导规范。 3. 人工智能安全风险分类 人工智能系统设计、研发、训练、测试、部署、使用、维护等生命周期 各环节都面临安全风险，既面临自身技术缺陷、不足带来的风险，也面临不当 使用、滥用甚至恶意利用带来的安全风险。 3.1 人工智能内生安全风险 3.1.1 模型算法安全风险 （a）可解释性差的风险。以深度学习为代表的人工智能算法内部运行逻 辑复杂，推理过程属黑灰盒模式，可能导致输出结果难以预测和确切归因，如 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、- 5 - 人工智能安全治理框架 漏洞等脆弱点，还可能被恶意植入后门，存在被触发和攻击利用的风险。 （b）算力安全风险。人工智能训练运行所依赖的算力基础设施，涉及多源、 泛在算力节点 泛在算力节点，不同类型计算资源，面临算力资源恶意消耗、算力层面风险跨 边界传递等风险。 （c）供应链安全风险。人工智能产业链呈现高度全球化分工协作格局。 但个别国家利用技术垄断和出口管制等单边强制措施制造发展壁垒，恶意阻断 全球人工智能供应链，带来突出的芯片、软件、工具断供风险。 3.2 人工智能应用安全风险 3.2.1 网络域安全风险 （a）信息内容安全风险。人工智能生成或合成内容，易引发虚假信息传播、

看，这是一个神秘的编程领域，只为浸润多年的极少数人所触及，也只有他们能避开那些臭名 昭著的陷阱。即使谨慎的实践者，亦唯恐代码出现漏洞、崩溃或损坏。 Rust 破除了这些障碍：它消除了旧的陷阱，并提供了伴你一路同行的友好、精良的工具。想 要 “深入” 底层控制的程序员可以使用 Rust，无需时刻担心出现崩溃或安全漏洞，也无需因为 工具链不靠谱而被迫去了解其中的细节。更妙的是，语言设计本身会自然而然地引导你编写出 可靠的代 已经在从事编写底层代码的程序员可以使用 Rust 来提升信心。例如，在 Rust 中引入并行是相 对低风险的操作，因为编译器会替你找到经典的错误。同时你可以自信地采取更加激进的优 化，而不会意外引入崩溃或漏洞。 但 Rust 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 猜测。用户好像无法退出啊！ 用户总能使用 ctrl-c 终止程序。不过还有另一个方法跳出无限循环，就是 “比较猜测与秘密数 字” 部分提到的 parse：如果用户输入的答案不是一个数字，程序会崩溃。我们可以利用这一 点来退出，如下所示： $ cargo run Compiling guessing_game v0.1.0 (file:///projects/guessing_game) Finished