因分析大框架 • 全链路服务综合治理 • 实时上下游超时治理 • 实时上下游限流治理 • 智能路由 • 开源智能参数治理 • 现状 • 依赖用户手工配置参数（超时时间、限流） • 服务实例的差异导致配置相当复杂，容易 配置不合理 用户 配置治理参数智能故障分析&告警 • 现状 • 告警信息分散，需要人工进行更多的数 据收集和整合才能定位问题，效率低下 • 告警信息偏原始，缺乏对告警信息进行 进一步推导得到具体的措施 • 目标 • 基于内部的智能根因分析大框架，通过 智能中心整合机器内、集群间、调用链 上的指标，对信息进行整合和推导，得 出具备操作性的建议 Proxy App Intelligent 应用指标 上报 触发告警 Proxy App Smart agent Proxy App Smart agent Alarm center Analysis plugin全链路服务综合治理 • 现状 • 链路上某些节点的配置不合理，很难被预 先发现 • 如整条调用链入口要求的超时是500ms，然而 中间某个服务的超时时间是5s。超时时间的严 重差异容易造成资源浪费（上游超时返回了下

●UcpCm返回的文件句柄实际上是pipe的写端句柄 ●记得brpc的event dispatcher是边沿触发 ●写端句柄永远不会触发可读事件 ●写端句柄第一次epoll会返回可写，可写是brpc判断连接成功的措施 ●UcpCm从来不会写入pipe，如果pipe有可读字节，会打印错误，说明有地方遗漏了修 改。 ●Socket通过关闭UcpCm返回的句柄来关闭连接。此举和Socket原来代码一样，减少了修

里面进行查找，如果没找到的话，就会继续到 ht[1] 里面进行查找，诸如此类 另外, 在渐进式 rehash 执行期间, 新添加到字典的键值对一律会被保存到 ht[1] 里面, 而 ht[0] 则不再进行任何添加操作: 这一措施保证了 ht[0] 包含的键值对数量会只减不增, 并随着 rehash 操作的执行而最终变成空表© XXX Page 12 of 12 参考 leveldb/boltdb/redis 持久化调研

etcd集群发生leader选举的情况，会造成MDS出现双主或者一段时间内没有MDS提供服务的情况。© XXX Page 26 of 30 1. 2. 1. 1. 2. 措施： 使得PeriodicGetTime尽量的小，减少双主可能出现的时间 GetTimeout和LeaderTIme要大于etcd集群leader election timeout的时间，尽量减少e