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，

云原生go-zero微服务框架设计思考 万俊峰Kevin@好未来 关于我 万俊峰Kevin ● go-zero作者 ● 好未来资深专家 ● 晓黑板研发负责人 ● 十多年研发团队管理经验 ● 近20年开发和架构经验 Agenda ● go-zero之前世今生 ● go-zero是如何设计的 ● go-zero如何高效解决问题 go-zero之前世今生 go-zero的由来 go-zero的由来 ● 单体服务的困局 ● 架构的选型 ● 如何无痛切换 go-zero是什么？ ● Web & RPC微服务框架 ● 微服务代码生成工具goctl ● 通用API定义规范 go-zero的设计原则 ● 保持简单，第一原则 ● 弹性设计，面向故障编程 ● 工具大于约定和文档 ● 尽可能约束做一件事只有一种方式 ● 对业务开发友好，封装复杂度 go-zero是如何设计的 客户端 ● 支持自定义fallback ● http/rpc框架内建 ● 自动触发，自动恢复 自适应熔断 ● K8S的HPA 80%触发 ● CPU>90%开始拒绝低优先级请求 ● CPU>95%开始拒绝高优先级请求 ● 基于滑动窗口，防止毛刺 ● 有冷却时间，防止抖动 ● 实践检验，配合K8S弹性伸缩 ● http/rpc框架内建 自适应降载 ● 超时 ● 级联调用 ● 跟客户端超时配合

+ 数据/信息 + 分析 方法 触发因果链推导与假设验 证 表层总结或分类 3. 创造性需求 需生成新颖内容（文本/ 设计/方案） 主题 + 风格/约束 + 创新 方向 结合逻辑框架生成结构化 创意 自由发散，依赖示例引导 4. 验证需求 需检查逻辑自洽性、数 据可靠性或方案可行性 结论/方案 + 验证方法 + 风险点 自主设计验证路径并排查 矛盾 简单确认，缺乏深度推演 成的内容。 ▪ 挑战预设思维模式：通过打破任务的常规设定，促使AI生成具有挑战性和创新性的内容。 灵活运用任务开放性：给AI自由发挥的空间 创新设计策略： ▪ 设定基本框架，留出探索余地：提示语应提供一个结构化的框架，包含具体的生成目标，但不应过度限制表 达方式或细节内容，给AI足够的空间进行创造。 ▪ 多维度任务引导：通过引导AI从多个角度看待问题，激发其对生成内容的多样化思考。 AI缺陷：臆造之辞 从期望结果 开始 倒推提示语 结构 灵活调整提 示语细节 矛盾思维法：利用对立促进创新 引入对立概 念 利用矛盾性促进创新 提出冲突性任务要求 融合批判性思维与创新推理 • 质疑既有框架 • 创新推理 多方论证与批判结合， 增强生成内容的全面性 涌现思维模型：利用集体智慧的提示语设计 提示语链的概念与特征 提示语链是用于引导AI生成内容的连续性提示语序列。通过将复

+ 数据/信息 + 分析 方法 触发因果链推导与假设验 证 表层总结或分类 3. 创造性需求 需生成新颖内容（文本/ 设计/方案） 主题 + 风格/约束 + 创新 方向 结合逻辑框架生成结构化 创意 自由发散，依赖示例引导 4. 验证需求 需检查逻辑自洽性、数 据可靠性或方案可行性 结论/方案 + 验证方法 + 风险点 自主设计验证路径并排查 矛盾 简单确认，缺乏深度推演 成的内容。 ▪ 挑战预设思维模式：通过打破任务的常规设定，促使AI生成具有挑战性和创新性的内容。 灵活运用任务开放性：给AI自由发挥的空间 创新设计策略： ▪ 设定基本框架，留出探索余地：提示语应提供一个结构化的框架，包含具体的生成目标，但不应过度限制表 达方式或细节内容，给AI足够的空间进行创造。 ▪ 多维度任务引导：通过引导AI从多个角度看待问题，激发其对生成内容的多样化思考。 AI缺陷：臆造之辞 从期望结果 开始 倒推提示语 结构 灵活调整提 示语细节 矛盾思维法：利用对立促进创新 引入对立概 念 利用矛盾性促进创新 提出冲突性任务要求 融合批判性思维与创新推理 • 质疑既有框架 • 创新推理 多方论证与批判结合， 增强生成内容的全面性 涌现思维模型：利用集体智慧的提示语设计 提示语链的概念与特征 提示语链是用于引导AI生成内容的连续性提示语序列。通过将复

