TC260-PG-20261A 网络安全标准实践指南 ——人工智能加速芯片安全功能技术规范 V1.0-202601 全国网络安全标准化技术委员会秘书处 2026 年 01 月 本文档可从以下网址获得： www.tc260.org.cn/ I 前 言 《网络安全标准实践指南》（以下简称《实践指南》） 是全国网络安全标准化技术委员会（以下简称“网安标委”） 秘书处组织制定和发布的标准相关技术文件，旨在围绕网络

TC260-PG-2026NA 网络安全标准实践指南 ——人工智能应用安全指引 总则 （征求意见稿 v1.0-202601） 全国网络安全标准化技术委员会秘书处 2026 年 01 月 本文档可从以下网址获得： www.tc260.org.cn/ I 前 言 《网络安全标准实践指南》（以下简称《实践指南》）是全 国网络安全标准化技术委员会（以下简称“网安标委”）秘书处 组织制 前期规划阶段 3 前期规划安全指引包括： a) 综合分析人工智能应用对伦理安全、经济效益和社会环境的影 响，研判开展相应人工智能应用的必要性和合理性。 注：对伦理安全的影响参考 TC260-PG-20211A《网络安全标准实践指南 人工智能伦理安全风险防范指引》。 b) 围绕人工智能技术内生安全风险、人工智能应用安全风险以及 人工智能应用衍生风险开展安全风险识别以及风险分类。 注：安 结合人工智能应用场景、识别安全风险情况，以及建设部署方、 运行管理方人工智能安全能力成熟度情况，确定人工智能应用 安全措施，制定监测预警以及应急响应方案。 注：监测预警及应急响应方案制定参考 TC260-PG-202515A《网络安全 标准实践指南生成式人工智能服务安全应急响应指南》。 g) 考虑人工智能应用对生命财产安全的影响，体现人类最终控制 原则，规划一键接管、版本回退、紧急关停等安全措施，保障

TC260-PG-2026NA 网络安全标准实践指南 ——人工智能训练数据清洗安全指南 （征求意见稿 v1.0-202601） 全国网络安全标准化技术委员会秘书处 2026 年 01 月 本文档可从以下网址获得： www.tc260.org.cn/ I 前 言 《网络安全标准实践指南》（以下简称《实践指南》） 是全国网络安全标准化技术委员会（以下简称“网安标委”） 秘书处组织 被复原。匿名化方法 可参考TC260-PG-AAAABB《网络安全标准实践指南——个人信息保护 个人信息匿名化指南》。 b）去标识化：通过去标识化技术使得数据无法对应到特定个人， 但保留通过额外信息重新识别的可能性。个人信息去标识化方法可参 考GB/T 37964-2019《信息安全技术 个人信息去标识化指南》附录A、 附录B以及TC260-PG-AAAABB《网络安全标准实践指南——个人信息保 GB/T 45674-2025 网络安全技术 生成式人工智能数据标注安全 规范 [9] TC260-PG-20244A 网络安全标准实践指南——敏感个人信息识 别指南 [10] TC260-PG-AAAABB 网络安全标准实践指南——个人信息保护 个人信息匿名化指南 [11] TC260-PG-AAAABB 网络安全标准实践指南——个人信息保护 个人信息去标识化指南

TC260-PG-2026NA 网络安全标准实践指南 ——用户使用人工智能服务安全指南 （征求意见稿 v1.0-202601） 全国网络安全标准化技术委员会秘书处 2026 年 01 月 本文档可从以下网址获得： www.tc260.org.cn/ I 前 言 《网络安全标准实践指南》（以下简称《实践指南》） 是全国网络安全标准化技术委员会（以下简称“网安标委”） 秘书处组织

TC260-PG-2026NA 网络安全标准实践指南 ——人工智能应用安全指引 广播电视和网络视听 （征求意见稿 v1.0-202601） 全国网络安全标准化技术委员会秘书处 国家广播电视总局科技司 2026 年 01 月 本文档可从以下网址获得： www.tc260.org.cn/ I 前 言 《网络安全标准实践指南》（以下简称《实践指南》）是 全国网络安全标准化技术委员会（以下简称“网安标委”）秘 45654 网络安全技术 生成式人工智能服务安全基本要求 GB/T 45674 网络安全技术 生成式人工智能数据标注安全规范 TC260-PG-2026XX 网络安全标准实践指南——人工智能应用安 全指引 总则 2 3 术语定义 TC260-PG-2026XX《网络安全标准实践指南——人工智能应用 安全指引 总则》附录 B 中界定的以及下列术语和定义适用于本文件。 3.1 广播电视和网络视听机构 intelligence application in radio, TV and network audiovisual 人工智能技术在广播电视和网络视听业务中的集成与应用。 4 缩略语 TC260-PG-2026XX《网络安全标准实践指南——人工智能应用 安全指引 总则》附录 C 中的缩略语，以及下列缩略语适用于本文件。 CDN：内容分发网络（Content Delivery Network）

cg_hd_jd_pg, cg_hd_jd_pg_2009, cg_hd_jd_pg_2011, cg_hd_qj_pg, cg_hd_qj_pg_2011, cg_hd_sq_pg, cg_hd_sq_pg_2009, cg_hd_sq_pg_2011, cg_hd_sq_pg_2012, cg_hd_sq_pg_2013, cg_hd_wg, cg_hd_wg_pg, cg_hd_wg_pg1 cg_hd_wg_pg1, cg_hd_wg_pg_2009, cg_hd_wg_pg_2011, cg_hd_wg_pg_2012, cg_hd_wg_pg_20121, cg_hd_wg_pg_2013, …… 空间数据共享平台 （属性数据） hdrkdata hdrkdata d_jlx, sm_t_dwcs, t_ch_orginfo, t_dwcs, v_dz, zd_ga_hd zd_ga_hd, …… 原始库（空间数据） origis origis cg_hd_jd_pg_2009, cg_hd_qj_pg_2009, cg_hd_sq_pg_2009, cg_hd_sq_pg_wg, cg_hd_wg_pg_2009, hdfr_2012_old, hd_sq_2009, hd_sq_2011, hd_sq_2012, …… 原始库（属性数据） oridata

