 人工智能安全治理框架 1.0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 ……………………………… 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 包容审慎、确保安全。鼓励发展创新,对人工智能研发及应用采取 包容态度。严守安全底线,对危害国家安全、社会公共利益、公众合法权益的 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,0 码力 | 20 页 | 3.79 MB | 1 月前3 人工智能安全治理框架 1.0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 ……………………………… 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 包容审慎、确保安全。鼓励发展创新,对人工智能研发及应用采取 包容态度。严守安全底线,对危害国家安全、社会公共利益、公众合法权益的 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,0 码力 | 20 页 | 3.79 MB | 1 月前3
 Rust 程序设计语言 简体中文版 1.85.0. . . . . . 498 21. 最后的项目:构建多线程 web server . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 507 21.1. 建立单线程 web server . . . . . . . . . . . . . . 等主题。社区对学生问题非常欢迎并乐于回答。通过类似这本书以及其他内容的努力,Rust 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 一个高级主题大杂烩,包括不安全 Rust(unsafe Rust)、宏(macro)和更多关于生命周期、 Trait、类型、函数和闭包的内容。 第二十一章我们将会完成一个项目,实现一个底层多线程的 Web 服务端! 最后的附录包含了一些关于该语言的实用信息,其格式更像是参考资料。附录 A 涵盖了 Rust 的关键字,附录 B 涵盖了 Rust 的运算符和符号,附录 C 涵盖了标准库提供的可派生 trait,附0 码力 | 562 页 | 3.23 MB | 25 天前3 Rust 程序设计语言 简体中文版 1.85.0. . . . . . 498 21. 最后的项目:构建多线程 web server . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 507 21.1. 建立单线程 web server . . . . . . . . . . . . . . 等主题。社区对学生问题非常欢迎并乐于回答。通过类似这本书以及其他内容的努力,Rust 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 一个高级主题大杂烩,包括不安全 Rust(unsafe Rust)、宏(macro)和更多关于生命周期、 Trait、类型、函数和闭包的内容。 第二十一章我们将会完成一个项目,实现一个底层多线程的 Web 服务端! 最后的附录包含了一些关于该语言的实用信息,其格式更像是参考资料。附录 A 涵盖了 Rust 的关键字,附录 B 涵盖了 Rust 的运算符和符号,附录 C 涵盖了标准库提供的可派生 trait,附0 码力 | 562 页 | 3.23 MB | 25 天前3
 【周鸿祎清华演讲】DeepSeek给我们带来的创业机会-360周鸿祎-202502科学 能力 6 AI Fo r Science 知识管理( 内部知识管理、 外部情报分析、 大数据分析、 工作流知识) 专家经验模型( 专业模型训练) 业务流程自动化( A g e n t框架) 组织协同( 工作流) 人机交互 赋能个人和 企业员工 生产力提升 多模态 能力 3 图片理解和处理 视频理解和处理 音频理解和处理 非结构化文档处理 47政企、创业者必读 DeepSeek能力很强大 利用纳米AI搜索免费Agnet平台,企业可搭建数字员工等AI工具 阶段1 使用DeepSeek公有云服务 71政企、创业者必读 阶段5 引入专用知识库管理,本地部署,成为知识和情报中枢 阶段6 引入带有强大工作流能力的Agent框架,把复杂的流程自动化 72 企业应用智能体的九层能力 阶段5-6——中级能力政企、创业者必读 强化学习,以DeepSeek模型为基座训练自己的专业推理模型 阶段7 用AI打造自动化的Agent0 码力 | 76 页 | 5.02 MB | 5 月前3 【周鸿祎清华演讲】DeepSeek给我们带来的创业机会-360周鸿祎-202502科学 能力 6 AI Fo r Science 知识管理( 内部知识管理、 外部情报分析、 大数据分析、 工作流知识) 专家经验模型( 专业模型训练) 业务流程自动化( A g e n t框架) 组织协同( 工作流) 人机交互 赋能个人和 企业员工 生产力提升 多模态 能力 3 图片理解和处理 视频理解和处理 音频理解和处理 非结构化文档处理 47政企、创业者必读 DeepSeek能力很强大 利用纳米AI搜索免费Agnet平台,企业可搭建数字员工等AI工具 阶段1 使用DeepSeek公有云服务 71政企、创业者必读 阶段5 引入专用知识库管理,本地部署,成为知识和情报中枢 阶段6 引入带有强大工作流能力的Agent框架,把复杂的流程自动化 72 企业应用智能体的九层能力 阶段5-6——中级能力政企、创业者必读 强化学习,以DeepSeek模型为基座训练自己的专业推理模型 阶段7 用AI打造自动化的Agent0 码力 | 76 页 | 5.02 MB | 5 月前3
 Tornado 6.5 Documentation. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 6.2 Web framework . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Python Module Index 257 Index 259 iiiTornado Documentation, Release 6.5.1 Tornado is a Python web framework and asynchronous networking library, originally developed at FriendFeed. By using non-blocking world” example web app for Tornado: import asyncio import tornado class MainHandler(tornado.web.RequestHandler): def get(self): self.write("Hello, world") def make_app(): return tornado.web.Application([0 码力 | 272 页 | 1.12 MB | 3 月前3 Tornado 6.5 Documentation. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 6.2 Web framework . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . Python Module Index 257 Index 259 iiiTornado Documentation, Release 6.5.1 Tornado is a Python web framework and asynchronous networking library, originally developed at FriendFeed. By using non-blocking world” example web app for Tornado: import asyncio import tornado class MainHandler(tornado.web.RequestHandler): def get(self): self.write("Hello, world") def make_app(): return tornado.web.Application([0 码力 | 272 页 | 1.12 MB | 3 月前3
