人工智能安全治理框架 漏洞等脆弱点，还可能被恶意植入后门，存在被触发和攻击利用的风险。 （b）算力安全风险。人工智能训练运行所依赖的算力基础设施，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 生产关系的大幅改变，加速重构传统行业模式，颠覆传统的就业观、生育观、 教育观，对传统社会秩序的稳定运行带来挑战。 （c）未来脱离控制的风险。随着人工智能技术的快速发展，不排除人工 智能自主获取外部资源、自我复制，产生自我意识，寻求外部权力，带来谋求 与人类争夺控制权的风险。 4. 技术应对措施 针对上述安全风险，模型算法研发者、服务提供者、系统使用者等需从 训练数据、算力设施、模型算法、产品服务、应用场景各方面采取技术措施予 。- 9 - 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

为我们调用一个特殊的函数。这个函数叫做 drop，在这里 String 的作 者可以放置释放内存的代码。Rust 在结尾的 } 处自动调用 drop。 注意：在 C++ 中，这种 item 在生命周期结束时释放资源的模式有时被称作 资源获取 即初始化（Resource Acquisition Is Initialization (RAII)）。如果你使用过 RAII 模式的 话应该对 Rust 的 drop 函数并不陌生。 {s1}, s2 = {s2}"); 这段代码能正常运行，并且明确产生图 4-3 中行为，这里堆上的数据确实被复制了。 当出现 clone 调用时，你知道一些特定的代码被执行而且这些代码可能相当消耗资源。你很容 易察觉到一些不寻常的事情正在发生。 只在栈上的数据：拷贝 这里还有一个没有提到的细节。这些代码使用了整型并且是有效的，它们是示例 4-2 中的一部 分： let x = 5; “可派生的 trait”。 那么哪些类型实现了 Copy trait 呢？你可以查看给定类型的文档来确认，不过作为一个通用的 规则，任何一组简单标量值的组合都可以实现 Copy，任何不需要分配内存或某种形式资源的 类型都可以实现 Copy 。如下是一些 Copy 的类型： • 所有整数类型，比如 u32。 • 布尔类型，bool，它的值是 true 和 false。 • 所有浮点数类型，比如 f64。

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