全国网络安全标准化技术委员会 2024年9月 人工智能 安全治理框架1. 人工智能安全治理原则 …………………………………… 1 2. 人工智能安全治理框架构成 ……………………………… 2 3. 人工智能安全风险分类 …………………………………… 3 3.1 人工智能内生安全风险 ……………………………… 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 ……………………………… 12 6.1 模型算法研发者安全开发指引 ……………………… 12 6.2 人工智能服务提供者安全指引 ……………………… 13 15 目 录- 1 - 人工智能安全治理框架 人工智能是人类发展新领域，给世界带来巨大机遇，也带来各类风险挑战。 落实《全球人工智能治理倡议》，遵循“以人为本、智能向善”的发展方向，为 推动政府、国际组织、企业、科研院所、民间机构和社会公众等各方，就人工 智能安全治理达成共识、协调一致，有效防范化解人工智能安全风险，制定本 框架。 1. 人工智能安全治理原则 秉持共同、综合、合作、

微服务容灾治理
1. go-zero
稳定性能⼒概览
经过这么多年⼤流量服务端架构设计的沉淀，go-zero
在保护服务的稳定性上下⾜了功夫，不管是
CPU
密集型还是
IO
密集型服务，go-zero
都能很好的保护服务在如下场景不被拖垮或卡死：
• 远超服务容量的突发⼤流量 • CPU
打满
• 上下游故障或者超时 • MySQL、MongoDB、Redis
等中间件故 ） 的均值，所以
CPU
达到
90%
后约
5
秒会触发过载保护。
3.2
系统容量计算
容量计算是第⼆个难点，怎么动态评估系统当前容量是算法的关键点之⼀。计算公式如下： 先解释⼀下各个参数的含义： • maxPass
是当前记录的所有窗⼝⾥⾯最⼤的成功处理的请求数，go-zero
是
100ms
⼀个窗⼝， 记录了
50
个窗⼝，这⾥就是算过去
50
个窗⼝⾥最多成功处理请求的⼀个窗⼝⾥的请求数
统不被打到卡死。
但这⾥有个点需要注意，go-zero
默认设置的过载保护触发的
CPU
阈值是
90%，Kubernetes
HPA
⾃ 动扩容默认
CPU
阈值是
80%，当你在设置这两个参数的时候，不要让
HPA
的
CPU
阈值⼤于
go-zero
的过载保护
CPU
阈值，否则可能会抑制
HPA
的⽣效。
当然整个系统并不是链路上所有服务和中间件都可以⾃动或及时扩容的，这⾥就牵出另⼀个稳定性能

以SBOM 为基础的 云原生应用安全治理 董毅@悬镜安全 一瓶“牛奶”——你会喝吗？ 安全的保障——成分清单和监管机构 • 成分清单用于实现可见性（透明度） • 监管机构保障成分清单的可信度 软件物料清单 • 软件物料清单（SBOM, Software Bill Of Material）是代码库中所有开放源代码和第三方组件的清单。 • SBOM能够列出管理这些组件的许可证，代码库中使用的组件的版本及其补丁程序状态。 API安全性 失效的用户认证、安全性、错误配置、注入等 闭源组件 软件物料清单的描述 软件物料清单（SBOM, Software Bill Of Material）是云原生时代应用风险治理的基础设施。 特点： • 是治理第三方组件风险（开源+闭源）的必备工具； • 可深度融合于DevOps应用生产模式； • 可与多种DevSecOps工具链联动强化效能（SCA、RASP、漏洞情报）； • 在云原生应用的开发端及运营端均发挥作用。 Java AS 字 节 码 注 入 + 检 测 算 法 语言覆盖Java、PHP、Python、NodeJS、GO、.Net等 安全防御设备联动 分布式高可用架构 基于SBOM构建云原生应用风险治理流程 SCA+IAST+RASP+漏洞情报 快速获取SBOM——OpenSCA