 Tornado 6.5 DocumentationTornado [https://www.tornadoweb.org] is a Python web framework and asynchronous networking library, originally developed at FriendFeed [https://en.wikipedia.org/wiki/FriendFeed]. By using non-blocking s] Hello, world Here is a simple “Hello, world” example web app for Tornado: import asyncio import tornado class MainHandler(tornado.web.RequestHandler): def get(self): self.write("Hello write("Hello, world") def make_app(): return tornado.web.Application([ (r"/", MainHandler), ]) async def main(): app = make_app() app.listen(8888) await asyncio.Event().wait()if0 码力 | 437 页 | 405.14 KB | 3 月前3 Tornado 6.5 DocumentationTornado [https://www.tornadoweb.org] is a Python web framework and asynchronous networking library, originally developed at FriendFeed [https://en.wikipedia.org/wiki/FriendFeed]. By using non-blocking s] Hello, world Here is a simple “Hello, world” example web app for Tornado: import asyncio import tornado class MainHandler(tornado.web.RequestHandler): def get(self): self.write("Hello write("Hello, world") def make_app(): return tornado.web.Application([ (r"/", MainHandler), ]) async def main(): app = make_app() app.listen(8888) await asyncio.Event().wait()if0 码力 | 437 页 | 405.14 KB | 3 月前3
 Dynamic Model in TVMAmazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Presenter: Haichen Shen, Yao Wang Amazon SageMaker Neo, Deep Engine Science Dynamic Model in TVM AWS AI© 2019, Amazon Web Services while loop Limitation of TVM/graph runtime ● Cannot compile and run dynamic models© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Support dynamic model in TVM ● Support Any-dim Graph dispatch for a (sub-)graph In collaboration with Jared Roesch, Zhi Chen, Wei Chen© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. “Any” in Relay typing Any: represent an unknown0 码力 | 24 页 | 417.46 KB | 5 月前3 Dynamic Model in TVMAmazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Presenter: Haichen Shen, Yao Wang Amazon SageMaker Neo, Deep Engine Science Dynamic Model in TVM AWS AI© 2019, Amazon Web Services while loop Limitation of TVM/graph runtime ● Cannot compile and run dynamic models© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Support dynamic model in TVM ● Support Any-dim Graph dispatch for a (sub-)graph In collaboration with Jared Roesch, Zhi Chen, Wei Chen© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. “Any” in Relay typing Any: represent an unknown0 码力 | 24 页 | 417.46 KB | 5 月前3
 Bring Your Own Codegen to TVM© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon/Intel Confidentia Presenter: Zhi Chen, Cody Yu Amazon SageMaker Neo, Deep Engine Science Bring Your Own Codegen to TVM TVM AWS AI© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Considering You... Design and manufacture a deep learning chip which achieves amazing performance on widely-used operators Suppression (NMS) is too new to be supported by your chip But NMS is supported by TVM!© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Let TVM Be the Compiler of Your Chip Your0 码力 | 19 页 | 504.69 KB | 5 月前3 Bring Your Own Codegen to TVM© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon/Intel Confidentia Presenter: Zhi Chen, Cody Yu Amazon SageMaker Neo, Deep Engine Science Bring Your Own Codegen to TVM TVM AWS AI© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Considering You... Design and manufacture a deep learning chip which achieves amazing performance on widely-used operators Suppression (NMS) is too new to be supported by your chip But NMS is supported by TVM!© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Let TVM Be the Compiler of Your Chip Your0 码力 | 19 页 | 504.69 KB | 5 月前3
