智慧圖書館模式下讀者隱私技術保護研究

安蓓

摘 要 智能技術的開發和應用使得圖書館數據價值得以充分轉化，但是數據價值在挖掘時也導致讀者的隱私被侵犯。對于智慧圖書館而言，在數據挖掘時建立讀者隱私保護十分重要，其是智慧圖書館提供優質服務的基礎。基于此，本文就智慧圖書館下讀者隱私技術保護展開研究，首先闡述了數據安全、智慧服務和數據價值之間的關系，其次對智慧圖書館下讀者隱私面臨的風險進行分析，最后提出了讀者隱私技術保護措施，旨在提高智慧圖書館的隱私保障水平。

關鍵詞 智慧圖書館;讀者隱私;隱私保護技術

近年來，隨著大數據等技術的發展應用，數據安全問題備受重視，用戶信息泄露已經成為常態。盡管當前各國已經就個人信息和隱私保護制定了相關的法律、政策，但是，效果并不好。為了能夠解決數據利用時用戶隱私被侵犯的問題，相關人員致力于建設社會隱私政策和技術方法結合的隱私保護機制，使數據挖掘和隱私保護能夠得到平衡。智慧圖書館下，不僅需要明確讀者需求，同時也需要保護讀者隱私，在不侵犯讀者隱私的情況下充分挖掘相關數據，提供智慧化服務，這是智慧圖書館的發展重點。

1數據安全、智慧服務和數據價值

1.1 數據安全和智慧服務

數據作為基礎資源，其是重要生產力。大數據的價值不僅體現在宏觀全面性上，同時也體現在微觀精確性上，其具有及時性、準確性以及個性化等特征[1]。智慧圖書館通過挖掘讀者數據價值，進而為其提供學科服務，以提高服務的精確性。作為智慧服務基礎，數據本身的安全和穩定對于智慧圖書館的服務效果有著直接的影響。大數據時代，數據的真實可靠和準確穩定能夠為宏觀決策提供幫助，也能夠將業務動態和社會現象等微觀方面反映出來。因此，數據的安全穩定更加重要，用戶也十分關注數據的隱私。

1.2 數據挖掘和數據價值

數據挖掘主要是為獲取用戶在線行為中的真實需求，進而為圖書館開展個性化服務以及相關的管理決策提供有效的參考。例如，圖書館廣泛使用的數據統計方法是在線分析處理（OLAP），其特征為設定所需監測數據維度，繼而實現動態分析，該處理工作是基于數據庫實現的，其與數據挖掘有著不同的適用性，主要差異就在數據挖掘時需要進行假設，OLAP需要驗證這些假設[2]。如圖1。

為了滿足業務分析需求，使用者先設定問題或場景，之后利用OLAP對這些問題進行驗證。例如，圖書館管理系統中，借閱信息、資源統計、遠程訪問等方面的分析都是根據時間軸將借閱量、訪問量以及下載量等數據呈現出來的。但是，OLAP的應用也有缺陷，例如業務管理者受到主觀影響，無法從整體上將數據規律挖掘出來。在不設定規則的情況下，OLAP無法從多維度上將數據挖掘出來，而人們受制于自身條件，經驗主義導致數據挖掘無法得到大創新，因此，圍繞大數據挖掘體系建立的數據挖掘與OLAP結合能夠實現數據關系模型的新發展[3]。智慧圖書館不僅需要獲得OLAP多維度統計保障，同時還需要圖書館業務數據挖掘幫助。智慧圖書館是基于數據價值獲取建立的，數據價值和智慧服務形成正向關系。數據價值需要數據安全作為保障，而數據安全中又包含了用戶信息隱私，也就是數據隱私。因此，為保證數據隱私，良好的智慧圖書館服務系統需要具備健全的用戶隱私保護機制。

2智慧圖書館模式下讀者隱私面臨的風險

讀者隱私包含個人信息和使用記錄。其中，個人信息主要包括姓名、性別、年齡、電話等身份信息以及學歷、單位、專業等身份信息。使用記錄包括了讀者的借閱記錄、訪問的IP地址以及下載和瀏覽記錄等。地理位置信息包括了讀者使用的圖書館位置、參與的相關活動以及家庭住址等信息。

