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 基础设施，涉及多源、 泛在算力节点，不同类型计算资源，面临算力资源恶意消耗、算力层面风险跨 边界传递等风险。 （c）供应链安全风险。人工智能产业链呈现高度全球化分工协作格局。 但个别国家利用技术垄断和出口管制等单边强制措施制造发展壁垒，恶意阻断 全球人工智能供应链，带来突出的芯片、软件、工具断供风险。 3.2 人工智能应用安全风险 3.2.1 网络域安全风险 （a）信息内容安全风险 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 高度关注供应链安全。跟踪软硬件产品的漏洞、缺陷信息并及时采取修补加固 措施，保证系统安全性。 4.2 针对人工智能应用安全风险 4.2.1 网络域风险应对 （a）建立安全防护机制，防止模型运行过程中被干扰、篡改而输出不可

或损坏。 Rust 破除了这些障碍：它消除了旧的陷阱，并提供了伴你一路同行的友好、精良的工具。想 要 “深入” 底层控制的程序员可以使用 Rust，无需时刻担心出现崩溃或安全漏洞，也无需因为 工具链不靠谱而被迫去了解其中的细节。更妙的是，语言设计本身会自然而然地引导你编写出 可靠的代码，并且运行速度和内存使用上都十分高效。 已经在从事编写底层代码的程序员可以使用 Rust 来提升信心。例如，在 作为另一个例子，以下代码取自一个音频解码器。解码算法使用线性预测数学运算（linear prediction mathematical operation）来根据之前样本的线性函数预测将来的值。这些代码 使用迭代器链对作用域中的三个变量进行某种数学计算：一个叫 buffer 的数据 slice、一个有 12 个元素的数组 coefficients、和一个代表位数据位移量的 qlp_shift。我们在这个例子中 声 更为简单，其在全局或分项目的层次工作。其默认会安 装稳定版 Rust。例如，为了安装 nightly： $ rustup toolchain install nightly 你会发现 rustup 也安装了所有的工具链（toolchains，Rust 和其相关组件）。如下是一位作者 的 Windows 计算机上的例子： > rustup toolchain list stable-x86_64-pc-windows-msvc