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、 管理两方面提出防范应对措施。同时，目前人工智能研发应用仍在快速发展， 安全风险的表现形式、影响程度、认识感知亦随之变化，防范应对措施也将相 应动态调整更新，需要各方共同对治理框架持续优化完善。 2.1 安全风险方面。通过分析人工智能技术特性，以及在不同行业领域 应用场景，梳理人工智能技术本身，及其在应用过程中面临的各种安全风险 隐患。 2.2 技术应对措施方面。针对模型算法、训练数据、算力设施、产品服务、 应用 据的“投毒”风险，“污染”模型的概率分布，进而造成准确性、可信度下降。 （c）训练数据标注不规范风险。训练数据标注过程中，存在因标注规则 不完备、标注人员能力不够、标注错误等问题，不仅会影响模型算法准确度、 可靠性、有效性，还可能导致训练偏差、偏见歧视放大、泛化能力不足或输出 错误。 （d）数据泄露风险。人工智能研发应用过程中，因数据处理不当、非授 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。

团队希望使系统概念能为更多人所易于理解，特别是编程新手。 公司 数百家大小规模的公司在生产环境中使用 Rust 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 道它像变量一样，默认是不可变的。因 此，需要写成 &mut guess 来使其可变，而不是 &guess。（第四章会更全面地讲解引用。） 使用 Result 类型来处理潜在的错误 我们还没有完全分析完这行代码。虽然我们已经讲到了第三行代码，但要注意：它仍是逻辑行 （虽然换行了但仍是语句）的一部分。后一部分是这个方法（method）： .expect("Failed to read 从分配器总共获取了多少 字节的内存。长度与容量的区别是很重要的，不过在当前上下文中并不重要，所以现在可以忽 略容量。 当我们将 s1 赋值给 s2，String 的数据被复制了，这意味着我们从栈上拷贝了它的指针、长 度和容量。我们并没有复制指针指向的堆上数据。换句话说，内存中数据的表现如图 4-2 所 示。 72/562Rust 程序设计语言 简体中文版 s1 name value ptr len 5 capacity