服务端支持多语 言，客户端只能 在浏览器中使用 JS 私有协议 rsocket 私 有协议，社 区活跃度， 用户数⼀般 需要自定义 rpc 协议 需要自定义 rpc 协议 在当前的备选框架中，从功能的契合度上，Rsocket 比较贴切我们的功能性诉求，性能上比 grpc 要强⼀些，开源社区的活跃度上相对 grpc 要逊色很多。 版本分布参考：https://blog.csdn.n 往停留在表面的功能对比上，对架构或者性能并没有非常深入的探讨。 另⼀个现象是服务注册中心往往隐藏在服务框架背后，作为默默支持的产品。优秀的服务框架往往 会支持多种配置中心，但是注册中心的选择依然强关联与服务框架，⼀种普遍的情况是⼀种服务框 架会带⼀个默认的服务注册中心。这样虽然免去了用户在选型上的烦恼，但是单个注册中心的局限 性，导致用户使用多个服务框架时，必须部署多套完全不同的注册中心，这些注册中心之间的数据 协同也是⼀个问题。 s 及 Consul 之 间的数据同步。 Nacos 架构 < 78 图 9 Nacos 的多数据中心方案 用户扩展性 在框架的设计中，扩展性是⼀个重要的设计原则。Spring、Dubbo、Ribbon 等框架都在用户扩展性 上做了比较好的设计。这些框架的扩展性往往由面向接口及动态类加载等技术，来运行用户扩展约 定的接口，实现用户自定义的逻辑。在 Server 的设计中，用户扩展是比较审慎的。因为用户扩展

中国开源开发者报告重点聚焦大模型，本章节以大模 型 LLM 开发技术栈作为切入点，将深入探讨以下中国 AI 大模型领域的代表性开源项目社区。 这些开源项目社区覆盖了深度学习框架、向量数据库、AI辅 助编程、LLM 应用开发框架、模型微调、推理优化、LLM Agent，以及检索增强生成（RAG）等多个关键技术栈。 为了更全面客观地展示中国大模型 LLM 开发技术栈的开源 社区生态，我们使用了 对开源社区的生态评 开发基础设施，本部分图表 中的开发框架、向量数据库、 开发平台、大模型均表现出 色，代表着它们的代码提交 频率、参与者、代码合并比 率等协作开发工作保持着较 高的水平。 17 / 111 OSS Compass Insight 本部分图表仅用于数据展示，不涉及先后排名 稳健性-活跃度 作为 AI 开发生态中的关键组 成部分，本部分图表中的开发 框架、大模型及相关工具在活 跃度的表现各有千秋。 2.0（专家建议稿）》对于免费且已开源方式提供人工智能研发的个人和 组织给予减轻或免承担法律责任；《生成式人工智能服务管理暂行办法》 则明确了人工智能技 术的使用和合规要求，促进了开源模型在合规框架下良性发展。 变革 端上模型的兴起与隐私保护 随着小型模型的性能逐步增强，更多高级 AI 正转向在个人设备上运行。这一趋势不仅显著 降低了云端推理成本，还提升了用户隐私控制。 中国 AI 社区在这一领域也做了重要贡献，推出了如

2 目录 1.数据库框架：从数据库的性能与容量到数据库框架技术的产生 2.数据库中间件：从框架技术到分布式的数据库中间件技术 3.分布式数据库：从数据库中间件技术发展到分布式数据库 4.数据库网格：数据库与微服务、云原生的发展关系 5.数据库解决方案：如何基于 ShardingSphere 生态创建数据库解决方案 1.数据库框架 1.数据库框架 摩尔定律失效 分布式崛起 分布式崛起 1.数据库框架 随着数据量的增大，读写并发的增加，系统可用性要求的提升，单机 MySQL面临： 1、容量有限，难以扩容 2、读写压力，QPS过大，特别是分析类需求会影响到业务事务 3、可用性不足，宕机问题 1.数据库框架 1.数据库框架 计算机领域的任何问题都可以通过增加一个中间层来解决。 数据库框架技术：在业务侧增强数据 库的能力。 直接在业务代码使用。 支持常见的数据库和JDBC。 支持常见的数据库和JDBC。 轻量级，不需要额外的资源和机器。 1.数据库框架 1、改造对业务系统具有较大侵入性； 2、对于复杂的SQL，可能不支持； 3、对于跨库和跨分片的数据，需要额外机制保障一致性； 4、缺乏较好的数据平滑迁移和过渡方案； 5、Java Only（或其他）。 数据库框架使用的约束： 2.数据库中间件 2.数据库中间件 作为中间件，独立部署，对业 务端透明。 任何语言平台的系统都可以接

