. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 265 12.5. 处理环境变量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 278 13.1. 闭包：可以捕获其环境的匿名函数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 是内置的依赖管理器和构建工具，它能轻松增加、编译和管理依赖，并使依赖在 Rust 生态系统中保持一致。 • Rustfmt 格式化工具确保开发者遵循一致的代码风格。 • rust-analyzer 为集成开发环境（IDE）提供了强大的代码补全和内联错误信息功能。 通过使用 Rust 生态系统中丰富的工具，开发者在编写系统级代码时可以更加高效。 学生 Rust 适合学生群体，也适合有兴趣学习系统概念的人。许多人通过

或者因训练数据集质量问题，导致算法设计目的、输出结果存在偏见或歧视， 甚至输出存在民族、宗教、国别、地域等歧视性内容。 （c）鲁棒性弱风险。由于深度神经网络存在非线性、大规模等特点，人 工智能易受复杂多变运行环境或恶意干扰、诱导的影响，可能带来性能下降、 决策错误等诸多问题。- 4 - 人工智能安全治理框架 （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 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。 3.1.2 数据安全风险 （a）违规收集使用数据风险。人工智能训练数据的获取，以及提供服务 与用户交互过程中，存在未经同意收集、不当使用数据和个人信息的安全风险。 （b）训练数据含不当内容、被 “投毒” 风险。训练数据中含有虚假、偏见、 侵犯知识产权等违法有害信息，或者来源缺乏多样性，导致输出违法的、不良 会影响模型算法准确度、 可靠性、有效性，还可能导致训练偏差、偏见歧视放大、泛化能力不足或输出 错误。 （d）数据泄露风险。人工智能研发应用过程中，因数据处理不当、非授 权访问、恶意攻击、诱导交互等问题，可能导致数据和个人信息泄露。 3.1.3 系统安全风险 （a）缺陷、后门被攻击利用风险。人工智能算法模型设计、训练和验证 的标准接口、特性库和工具包，以及开发界面和执行平台可能存在逻辑缺陷、-