 TVM Meetup: Quantization© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Animesh Jain Amazon SageMaker Neo Compilation of Quantized Models in TVM AWS AI© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates 𝑟𝑒𝑎𝑙_𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 = 𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒 ∗ (𝑞𝑢𝑎𝑛𝑡𝑖𝑧𝑒𝑑_𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 − 𝑧𝑒𝑟𝑜_𝑝𝑜𝑖𝑛𝑡)© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Quantization in TVM • Quantization within pre-quantized graph in TFLite or MxNet • Use high-level wrapper ops of QNN dialect© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. TVM Overview Framework Graph Mxnet TF ….0 码力 | 19 页 | 489.50 KB | 5 月前3 TVM Meetup: Quantization© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Animesh Jain Amazon SageMaker Neo Compilation of Quantized Models in TVM AWS AI© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates 𝑟𝑒𝑎𝑙_𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 = 𝑠𝑐𝑎𝑙𝑒 ∗ (𝑞𝑢𝑎𝑛𝑡𝑖𝑧𝑒𝑑_𝑣𝑎𝑙𝑢𝑒 − 𝑧𝑒𝑟𝑜_𝑝𝑜𝑖𝑛𝑡)© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Quantization in TVM • Quantization within pre-quantized graph in TFLite or MxNet • Use high-level wrapper ops of QNN dialect© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. TVM Overview Framework Graph Mxnet TF ….0 码力 | 19 页 | 489.50 KB | 5 月前3
 Trends Artificial Intelligence
one can make. The magic of watching AI do your work for you feels like the early days of email and web search – technologies that fundamentally changed our world. The better / faster / cheaper impacts 1993 with release of the World Wide Web (WWW) into the public domain, which allowed users to create websites; however, Tim Berners-Lee invented the World Wide Web in 1989, per CERN. Source: Google, USA Morgan Stanley, ‘Google and Meta: AI vs. Fundamental 2H Debates’ (7/23), Our World in Data, other web sources per MS Years to 50% Adoption of Household Technologies in USA, per Morgan Stanley Consumer0 码力 | 340 页 | 12.14 MB | 4 月前3 Trends Artificial Intelligence
one can make. The magic of watching AI do your work for you feels like the early days of email and web search – technologies that fundamentally changed our world. The better / faster / cheaper impacts 1993 with release of the World Wide Web (WWW) into the public domain, which allowed users to create websites; however, Tim Berners-Lee invented the World Wide Web in 1989, per CERN. Source: Google, USA Morgan Stanley, ‘Google and Meta: AI vs. Fundamental 2H Debates’ (7/23), Our World in Data, other web sources per MS Years to 50% Adoption of Household Technologies in USA, per Morgan Stanley Consumer0 码力 | 340 页 | 12.14 MB | 4 月前3
 Gluon Deployment© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Trademark Deploying GluonCV models using TVM© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon with TVM© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Trademark Deploy GluonCV Models https://arxiv.org/pdf/1907.02154.pdf© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates Amazon Trademark Overall Performance AWS DeepLens Acer aiSage NVIDIA Jetson Nano© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Trademark Effects of Vision-specific0 码力 | 8 页 | 16.18 MB | 5 月前3 Gluon Deployment© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Trademark Deploying GluonCV models using TVM© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon with TVM© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Trademark Deploy GluonCV Models https://arxiv.org/pdf/1907.02154.pdf© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates Amazon Trademark Overall Performance AWS DeepLens Acer aiSage NVIDIA Jetson Nano© 2019, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved. Amazon Trademark Effects of Vision-specific0 码力 | 8 页 | 16.18 MB | 5 月前3
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