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，

版本控制是一种记录一个或若干文件内容变化，以便将来查阅特 定版本修订情况的系统。 在本书所展示的例子中，我们对保存着软件源代码的文件作版本控制，但实际上，你 可以对任何类型的文件进行版本控制。 如果你是位图形或网页设计师，可能会需要保存某一幅图片或页面布局文件的所有修订版本（这或许是你非常渴 望拥有的功能），采用版本控制系统（VCS）是个明智的选择。 有了它你就可以将选定的文件回溯到之前的状 态，甚至将整个项 你完全可以在一个“远程”仓库上工作，而实际上它在你本地的主机上。 词语“远程”未必 表示仓库在网络或互联网上的其它位置，而只是表示它在别处。 在这样的远程仓库上工作， 仍然需要和其它远程仓库上一样的标准推送、拉取和抓取操作。 查看远程仓库 如果想查看你已经配置的远程仓库服务器，可以运行 git remote 命令。 它会列出你指定的每一个远程服务器 的简写。 如果你已经克隆了自己的仓库，那么至少应该能看到 origin 访问到——你可以将它合并到自己的某个分支中， 或者如 54 果你想要查看它的话，可以检出一个指向该点的本地分支。 （我们将会在 Git 分支 中详细介绍什么是分支以及如何使用分支。） 从远程仓库中抓取与拉取 就如刚才所见，从远程仓库中获得数据，可以执行： $ git fetch 这个命令会访问远程仓库，从中拉取所有你还没有的数据。 执行完成后，你将会拥有那个远程仓库中所有分支

提交更新 跳过使用暂存区域 移除文件 移动文件 查看提交历史 限制输出长度 撤消操作 取消暂存的文件 撤消对文件的修改 远程仓库的使用 查看远程仓库 添加远程仓库 从远程仓库中抓取与拉取 推送到远程仓库 查看某个远程仓库 远程仓库的重命名与移除 打标签 列出标签 创建标签 附注标签 轻量标签 后期打标签 共享标签 删除标签 检出标签 Git 别名 总结 流程 拉取请求的进阶用法 GitHub 风格的 Markdown 让你的 GitHub 公共仓库保持更新 维护项目 创建新的版本库 添加合作者 管理合并请求 提醒和通知 通知页面 网页通知 邮件通知 特殊文件 README 贡献 CONTRIBUTING 项目管理 管理组织 组织的基本知识 团队 审计日志 脚本 GitHub 服务与钩子 GitHub API 版本控制是一种记录一个或若干文 件内容变化，以便将来查阅特定版本修订情况的系统。 在本书所展示的例子 中，我们对保存着软件源代码的文件作版本控制，但实际上，你可以对任何类 型的文件进行版本控制。 如果你是位图形或网页设计师，可能会需要保存某一幅图片或页面布局文件的 所有修订版本（这或许是你非常渴望拥有的功能），采用版本控制系统 （VCS）是个明智的选择。 有了它你就可以将选定的文件回溯到之前的状态， 甚至

适合实时交互场景。  通用性强：适用于多种自 然语言处理任务，如对话 生成和文本理解。 爬虫数据采集 1、阅读网页源代码，提取特定网页内容； 2、撰写python脚本； 3、提取并合并网址； 4、提取网址内容； 5、写入文件。 任务 你需要完成以下两个任务： 1.阅读网页【网址】源代码【对应网页源代码】。提取所 有包含“春运2025丨X月X日，全社会跨区域人员流动量完 成X万人次”的网址进行去重、筛选，合并成网址列表 据。 爬虫数据采集  目前DeepSeek R1、Open AI o3mini、Kimi k1.5支持联网查询网址，Claude 3.5 sonnet暂不支持；  四个模型均能根据上传的网页代码，对多个网址链接进行筛选、去重，完全提取出符合指令要求的所有网址链接并形成列表；  在复杂爬虫任务上，DeepSeek R1与Open AI o3min生成的代码均能正常执行数据采集任务，o3响应速度更快，R1数据采集结果更加完 指标生存率，但对 特征提取不完整， 仅能识别较为浅层 的数据关联，分析 能力相对较弱。  DeepSeek R1与Open AI o3mini的数据分析能力相当，且领先其他两个模型，均能够精准抓取数据核心指标并做统计，找到各特征与核心 指标的关联，其中R1分析逻辑更加清晰严谨，而o3推理更加高效；  Kimi k1.5推理逻辑清晰但分析能力相对较弱， Claude 3.5 sonnet能够提供分析思路但没有明确结论。

