人工智能安全风险威胁信息共享和应急处置机制。持续跟踪分析 人工智能技术、软硬件产品、服务等方面存在的安全漏洞、缺陷、风险威胁、 安全事件等动向，协调有关研发者、服务提供者建立风险威胁信息通报和共享 机制。构建人工智能安全事件应急处置机制，制定应急预案，开展应急演练， 及时快速有效处置人工智能安全威胁和事件。 5.8 加大人工智能安全人才培养力度。推动人工智能安全教育与人工 智能学科同步发展，依托学校、科研机构等加强人工智能安全设计、开发、治

的数字安全「中国方案」 360 安 全 云 每天云查杀1000亿次，平均每秒115万次，每日处置安全事件10亿次 每天拦截勒索攻击100万次、挖矿攻击1000万次、恶意网址7.5亿次、网络电信诈骗6000万次 云端响应服务 高级威胁溯源平台、安全大数据检索平台、安全风险研判平台、热点事件分析平台 分析研判平台 端 • 服务全球15亿终端 • 覆盖全球225个国家 和地区 终端探针密布 能分析技术 • 荣获十次国际冠军/提 名人工智能奖项 • QVE、QEX、QVM QAPT、鲲鹏、扎克 慧眼、APTFLOW 建立样本库、基因 库、知识库 • 320亿样本 • 百万攻击/渗透事件 • 1800+APT武器模型 • 1000+技战术手法 • 2000+杀伤链模型 • 上万条典型攻击脚本 强大专家团队 • 200+安全精英团队 • 3800+安全专家团 队 全网集中研判

网络逐渐到达的数据。因为流本身也是 future， 我们也可以将其用于任何其它类型的 future，并以一些非常有趣的方式组合它们。例如，我们 可以批量处理事件来避免触发过多的网络调用，为一系列的长时间运行的任务设置超时，或者 对用户接口事件限速来避免进行不必要的工作。 让我们构建一个小的消息流作为开始，将其作为一个可能从 WebSocket 或者其它现实世界中 的通信协议中遇到的数据流的替代，如示例 个项后停止，同时间隔计数的消息不会淹没来自 字母表的消息。我们也不会看到 Interval: 100 或 Interval: 200 等信息，而是 Interval: 1、 Interval: 2 等等，即便来源流可以每毫秒产生一个事件。这是因为 throttle 调用产生了一 个封装了原始流的新流，这样原始流只会在节流速率下而不是其 “原生” 速率下轮询。我们不 会有大量未处理的间隔消息来选择性地丢弃，我们最开始就从未产生这些间隔消息！这又是