通用协议 • 问答SOFA MESH • 从 ISTIO 克隆并保持同步更新 • 使用 SOFA-MOSN 代替 ENVOY 作为数据平面 • 打包 • 安装 • 部署 • 测试 • 支持主流的微服务框架 • SOFA • HSF • DUBBO • SPRING CLOUD • … • 控制平面创新的地方 • MESH OPERATOR • RPC SERVICE CONTROLLER • …SERVICE • 一个应用上部署了多个 RPC 服务，每个服务有自己的版本 • …ISTIO 控制平面路由的抽象模型 INBOUND OUTBOUNDSOFA 服务注册模型落地一个微服务框架需要的工作 • 部署 ZK 集群作为 RPC 框架的注册中心 • 开发 ZK Platform Adapter for DUBBO • 开发 DUBBO 服务的 XDS 配置下发 • 开发 DUBBO 服务的路由规则 XDS 方式落地微服务应用 • 使用 INTERFACE 作为 DNS 来寻址服务 • 开发一个通用协议处理框架 • 避免为不同的微服务框架修改 PILOT 代码 • 通过插件的方式按需支持新的协议 • 对应用代码无侵入性 • 为微服务框架提供轻量化客户端落地一个微服务框架需要的工作 • 部署 ZK 集群作为 RPC 框架的注册中心 • 开发 ZK Platform Adapter for DUBBO • 开发

设计与实战》和《可伸缩服务架构：框架与中间件》 两本书。有近10年互联网、游戏和支付相关的工作 经验，目前从事产业互联网。 杨彪，美团高级架构师1 漫谈服务架构的演进史 2 微服务架构设计的现状 3 Service Mesh微服务设计 4 Service Mesh的框架介绍1 漫谈服务架构的演进史 2 微服务架构设计的现状 3 Service Mesh微服务设计 4 Service Mesh的框架介绍我过往的经历情况 其实不是春晚越来越不好，而是观众的需求越来越难满足，服务架构也如此。1 漫谈服务架构的演进史 2 微服务架构设计的现状 3 Service Mesh微服务设计 4 Service Mesh的框架介绍适应变化的微服务是什么样 微服务架构由一组小型的、独立自治的服务组成， 并且实现了业务中单个的完整业务功能。 • 服务和服务之间是独立的、低耦合的； • 每个服务都尽量小，小到一个小团队能够很好的维护它； 服务可独立部署，每次部署不会影响其他服务； • 每个服务都各自负责自己的数据和状态的存储，独立数据库； • 服务和服务之间通过设计良好的API接口通信，不暴露具体的实 现细节； • 各服务不需要统一技术栈，不需要共享公共库和框架；微服务究竟带来什么好处 Ready for market faster：快速响应市场地变化 Mix of technologies：多技术栈混合使用； Scalability：可扩展性 Resiliency：可伸缩性

留在标题页…… 场景1：1小时内写完一个1万字的项目书 是否可用DeepSeek（深度求索）辅助处理？ 可以，但需分阶段“榨干AI效率”，核心策略：框架复制+模块填充+数据嫁接。 分步解决方案： 第一阶段：5分钟——用AI暴力生成框架（目标：3000字） 场景1：1小时内写完一个1万字的项目书 第二阶段：20分钟——用AI批量填充模块（目标：6000字） 针对每个小节单独提问，例如： 操作：向DeepSeek输入：“我要请假，但项目很紧急，领导可能不满，如何沟通？” p AI辅助： • 分析你的顾虑（如“领导可能认为我不负责”），提供理性视角（如“家庭突发情况≠工作态度问题”）。 • 建议沟通框架：紧急情况说明+短期解决方案+责任承诺。例如： “张总，我家里老人突发中风住院（附病历），需要请假3天。我已将项目A的测试环节交接给小刘（附交接文 档），每天早晚会同步进度。周四返岗后加班追赶，确保不影响上线。” 的位置关系 即时服务对接： ✓ 调用社区跑腿API下单手工材料配送 ✓ 接入干洗店智能柜系统预约取件码 ✓ 生鲜平台比价后自动补货牛奶 ③ 会议准备： 自动提取上周销售数据生成可视化图表框架 调取历史报告模板进行语义重组 ④ 风险预警： 灶台计时器同步手机震动提醒 通勤路况实时监控（若堵车超15分钟触发备用方案） 技术红利： 时间利用率提升40%，晨间压力值降低65%，关键事务完成率100%