2.1 網絡圖書館讀者隱私風險

（1）數據收集風險

讀者利用網絡平臺訪問圖書館，獲取資源，并享受相關服務。在此過程中，讀者需要登錄內部系統，其所提交的信息以及在使用時讀者檢索和下載的信息都被記錄在系統中，這些都是讀者隱私信息，其在讀者不知情的時候已經自動被后臺記錄，這就產生的讀者隱私安全威脅[4]。一方面，讀者在沒有被告知且系統也沒有給予任何收集信息提示的情況下，讀者的個人信息被收集;另一方面，讀者缺乏控制權，盡管可以從其他渠道了解到自己信息被系統收集，但是沒有可供選擇的權利，導致讀者無法控制自身信息收集。

（2）數據挖掘風險

智慧圖書館的管理服務實現需要通過數據挖掘技術處理收集的數據，通過數據過濾、組織和挖掘來處理。而圖書館為了能夠為讀者提供更好的服務，需要跟蹤讀者的信息以了解讀者實際需求，對讀者喜好進行預測，這就導致讀者需求和行為可能被提前預知，暴露了自己的隱私，進而產生隱私安全風險。

（3）數據傳輸風險

智慧圖書館平臺中，讀者在注冊或請求服務時，其個人信息、檢索信息、瀏覽和下載記錄等信息都會在網絡上傳輸，而網絡具有公開性特征，讀者信息在傳輸過程中可能會被非法攻擊者竊取、破壞等，進而導致讀者隱私安全被威脅。

（4）訪問交換風險

智慧圖書館平臺中，讀者在提出請求、服務器回饋請求時，需要皮膚南存儲數據，這些數據就包括讀者個人信息。若是網絡終端缺乏身份認證和訪問控制系統，設備防御性就會下降，攻擊者可以操縱木馬病毒非法進入到程序，讀者隱私就會出現泄漏現象[5]。隱私風險不僅表現在不法分子私自訪問系統盜取讀者隱私數據上，還表現合法授權的讀者無法控制訪問權限，導致讀者信息出現任意修改現象，使得讀者信息不夠完整，影響讀者使用。

2.2 實體圖書館讀者隱私風險

（1）RFID技術管理風險

智慧圖書館中的門禁、考勤等系統都需要RFID技術作為支撐，但是該技術也使得讀者隱私面臨風險。攻擊者利用RFID標簽獲取其中的信息，了解讀者的位置、愛好、身份等信息。攻擊者通過采集RFID標簽特征獲取讀者信息。同時，除跟蹤讀者物理位置，攻擊者通過長期觀測會建立讀者位置的移動軌跡，對用戶個人行為進行預測。

（2）監控風險

智慧圖書館為了方便管理，會在實體圖書館中設置全方位的監控系統。在館內，其會完整將讀者的行為習慣和活動情況記錄下來，一旦監控系統被非法入侵，或是管理人員自身管理不當，就會使讀者隱私被泄露。

3智慧圖書館模式下讀者隱私技術保護措施

3.1 網絡圖書館讀者隱私技術保護

（1）數據收集隱私技術保護

針對該隱私威脅，可以通過建立讀者隱私協商保護機制來實現。該技術能夠收集讀者信息類型、方式等，讀者通過自身情況選擇保護參數。當前使用的協商機制為EPAL語言以及P3P標準[6]。前者為XML形式化語言，讀者能夠直接使用標記語言定義隱私保護規則以及策略，描述隱私策略，具有較強的專業性，讀者操作難度大，適用于對隱私要求高的人員。后者盡管王福安對隱私策略做出詳細的描述，但是能夠清楚網站所收集的讀者信息和處理方式，同時能夠為個人隱私提供保護，讀者可以選擇收集、處理的信息類型，操作簡便，可以用于對隱私要求不高的人員。

當前，智慧圖書館可以應用P3P系統，其能夠與網頁瀏覽器綁定，讀者利用該瀏覽器訪問內部系統，P3P會在后臺自動啟動收集用戶信息。該系統包括服務器端、客戶端兩部分。讀者利用網站訪問圖書館資源，服務器端會按照網站要求生成測量，并用XML形式發送到客戶端，之后再傳給讀者，讀者按照需求設定隱私偏好。該系統在默認條件下不可收集讀者信息，一旦有收集行為就會禁止該站點進入，或是提醒讀者相關的收集和處理情況。如果讀者進行了自行設定，系統會對比站點收集的信息和讀者設定的標準，一旦有不符行為，會提醒讀者，讀者可以將隱私設定修改，或是拒絕直接進入該網點。

