. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 153 8.2. 使用字符串储存 UTF-8 编码的文本 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 定义适用 于多种类型的代码。第十一章全面讲述了测试，因为就算 Rust 有安全保证，也需要测试确保 程序逻辑正确。第十二章中将会构建我们自己的 grep 命令行工具的功能子集实现，用于在文 件中搜索文本。为此会用到之前章节讨论的很多概念。 第十三章探索闭包（closure）和迭代器（iterator），这两个 Rust 特性来自函数式编程语言。 第十四章会深入探讨 Cargo 并介绍分享代码库的最佳实践。第十五章讨论标准库提供的智能 这段代码无法通过编译！ 9/562Rust 程序设计语言 简体中文版 这段代码会 Panic！ 这段代码的运行结果不符合预期。 在大部分情况，我们会指导你将无法通过编译的代码修改为正确版本。 源代码 生成本书的源码可以在 GitHub 上找到。 译者注：此译本也有 GitHub 仓库，欢迎提交 Issue 和 PR :) 10/562Rust 程序设计语言 简体中文版 入门指南 让我们开始 Rust

（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， 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。 （a）信息内容安全风险。人工智能生成或合成内容，易引发虚假信息传播、 歧视偏见、隐私泄露、侵权等问题，威胁公民生命财产安全、国家安全、意识 形态安全和伦理安全。如果用户输入的提示词存在不良内容，在模型安全防护 机制不完善的情况下，有可能输出违法有害内容。 （b）混淆事实、误导用户、绕过鉴权的风险。人工智能系统及输出内容 等未经标识，导致用户难以识别交互对象及生成内容来源是否为人工智能系统， 难以鉴别生成内容的真 难以鉴别生成内容的真实性，影响用户判断，导致误解。同时，人工智能生成 图片、音频、视频等高仿真内容，可能绕过现有人脸识别、语音识别等身份认 证机制，导致认证鉴权失效。 （c）不当使用引发信息泄露风险。政府、企业等机构工作人员在业务工 作中不规范、不当使用人工智能服务，向大模型输入内部业务数据、工业信息， 导致工作秘密、商业秘密、敏感业务数据泄露。 （d）滥用于网络攻击的风险。人工智能可被用于实施自动化网络攻击或-