......................... 44 3.3 监管重点和技术 ............................................ 45 3.4 新兴监管框架、标准和指南 .................................. 48 3.5 安全、责任和问责 ........................................ 69 ©2025 云安全联盟大中华区版权所有 8 安全声明 本文仅供参考，不构成法律建议。 本研究文件由云安全联盟编写，探讨了当前围绕人工智能的监管治理情况。 虽然本文涉及各种法律和监管框架，但必须强调的是，所提供的信息不适用于 任何特定情况的法律指导。 人工智能的监管环境正在迅速演变，法律法规的解释和应用会因各种因素 而存在很大差异，这些因素包括： ● 管辖范围（国家或地区） 也是可能影响本文件中前瞻性陈述准确性的因素所在： ● 技术的快速进步：人工智能领域不断发展，新的技术和应用层出不穷， 很难预测这些技术进步的确切轨迹及其对人工智能监管各方面的影响。 ● 监管框架的不确定性：对人工智能的监管方法仍在开发，不同管辖范 围内对人工智能开发、部署和使用的具体规定可能存在较大差异，并可能随着 时间的推移而发生变化。 ©2025 云安全联盟大中华区版权所有 9

开发语言选择......................................................................................24 3.2 框架与库选择......................................................................................25 3.3 数据库选型 用户界面设计......................................................................................67 7.2 前端框架选择......................................................................................68 React.. .........................................................................................74 8.1 后端框架选择......................................................................................76 8.2 后端功能实现

等保 2.0 通用安全架构 设计解决方案 2 从框架与架构说起 十工五任 解决方案 合规 / 产 品 战 略 聚 焦 技术聚 焦 规划视角（ EA 架构分析） 设计视角 （ EA 场景分 析） 覆盖 技术视角 （可运行性分析） 实例化 理 论 化 支撑 图 1. 解决方案架构 十工五任 • 政企网络安全防御全景模型 • 政企网络安全协同联动模型 • 政企网络安全防御建设项目规划纲要 孵化型解决方案 产研 / 交付： • 产品能力化 • 原子能力（技术能力、安全能力、产品能力） • 部署实施 • 安全运行 目录 1 等保合规 2 内生安全框架 3 会战 框架 4 架构营销 等保合规与产品框架 5 等保政策法律地位的提升 计算机信息系统安全保护条例 （国务院令 第 147 号） 商用密码管理条例 （国务院令 第 273 号） 信息安全等级保护管理办法 （公通字 、服务地域和安全责任主体等因素将其划分为 不同的定级对象。  跨省的行业或者单位的专用通信网可作为一个整体对象定级，也可以分区域划分为若干个定级对象。 9 等保安全体系框架 10 等级保护 2.0 安全框架 国 家 网 络 安 全 法 律 法 规 政 策 体 系 国 家 网 络 安 全 等 级 保 护 政 策 标 准 体 系 网络安全战 略 规划目标 等级保护对象 通信网络

平台测试 鲲鹏版本发布 X86 版本发布 • 应用迁移 • 亲和分析 • 编码规范检查 • 毕昇编译器 • 毕昇 JDK • GCC for openEuler • 自动反馈优化 • 测试框架 • 测试工具 • 测试样例 • 病毒扫描 鲲鹏兼容 & 亲和， 性能 5%↑ CFGO/LTO/ 自动向量化 / 指 令流水优化，性能 10% ↑ 应用编译调试， 性能 5%~10% 软件包和应用加速软件包，使能应用极致性能，其针对大数据、分布式存储、数据库、虚拟化和 ARM 原生等场景 进行了深度优化鲲鹏架构特性，如内存管理、计算调度等方面的技术优势，通过预置的高性能库和框架，赋能开 发者轻松构建适应鲲鹏架构的高性能应用。在同一个构建流程中，当集成 BoostKit 后，基于鲲鹏架构的目标软件 包能够获益较大的性能提升。 ---- 结束 步骤 2 通过代码编辑区右上角的 缓存通过数据预取提前将热点 数据加载缓存磁盘中，通过 LRU 淘汰策略和冷热识别提高读缓存命中率，从而提升业务读性能。 RDMA 网络加速 通过在 Ceph 网络框架 AsyncMessage 中新增插件支持 UCX 网络框架，实现 Ceph 全闪存场景支持网络全 RDMA 化。 UCX 通信处理层主要包含 ceph 与 UCX 接口适配，并根据 RNDV 协议的特点，实现了零拷贝，提升大块写的性能。