代码库解释与示 例生成 代码生成 • 根 据 需 求 生 成 代 码片段（Python、 JavaScript） • 自 动 补 全 与 注 释 生成 常规绘图 如何使用DeepSeek？ 网页端：https://chat.deepseek.com APP：DeepSeek 如何从入门到精通？ 当人人都会用AI时，你如何用得更好更出彩？ 推理模型 • 例如：DeepSeek-R1 + 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

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

7 末端的小圆圈，然后单击 LED 引脚 1 上的小圆圈。在绘制导线时单击一次以创建拐角。您 可以在放置连接时放大。 Note 如果要重新定位连线元件，重要的是使用 [g]（抓取）而不是 [m]（移动）。使用抓取将保持电线连接。如果您 忘记了如何移动元件，请查看步骤 24。 KiCad 入门 16 / 41 33. 重复此过程并连接所有其他元件，如下所示。要双击终止电线。当连接 VCC quicklib 制作原理图元件 本节介绍使用互联网工具 quicklib 为 MYCONN3 创建原理图元件的另一种方法（参见上面的《myconn3，MYCONN3》）。 1. 前往 quicklib 网页：http://kicad.rohrbacher.net/quicklib.php 2. 使用以下信息填写页面：元件名称：MYCONN3 参考前缀：J 引脚布局样式：SIL 引脚数，N:3 3.

单击微控制器引脚7末端的小圆圈，然后单击 LED 引脚1上的小圆圈。 在绘制 导线时单击一次以创建拐角。 您可以在放置连接时放大。 注意 如果要重新定位连线元件，重要的是使用 [g]（抓取）而不是 [m]（移 动）。 使用抓取将保持电线连接。 如果您忘记了如何移动元件，请查 看步骤 24。 33. 重复此过程并连接所有其他元件，如下所示。 要双击终止电线。 当连接 VCC 和 GND 符号时，导线应接触 quicklib 制作原理图元件 本节介绍使用互联网工具 quicklib 为 MYCONN3 创建原理图元件的另一种方法 （参见上面的《myconn3，MYCONN3》）。 1. 前往 quicklib 网页：http://kicad.rohrbacher.net/quicklib.php 2. 使用以下信息填写页面：元件名称：MYCONN3 参考前缀：J引脚布局样 式：SIL 引脚数，N:3 3

com/article314/autostiching-scan-with-hugin] 其他 Krita 不具备“存储为 Web 所用格式”，使用 Image Ready 处理 GIF 帧进行或者为网页切割图 像等功能。 结语 通过学习本页的知识，你应该可以在短时间内熟悉 Krita 的使用。如果你觉得还有其他方面 需要在此页介绍，可以与我们联系。Krita 的开发工作进展迅速，现在 Photoshop 键，这样控制点将会吸附到 其他控制点上，让两套网格可以共用一边。请注意两套网格的某边一旦组合将 无法拆散。要删除网格，你可以点击网格中心的红叉。通过灵活运用上述操 作，你可以为复杂的透视场景建立精巧的参考框架。 直线 这个组别里面有三种辅助尺： 直线 辅助绘制两点之间的一条直线。 无限直线 辅助绘制穿过两点横贯画布的一条直线。 平行直线 先创建一条参考直线，然后切换为笔刷工具，打开吸附功能，即可绘制该 这些是用于平面设计的模板，它们的默认 ppi 参数已设为各自用途的最佳值： 16:10 电影荧幕设计模板 2.93:1 电影荧幕设计模板 A3 横版设计模板 A4 竖版设计模板 4:3 屏幕设计模板 网页设计 单反相机模板 这些是符合各种数码相机默认照片尺寸的模板： Canon 55D Canon 5DMK3 Nikon D3000 Nikon D5000 Nikon D7000 纹理模板

+ 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