OSD，并在物理 架构可划分为多个故障域（机房、机架、服务器），通过策略配置使多副 本位于不同的故障域中。 • 监视器 Monitor：实现存储集群的状态监控，负责维护存储集群的 Object、PG 及 OSD 间的映射关系图，为数据存储提供强一致性决策，同 时为客户端提供数据存储的映射关系。 • 客户端：部署在服务器上，实现数据切片，通过 CRUSH 算法定位对象位 置，并进行对象数据 一个 Pool 包含若干个逻辑 PG（Placement Group），可定义 Pool 内的 PG 数量和对象副本数量； • PG 是对象和 OSD 的中间逻辑分层，写对象数据时会首先计算要存储的 PG ； • 一个物理文件会被切分为多个 Object ，每个 Object 会被映射到一个 PG ， 一个 PG 包含多个 Object ； • 一个 PG 可映射到一组 OSD ，其中第一个 上进行存储； • 承载相同 PG 的 OSD 间相互监控存活状态，支持多个 PG 同时映射到一个 OSD ； 在存储集群的机制中，承载相同 PG 的主从 OSD 间需要彼此交换信息，确保彼 此的存活状态。客户端首次访问会首先从监视器获取映射关系的数据，存储数 据时会与 OSD 对比映射关系数据的版本。由上图示意图得知，一个 OSD 可同时 承载多个 PG ，每个 PG 通常为 3 个 OSD

中国老挝万象赛色塔低碳示范区; Pg. 1 宋婧; Pg. 2, Adrian Sulyok/Unsplash; Pg. 4, 宋婧; Pg. 6, 7, 宋婧; Pg. 8, Xinhua App; Pg. 10, 宋婧; Pg. 12, Xinhua App; Pg. 14, world.people.com.cn/www.news.cn; Pg. 17, Xinhua App; Pg. 18, Thomas Richter/Unsplash; Pg. 26, 中 国老挝万象赛色塔低碳示范区; Pg. 29, Erwan Hesry/Unsplash; Pg. 30, Ricardo Gomez Angel/Unsplash; Pg. 36, Karel Vh/Unsplash; Pg. 39, 宋婧; Pg. 42, Serhat Beyazkaya/Unsplash; Pg. 46, Nuno Marques/Unsplash; Marques/Unsplash; Pg. 49, sd.china.com; Pg. 50, Jackson Jost/Unsplash. Copyright 2024 World Resources Institute. 版权所有。本产品由创用（Creative Commons）4.0许可授权。 许可副本参见http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 世界资源研究所（美国）北京代表处

| 头部基模企业信赖之选一一 DMS+Lindorm 智能搜索方案 .. 111 2. PolarDB-PG Al 最佳实践 1：基础能力实践 ..................................................... 119 3. PolarDB-PG AI 最佳实践 2：PolarDB AI X EAS 实现自定义库内模型推理最佳实 践 ........ ................................................................................. 132 4. PolarDB-PG Al 最佳实践 3：PolarDB Al 多模态相似性搜索最佳实践 ......... 139 5. GraphRAG：基于 PolarDB+通义干问+LangChain 的知识图谱+大模型最佳实践 持向量能力，但各自技术路线不同。对于开源类产品，如 RDS 系列基本走的是开源 路线，最典型的产品是 RDS PostgreSQL，集成了 PG Vector 插件，兼容开源生态； 自研向量检索引擎 FastANN 主要用于自研数据库产品，比如 AnalyticDB PG、 PolarDB PG、Lindorm、Tair 都集成了自研向量引擎。 王远表示，由于云上用户较多，应用场景也更多元，单一数据库引擎很难满足所有用

OSD，并在物理架构可划 分为多个故障域（机房、机架、服务器），通过策略配置使 多副本位于不同的故障域中。 • 监视器 Monitor：实现存储集群的状态监控，负责维护存 储集群的 Object、PG 及 OSD 间的映射关系图，为数据存 储提供强一致性决策，同时为客户端提供数据存储的映射关 系。 • 客户端：部署在服务器上，实现数据切片，通过 CRUSH 算 法定位对象位置，并进行对象数据的读写。通常包括块设备、 一个 Pool 包含若干个逻辑 PG（Placement Group），可 定义 Pool 内的 PG 数量和对象副本数量； • PG 是对象和 OSD 的中间逻辑分层，写对象数据时会首先 计算要存储的 PG ； • 一个物理文件会被切分为多个 Object ，每个 Object 会被 映射到一个 PG ，一个 PG 包含多个 Object ； • 一个 PG 可映射到一组 OSD ，其中第一个 储； • 承载相同 PG 的 OSD 间相互监控存活状态，支持多个 PG 同时映射到一个 OSD ； 在存储集群的机制中，承载相同 PG 的主从 OSD 间需要彼此交 换信息，确保彼此的存活状态。客户端首次访问会首先从监视 器获取映射关系的数据，存储数据时会与 OSD 对比映射关系数 据的版本。由上图示意图得知，一个 OSD 可同时承载多个 PG ，每个 PG 通常为 3 个 OSD