完成各种任务，包括命令行工具、Web 服务、 DevOps 工具、嵌入式设备、音视频分析与转码、加密货币、生物信息学、搜索引擎、物联网 （IOT）程序、机器学习，甚至是 Firefox 浏览器的重要部分。 开源开发者 Rust 适合那些希望构建 Rust 编程语言、社区、开发工具和库的开发者。我们非常欢迎你为 Rust 语言作出贡献。 7/562Rust 程序设计语言 简体中文版 重视速度和稳定性的开发者 only show the file names =% main.exe main.pdb main.rs 这展示了扩展名为 .rs 的源文件、可执行文件（在 Windows 下是 main.exe，其它平台是 main），以及当使用 CMD 时会有一个包含调试信息、扩展名为 .pdb 的文件。从这里开始运行 main 或 main.exe 文件，如下： $ ./main # Windows 是 .\main 现在我们有了一个外部依赖，Cargo 从 registry 上获取所有包的最新版本信息，这是一份来自 Crates.io 的数据副本。Crates.io 是 Rust 生态系统中，人们发布其开源 Rust 项目的平台，供 他人使用。 在更新完 registry 后，Cargo 检查 [dependencies] section 并下载列表中包含但还未下载的 crate。本例中，虽然只声明了 rand

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 的对话和合作，推动形成具有广泛共识的全球人工智能治理体系。 2. 人工智能安全治理框架构成 基于风险管理理念，本框架针对不同类型的人工智能安全风险，从技术、 权访问、恶意攻击、诱导交互等问题，可能导致数据和个人信息泄露。 3.1.3 系统安全风险 （a）缺陷、后门被攻击利用风险。人工智能算法模型设计、训练和验证 的标准接口、特性库和工具包，以及开发界面和执行平台可能存在逻辑缺陷、- 5 - 人工智能安全治理框架 漏洞等脆弱点，还可能被恶意植入后门，存在被触发和攻击利用的风险。 （b）算力安全风险。人工智能训练运行所依赖的算力基础设施，涉及多源、 泛 景、安全风险适当公开， 对输出内容进行明晰标识，不断提高人工智能系统透明性。 （b）对聚合多个人工智能模型或系统的平台，应加强风险识别、检测、 防护，防止因平台恶意行为或被攻击入侵影响承载的人工智能模型或系统。- 9 - 人工智能安全治理框架 （c）加强人工智能算力平台和系统服务的安全建设、管理、运维能力， 确保基础设施和服务运行不中断。 （d）对于人工智能系统采用的芯片、软件、工具、算力和数据资源，应