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，

Grafana-agent Datadog-agent node-exporter Categraf Kubernetes Node 组 件的监控 Kubernetes Node - 容器负载监控 抓取方案 • Pod或者容器的负载情况，是一个需要关注的点，容器层面主要关注CPU和内存使用情况，Pod 层面主要 关注网络IO的情况，因为多个容器共享Pod的net namespace，Pod内多个容器的网络数据相同 containerd 都可以采集到，推荐 { 抓取方案一 } • 左侧这个配置大家在网上比较容易搜到，通过kubernetes_sd_configs做服务发现，查找所有node，通过 Kubernetes apiserver 的 proxy 接口，抓取各个node（即kubelet）的 /metrics/cadvisor 接口的 prometheus 协议的数据 • 这个抓取器只需要部署一个实例，调用 apiserver 比 如30s或60s • 所有的拉取请求都走 apiserver，如果是几千个node的大集群，对 apiserver 可能会有较大压力 Kubernetes Node - 容器负载监控 抓取方案 { 抓取方案二 } • 直接调用 kubelet 的接口 /metrics/cadvisor ，不走 apiserver 这个 proxy，避免对 apiserver 的请求压力 • 采用 Daemonset

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 为业务大模型RAG做准备 内部知识管理 • 把企业内部的碎片化知识， 把专 家头脑中的经验转化为显性知识 管理起来， 如员工邮件、 文档文 件、 聊天记录、 工作记录等 工作流知识管理 1 外部情报分析 • 抓取外部情报， 例如行业报告、 市 场情报等 2 多模态处理 • 用大模型多模态能力把非结构化 数据转化为结构化数据， 例如图 纸、 视频、 录音等 4 5 大数据分析 • 把隐藏在企业各种管理信息化业务系统产生的中间结果/中 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Agent

并不局限于底层系统编程。它表达力强、写起来舒适，让人能够轻松地编写出命令行 应用、网络服务器等各种类型的代码——在本书中就有这两者的简单示例。使用 Rust 能让你 把在一个领域中学习的技能延伸到另一个领域：你可以通过编写网页应用来学习 Rust，接着 将同样的技能应用到你的 Raspberry Pi（树莓派）上。 本书全面介绍了 Rust 为用户赋予的能力。其内容平易近人，致力于帮助你提升 Rust 的知识， 并且提 assert_eq! 的 left 参数（也就是 add_two(2) 的结果）是 5，而 right 参 数是 4。可以想象当有很多测试在运行时这些信息是多么的有用。 需要注意的是，在一些语言和测试框架中，断言两个值相等的函数的参数被称为 expected 和 actual，而且指定参数的顺序非常重要。然而在 Rust 中，它们则叫做 left 和 right，同时指 定期望的值和被测试代码产生 trait 的定义，并深入了解它的工作原理，但现在这些细节已经足够让我们继续 前进了。 这些内容可能有点抽象，所以让我们来编写第一个异步程序：一个小型网络爬虫。我们会从命 令行传递两个 URL，并发地抓取它们，并返回第一个完成解析的结果。这个示例会引入不少新 语法，不过不用担心 – 我们会逐步解释所有你需要了解的内容。 第一个异步程序 为了保持本章的内容专注于学习 async，而不是在生态系统的诸多组件之间周旋，我们已经创

Ansible 部署方案 Docker 部署方案 Docker Compose 部署方案 跨机房部署方案 配置集群 参数解释 TiDB 配置项解释 开启 TLS 验证 生成自签名证书 监控集群 整体监控框架概述 重要监控指标详解 组件状态 API & 监控 扩容缩容 集群扩容缩容方案 使用 Ansible 扩容缩容 升级 升级组件版本 TiDB 2.0 升级操作指南 性能调优 备份与迁移 备份与恢复 数据迁移 参数解释 README - 8 - 本文档使用 书栈(BookStack.CN) 构建 TiDB 配置项解释 使用 Ansible 变更组件配置 开启 TLS 验证 生成自签名证书 监控集群 整体监控框架概述 重要监控指标详解 组件状态 API & 监控 扩容缩容 集群扩容缩容方案 使用 Ansible 扩容缩容 升级 升级组件版本 TiDB 2.0 升级操作指南 性能调优 备份与迁移 备份与恢复 数据迁移 TiDB 运维文档 软硬件环境需求 Ansible 部署方案 (强烈推荐) 离线 Ansible 部署方案 Docker 部署方案 跨机房部署方案 配置参数 使用 Ansible 变更组件配置 整体监控框架概述 重要监控指标详解 组件状态 API & 监控 集群扩容缩容方案 使用 Ansible 扩容缩容 使用 Anisble 升级组件版本 TiDB 2.0 升级操作指南 TiKV 性能参数调优 TiDB

2：新建rootinode mode = 1777（原因是设置STICKY，避免普通用户对非自己所属文件的删除） 3：这样达到的效果除了不支持ACL外与正常本地文件系统权限管理一致（一般情况下使用ACL极少，且从抓取的传媒接口调用发现并未涉及相关接口的调用）。 参考文献： https://www.huaweicloud.com/articles/0fe3750d1a5352b42911fdb96c6a8a47

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

Retry、DirectResponse、 HTTP Header add/delete、 流控、故障注入等 Ø 支持必要的admin接口性能 0.1.0 0.2.0 0.3.0 0.4.0 Ø 内存复用框架 Ø Slab style buffer Ø Raw-Epoll模式 Ø 读合并 Ø 协程池化 Ø 调度均衡 Ø SOFARPC深度优化 Ø TLS官方库IO优化 Ø HTTP1.1/HTTP2 & 可观察性 0.1.0 0.2.0 0.3.0 0.4.0 Ø mTLS支持 Ø 支持inspector探测 Ø TLS扩展支持，支持自定义 证书获取 Ø RBAC Ø Tracing框架，已支持 SOFA Tracer Ø Metrics扩展，已支持 prometheus Ø 支持Mixer filter Ø 平滑升级迁移支持metrics Ø Access log Ø Listener 基本实现了RFC中MUST部分，部分功 能需求上不匹配，如GRPC trailer实现技术案例 – HTTP/2.0优化 优化思路：适配MOSN框架，复用官方实现核心结构体和解析流程 Ø 框架适配 ü IO框架 ü 内存复用框架 ü workerpool协程池框架 Ø 功能支持 ü 请求流式处理模式 ü 热升级 ü metrics ü 修复HTTP/2 headers key不支持冒号开头字段的问题