. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165 9. 错误处理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170 9.1. 用 panic! 处理不可恢复的错误 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171 9.2. 用 Result 处理可恢复的错误 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 253 12.3. 重构以改进模块化与错误处理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

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 ，人 工智能易受复杂多变运行环境或恶意干扰、诱导的影响，可能带来性能下降、 决策错误等诸多问题。- 4 - 人工智能安全治理框架 （d）被窃取、篡改的风险。参数、结构、功能等算法核心信息，面临被 逆向攻击窃取、修改，甚至嵌入后门的风险，可导致知识产权被侵犯、商业机 密泄露，推理过程不可信、决策输出错误，甚至运行故障。 （e）输出不可靠风险。生成式人工智能可能产生 “幻觉”，即生成看似合理， “幻觉”，即生成看似合理， 实则不符常理的内容，造成知识偏见与误导。 （f）对抗攻击风险。攻击者通过创建精心设计的对抗样本数据，隐蔽地 误导、影响，以至操纵人工智能模型，使其产生错误的输出，甚至造成运行瘫痪。 3.1.2 数据安全风险 （a）违规收集使用数据风险。人工智能训练数据的获取，以及提供服务 与用户交互过程中，存在未经同意收集、不当使用数据和个人信息的安全风险。 （b）训练数据含不当内容、被 “投毒”

参数：不需要千亿、万亿参数规模，百亿甚至几十亿就够用 算力：不需要千卡、万卡运行大模型，单机单卡就可以跑起来 成本：不需要投入千万、上亿资金，少量资金投入就可以 能力：不需要等待下一代AGI面面俱到的能力 响应：响应速度更快，用户体验更好 部署：可以私有化部署，保障政府企业数据安全 训练：不需要从头训练，只需要专业知识库或者微调就可以 人才：大模型训练复杂程度降低，对人才要求也降低 工具：已经有全套工具 实战能力第一，实战是检验安全企业能力的唯一标准 • 安全研发投入第一，相当于第2名到第10名的总和 • 服务器和算力投入安全行业第一 • 创新能力第一，专利申请1.5万件，安全行业最多 • 服务和响应能力第一 • 用户数量第一，覆盖225个国家和地区的15亿终端 • 企业客户规模第一的网安公司 • A股网安公司市值第一 安全能力最强，八个中国第一 中国的360 世界领先、中国第一的网络安全领军企业 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 云 数 智 知识