第三代英特尔® 至强® 可扩展处理器 英特尔® 傲腾™ 持久内存100系列、200系列 英特尔® 傲腾™ 固态盘 P5800X/P5801X 英特尔® Movidius™ 视觉处理器 (VPU) 软件和框架 OpenVINO™ 工具套件 面向英特尔® 架构优化的 TensorFlow 面向英特尔® 架构优化的 PyTorch 扩展包 面向英特尔® 架构优化的 Python 主编：赵朝卿，秦莉 1-1-4 多样化的英特尔硬件产品矩阵 • 全方位的软件产品助力，包括 OpenVINO™ 工具套件、 英特尔® 深度学习加速技术、英特尔® AVX-512、面向英特尔 ® 架构优化的深度学习框架等。 • 英特尔在 5G、边缘计算（MEC）平台以及 “云 - 边 - 端” 架 构上的一系列成功部署和实战经验。 统也给传统校园 IT 架构带来挑战。部署在教室等系统末端 的设备通常处理能力较弱，而全部通过远端数据中心或云端 • 缺乏规模化人工智能训练、推理所需的算力储备，传统 PC 在执行人工智能训练、推理时效率低下，而要大规模采购 专用设备又必然使教育机构面临巨大成本开支。 • 缺乏面向不同应用场景、不同软件框架的软硬件优化方案， 同时异构设备之间也难以实施有效协同。 • 可选实验场景、器材和软件套件混乱，无法满足真实场景 的学习需要，更无法贴近行业实践要求。 为应对以上挑战，英特尔与众多人工智能教育技术合作伙伴和

能 力 3 技术栈涵盖模型服务、存储、工具与库、框架、 托管与服务等组件 模型服务是智能体的核 心 ，通过大语言模型提供的接口进行 推理服务。存储部分则支持人工智能体的有状态管理 ，例如 使用向量数据库存储对话历史和记忆。 工具与库使得人工智 能体能够调用外部函数并通过工具库扩展其功能 ， 而框架则 负责协调大语言模型的调用并管理智能体的状态 智能体被广泛应用于金融、招聘、营销、供 应链、数据分析、 AI 个人助手、医疗等领域，提供定制化解 决方案。 在平台框架层， 企业级智能体平台帮助企业快速部 署智能体，提高业务效率，而开发者工具提供便捷的框架支 持，简化开发流程并增强应用扩展能力。 算力层则由百度智 能云、华为云等提供强大的云计算资源，支撑智能体的训练 科技巨头如谷歌、亚马逊、微软等推出了大量创新型智能体应用 ，包括语音助手、聊天机器人等 ，提高用户 的体验感 ，推动科技提升服务体验 欧盟强调伦理与法律框架 ，推动在公共服务等领域应用 • 强调智能体的伦理与法律框架 ，设立多重监管机构和伦理研究工作组， 2021 年推出的《人工智能法案》是全 球首个综合性人工智能法规 • 重视智能政务、 自动化公共安全监控和智慧城市管理

AI 算力的战略投资，加速探索下一代 AI 技术 DeepSeek 是 AI 发展史上的一个关键里程碑，但远未达到 AI 终点 AI 模型算法： GPT 、 LLaMA AI 框架： PY 、 TF 异构计算架构： CUDA 互联技术： NV Link AI 芯片： NV 、 AMD • DS 对强化学习的创新使用， 可以让大模型便捷的获 得 通用性 的资金、技术、人才的垄断，全球 重新思考中美技术路线的选择 泛化性和经济性大幅提升 LLM 进入“ CV Resnet 时刻” 补齐最后一块自主创新的版图 真正形成中美两条 AI 技术路 线 AI 框架：昇思、飞桨 … 异构计算架构： CANN … 互联技术：灵衢 AI 芯片：昇腾、寒武纪 … DeepSeek-R1 进一步验证“算力即性能” Scaling Law 升级，模型能力 计算与通信优化，性能提升 30% GRPO ：群体进化的智慧筛选器 自我验证机制： AI 的 " 错题本系 统 " 混合专家模型的 " 智能路由器“ 多头潜在注意力 MLA ：空间压缩术 训练框架加速： 16 到 3 的量化压 缩， 通信降低 89% 推理加速：预加载，动态批处理等 模型、数据、工具链、部署全开源 蒸馏技术使能第三方模型性能 DeepSeek V3 ：实现极致性能，稀疏