16.参数的使用与编程方法 主 讲 人 ： 古 月 参数模型 创建功能包 参数命令行使用 ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ ⚫ 编程方法（C++） • • • parameter_config.cpp 配置代码编译规则 • • CMakeLists.txt 编译并运行发布者 编程方法（Python） • • • parameter_config.py 感谢观看

云原生开放智能网络代理 MOSN 金融级云原生架构助推器 肖涵（涵畅） 蚂蚁金服高级技术专家 SOFAMosn 项目负责人1/10 MOSN，云原生时代的安全网络代理 Service Mesh 控制面 Galley Pilot Pod SOFA 服务 MSON Kubernetes TLS，国密 服务鉴权 Mirror Ingress Controller Pod Msg TCP、Http、SOFA • 透明劫持 • 平滑升级 • 可观测性 • 网络包过滤器 • 协议包过滤器 • 协议扩展 • 可观测性扩展 • 路由扩展 • 集群管理扩展 模块化 安全 智能 高性能3/10 MOSN 助力业界最大规模之一的 Service Mesh 实践 核心支付链路覆盖 容器规模 几十万 峰值 QPS 千万 CPU 0%~2% MEM 15M RT 0.2ms

星际争霸与人工智能 阿里巴巴认知计算实验室 龙海涛 Why StarCraft? Challenge Problems for Artificial Intelligence Imperfect Information Huge State and Action Space Long-Term Planning Temporal and Spatial Reasoning

微服务环境下的系统治理与容错 王新栋 • 《架构修炼之道》作者，《决战618：探秘京东技术取胜之道》联合作者； • 对分布式、微服务系统有多年实战经验，所设计和研发的系统经历了多次百亿流量的验证； • 热爱分享，维护技术公众号 [程序架道]，对高并发、高可用系统有持续不懈的追求； 个人微信号 技术公众号 • 微服务架构 • 容错 • 总结 • 治理 微服务架构 架构 架构 研发团队的持续斗争 研发团队必须从公司长远利益出发与其他部门抗争 -- Robert C. Martin 多种架构思想的本质 分层架构思维到六边形架构思维 业务领域代码 基础设施代码 再看六边形架构 治理 微服务到底需要多“微” 微 微服务的“微”暗示了服务的大小，但实际上微服务架构对构成的服务实例并没有大小方面的要求。 微服务的微 微服务的两个“谬论” n 服务之间是强隔离的。 n 微服务是大型系统的唯一选择。

云+社区技术沙龙 腾讯智能运维（Metis）项目实践 张戎 机器学习高级研究员 张戎 腾讯云 云服务平台部 机器学习高级研究员 • 2015年毕业于新加坡国立大学数学专业，获博士学位； • 2015年加入腾讯科技（深圳）有限公司，机器学习岗位； • 智能推荐系统：神盾推荐项目，2015年7月-2016年5月 • 智能安全系统：机器学习+安全业务，2016年6月-2017年7月 • 智能运维系统 智能运维系统：机器学习+业务运维，2017年8月-至今 SPEAKER 01 智能运维场景描述 整体介绍 02 单维时间序列分析 异常检测 03 多维时间序列分析 多维下钻 目录 04 Metis 的研究方向 展望未来 智能运维（AIOps） 基于机器学习的智能运维 发现问题 • 时间序列异常 • 日志分析异常 • 设备性能异常 分析问题 • 多维下钻分析 • 关联事件分析 关联事件分析 • 容量预估分析 解决问题 • 扩容 • 决策 • 调度 • 优化 智能运维学件库 • 可重用 • 可演进 • 可了解 智能运维学件库 智能运维能力框架体系 AIOps 团队角色划分 01 智能运维场景描述 整体介绍 02 单维时间序列分析 异常检测 03 多维时间序列分析 多维下钻 目录 04 Metis 的研究方向 展望未来 单维时间序列分析

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