. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103 5.3. 方法语法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 将错误信息输出到标准错误而不是标准输出 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 276 13. 函数式语言特性：迭代器与闭包 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ，Rust 团队希望使系统概念能为更多人所易于理解，特别是编程新手。 公司 数百家大小规模的公司在生产环境中使用 Rust 完成各种任务，包括命令行工具、Web 服务、 DevOps 工具、嵌入式设备、音视频分析与转码、加密货币、生物信息学、搜索引擎、物联网 （IOT）程序、机器学习，甚至是 Firefox 浏览器的重要部分。 开源开发者 Rust 适合那些希望构建 Rust 编程语言、社

（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。 等 全生命周期的安全防护能力。 5.2 建立人工智能服务可追溯管理制度。对面向公众服务的人工智能 系统，通过数字证书技术对其进行标识管理。制定出台人工智能生成合成内容 标识标准规范，明确显式、隐式等标识要求，全面覆盖制作源头、传播路径、 分发渠道等关键环节，便于用户识别判断信息来源及真实性。- 11 - 人工智能安全治理框架 5.3 完善人工智能数据安全和个人信息保护规范。针对人工智能技术 ，开 源人工智能技术，共同研发人工智能芯片、框架、软件，引导产业界建立开放 生态，增强供应链来源多样性，保障人工智能供应链安全性稳定性。 5.6 推进人工智能可解释性研究。从机器学习理论、训练方法、人机 交互等方面组织研究人工智能决策透明度、可信度、纠错机制等问题，不断提 高人工智能可解释性和可预测性，避免人工智能系统意外决策产生恶意行为。 5.7 人工智能安全风险威胁信息共享和应急处置机制。持续跟踪分析