（2）數據挖掘隱私技術保護

數據挖掘時，為了能夠完成信息挖掘和隱私保護雙重任務，可以匿名化處理所收集的數據，降低數據發布精度。匿名處理的信息將個性化特征去掉，無法準確定位讀者個體，讀者個體也會在群體中被隱藏起來，這樣不僅能夠實現信息挖掘，同時也能夠保護讀者隱私。當前普遍使用的匿名技術有K-匿名技術、L-多樣性技術。

K-匿名技術就是在信息發布時，先記錄發布的信息和已發布的信息，明確二者連接屬性，同時將其定位成準標識符QI[7]。之后通過泛化操作準標識符值，準標識符上，每條數據記錄都記錄了不少于k個的不可區分記錄，其構成了QI組。因此，在數據發布之后，其能夠連接外部數據，外部數據各個實體會將數據發布到對應的QI組，攻擊者需要從中確認隱私信息的概率就會下降，繼而起到隱私保護目的。但是，該技術容易被一致性和背景知識所工具，對此，可以增加各等價類敏感值與個體鏈接難度。

（3）數據傳輸隱私技術保護

讀者信息在網絡傳輸中極易出現非法竊取現象，對此，需要極大傳輸隱私保護。當前使用的數據加密技術主要為非對稱和對稱兩種加密技術。其中，對稱加密是加密與解密秘鑰一致，廣泛使用的對稱加密為DES、3DES、RC2等算法，其運行速度與安全強度有所不同，使用范圍也不同，但是大多數使用的都是本地大數據。非對稱加密則是加密和解密秘鑰不一致，其秘鑰分為公開和私有兩個，如果公開秘鑰加密數據，解密則需要私有秘鑰，反之亦然[8]。廣泛使用的非對稱加密算法為RSA、Elgama等算法，其可以應用在網絡通信加密中。

上述兩種加密算法相對成熟，但是也有不足，圖書館需要根據實際情況適當選擇。

（4）訪問交換隱私技術保護

采用身份認證以及訪問控制兩個技術結合的方式來保護訪問隱私。其中，身份認證就是通過對讀者身份的炎癥是授權讀者能夠進入到系統中，阻止未經授權的讀者進入到系統中。而方位控制則是適當控制合法讀者訪問權限，進而保護讀者隱私，其能夠對讀者的信息訪問范圍進行控制，限制相關的操作權限，在保證讀者使用系統的同時能夠防止隱私被侵犯。

身份認證根據密碼設置分成靜態密碼認證和動態密碼認證兩種。其中，靜態密碼認證是用戶自行設置的密碼，只需要登錄時輸入即可。動態密碼則是由短信密碼和動態口令組成的，安全性較高。圖書館可以根據情況選擇相應的身份認證方式。訪問控制包括入網安全、權限安全、屬性安全等多個控制。智慧圖書館下，可以采取入網安全和權限安全這兩種方式來確保讀者隱私。

3.2 實體圖書館讀者隱私技術保護

（1）RFID技術管理隱私技術保護

保證RFID標簽安全可以通過改變標簽和讀者之間的關聯實現標簽匿名化，例如可移出式（修改式）標簽隱私保護技術等。同時也可以隨機變化標簽ID號確保標簽信息不固定，以解決隱私問題。此外，采用訪問控制技術授權控制RFID標簽讀寫器，進而讀取標簽信息，避免不法分子讀取信息[9]。也可以通過法拉第網罩來保護讀者隱私，利用金屬網罩隔離標簽，進而保護讀者隱私。

（2）監控隱私技術保護

首先，通過圖像加密技術對兩步等敏感信息進行模糊處理，以保護讀者隱私，但是視頻處理不可逆。其次，利用隱私信息擦除技術，將其以水印的方式傳輸進視頻內，此過程可逆，原始視頻可以被恢復。當前應用廣泛的為可逆視頻水印技術，該技術通過無損方法在視頻信息中嵌入水印，秩序提取水印就能夠恢復原始視頻，但是在監控視頻中用戶只能夠看到不固定人員信息，只能夠在 特殊情況下且經過安全許可授權才能夠利用秘鑰將水印提取出來，進而恢復原始視頻，查看相關信息。智慧圖書館下，該技術可以應用在借閱糾紛中。

4結束語

智慧圖書館下，讀者隱私已經成為重點研究問題，本文就讀者面臨的隱私風險進行分析，進而根據信息安全和網絡安全，分析了隱私風險，進而從數據收集、數據挖掘、數據傳輸、訪問交換、RFID技術管理、監控等方面提出了技術保護措施。

參考文獻

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[9] 侯松霞.眾創空間下圖書館智慧服務模式研究[J].天津商務職業學院學報，2018，6（1）：84-87.