该模型以网络传输层和应用层为突破点，推动网络突破"哑管道"模式，成为 能够识别通信实体、理解传输内容、管理交互状态的智能网络，减少中介性平台 对互联网数据交互的束缚。 基于未来网络模型，数字实体互联所需的协议框架应支持： 1. 实体中心化：以数字实体为基本通信单元，而非传统的主机或应用； 2. 语义可解析：标准化数据范式携带语义信息，网络设备可进行深度处理； 3. 状态同步原生支持：内置实体状态同步机制，实现不仅仅是数据传递； 赖方通过解析 DID 文档获 取公钥，验证数字签名即可确认身份真实性，无需中心化身份提供商参与。该技 术为物联网设备、AI 代理等新型数字实体提供了标准化身份解决方案。 3. 可验证凭证与信任框架（Verifiable Credentials + Trust Graph） 可验证凭证技术基于 JSON-LD 或 JWT 格式构建机器可读的权威声明。其 技术栈包含凭证签发（Issuer）、 交互场 景采用高效的链下验证机制；将全局共识的范围缩小到必要的最小集合，允许大 多数实体交互在局部可信域内完成；通过统一的价值-数据融合模型，使数字货 币、数字资产与普通数据实体可以在同一协议框架下交互。这种分层设计既保留 了 Web3 的数字主权特性，又使其能够支持物联网、元宇宙等实时性要求高的 新兴场景，有效缓解了 Web3 面临的可扩展性困境。 综上，数字实体网络代表网络架构的范式级创新，它通过：

指南（V1.0）在编纂过程中系统整合了互联网公开的行业案例库、学术文献及开 源技术成果。编写团队始终秉承开放共享与协作创新的理念， 在此向以下贡献者 致以专业致谢： 审计行业专家提供的领域知识框架； 开源社区共享的 AI 工程化实践经验； 学术机构发布的跨学科研究成果。 我们期待与行业同仁持续共建 DeepSeek 大模型在工程审计领域的知识生态 体系，推动工程审计智能化技术的普惠化发展。 为一项关键的认知技能，提示词工程应运而生，成为连接人类专业智慧与机器 计算能力的核心基础设施。 下面将通过九大思维框架的系统解析（参考①),结合工程审计领域的具体 应用场景和提示词模板，深入阐释提示词工程的理论构建与实践路径。 4.1 APE 模型：精准定位工程审计任务 APE 模型作为一种通用的思维框架，通 “ 过 行动（Action）-目的（Purpose） -期望（Expectation ” ） 背景（Context）：该项目是国家重点水利工程，进度和成本控制对国家水资源战略具有重要意义 5. 示例（Example）：参考类似规模水利工程的进度与成本管理经验 提示词模板 作为水利工程审计专家，请依据以下框架进行专业分析： 1. 任务：评估[水利工程名称]的进度执行与成本控制状况 2. 请求：请重点关注以下方面： - 关键里程碑完成情况分析 - 进度延误原因识别 - 成本超支项目分析

数字化运营 数字化建设 数字化 架构设计 引领方向 绘制蓝图 构建能力 实现价值 评价效果 SABOE 数字化转 型五环法 www.top100summit.com SABOE方法论框架 一张蓝图 4A架构 战略高度 推动业务变革 三个建设 三个运营 评估衡量 两个循环周期 全 局 规 划 周 期 建 设 运 营 迭 代 周 期 S-数字化战略 A-数字化架构设计 作的成败。 www.top100summit.com 数字化转型对企业架构提出了新要求 • 在方法框架方面，提倡轻量化和敏捷，更加适应数字经济时代需要。 聚合架构 付晓岩 MEAF Thoughtworks 企业架构现代化的三个重要表现 业务架构领域. IT架构领域. 方法框架方面 • 在业务架构领域，增加了业务建模环节，融合业务流程建模、数 据建模、领域驱动设计等方法，对业务的刻画更加精细，更好衔 接IT架构设计，降低了工程实操难度。 • 在IT架构领域，引入业务中台建设理念，提倡建立组件化、服务 化的IT架构，在公共能力复用基础上支持各类业务。 1 2 3 www.top100summit.com 数字化企业架构框架DEAF-内容模型 业务架构、数据架构、应 用架构和技术架构是企业 架构设计应包含的构建块 元素，为具体企业架构设 计提供指导，是内容模型 的核心部分。 数字化工艺流程包括架构 愿景、架构原则、架构标