大數據時代背景下檔案數字化安全管理與隱私保護研究

doi： 10.3969/j.issn.1673-0194.2025.16.067

［中圖分類號］G270.7 [文獻標識碼］A [文章編號]1673-0194（2025）16-0203-03

0 引言

大數據時代，檔案數字化作為檔案管理現代化轉型的關鍵，能夠促進檔案存儲、傳輸與處理效能提升。但技術發展也帶來安全隱患，如數據泄露、隱私邊界消解等。在跨部門協同治理和數據價值挖掘需求日益增長的背景下，如何保障檔案數字化安全與隱私不泄露成為亟待解決的問題。因此，研究檔案數字化安全管理與隱私保護十分重要。

1 檔案數字化概述

大數據時代的縱深發展驅動著檔案管理范式的系統性重構，檔案數字化作為信息資源治理體系現代化轉型的核心環節，通過將傳統物理載體檔案轉化為結構化數字信息，實現了檔案資源在存儲、傳輸、處理等維度的效能躍升[]。這一進程不僅體現為技術層面對光學字符識別（Optical CharacterRecognition，OCR）、分布式存儲、智能標引等數字技術的集成應用，還蘊含著檔案開發模式與管理邏輯的深層次變革。在實踐層面，檔案數字化突破了傳統管理場景的時空局限，通過構建多源異構數據資源的整合平臺，顯著提升了檔案檢索效率與共享能力，為跨部門協同治理與數據價值挖掘提供了基礎支撐。然而，技術賦能也帶來了復雜的安全風險問題：數據全生命周期的完整性保障面臨分布式存儲架構下的控制難題，多節點傳輸過程中的信息泄露風險呈現指數級增長，而智能化處理技術帶來的深度數據關聯可能引發隱私邊界的消解風險。這種安全與效率的張力迫使檔案管理主體必須重新審視數字化轉型中的內生性風險，既要應對黑客攻擊、系統漏洞等技術性威脅，也要警惕權限濫用、數據壟斷等制度性隱患。當前，檔案數字化實踐已超出單純的技術應用范疇，演變為涉及法律倫理、技術標準、組織機制等多維要素的系統工程。其安全管理和隱私保護目標的實現亟須建立技術防護與管理機制，在確保檔案資源開放共享的同時，維護數據主權與個人隱私保護的平衡。

2檔案數字化安全管理與隱私保護的策略

2.1實施分級管理，優化數據分類策略

在人事檔案數字化進程中，加強數據分級管理與分類是提高檔案安全管理與使用效率的核心路徑。人事檔案涵蓋身份信息、職務變動、獎懲記錄等不同敏感層級的內容，企業需要根據數據價值、隱私風險及應用場景構建多維分類體系。首先，企業應基于檔案內容的敏感性與關聯性建立分級標準，將數據劃分為核心隱私層、業務關聯層及公開信息層。核心隱私層聚焦身份證號、家庭住址等直接關聯個人身份信息，企業必須嚴格限制訪問權限并納入最高防護等級；業務關聯層包含職務晉升、考核評價等與組織管理密切相關的數據，企業應根據部門職能設置差異化訪問規則；公開信息層則涵蓋職稱、榮譽等可公開內容，企業在確保完整性的前提下可以適度開放共享[2]。其次，企業需要結合數據生命周期動態調整分類策略，如在檔案生成階段，企業可以通過元數據標記明確初始密級；在流轉階段，企業可以根據接收方權限自動適配數據開放范圍；在歸檔階段，企業可以根據檔案的時效性重新評估數據敏感度并更新分類標簽。為實現精細化管理，企業可引入基于數據血緣關系的追蹤技術，通過圖譜化分析，明確數據衍生路徑與權限繼承邏輯，避免跨層級信息泄露風險。同時，企業需要構建自適應分類模型，利用自然語言處理技術對非結構化檔案文本進行語義識別，自動識別敏感字段并匹配相應密級，降低人工干預的主觀性與滯后性。在訪問控制層面，企業應建立與分類結果聯動的動態授權機制，如通過屬性基策略引擎實時解析用戶身份、操作意圖及環境風險，動態調整數據解密閾值與展示粒度。此外，企業需要設立分級審計機制，針對不同密級數據設計差異化的日志記錄規則與審計頻率，確保高敏感操作全程可追溯。值得注意的是，分類策略須與法律規范及行業標準協同更新，企業可以參照《中華人民共和國個人信息保護法》（以下簡稱《個人信息保護法》）中“最小必要”原則細化數據采集類別，依據組織管理需求優化分級顆粒度，從而實現安全管理與業務效能的有機統一。通過構建科學的分級體系與動態分類機制，人事檔案可在數據價值釋放與隱私風險防控之間實現精準平衡[3]。

2.2推進隱私脫敏，保障信息匿名處理

在人事檔案數字化管理中，隱私脫敏與信息匿名化是調和數據利用價值與個體權益保護的關鍵技術路徑。針對人事檔案中姓名、身份證號、家庭成員關系等直接標識符與間接敏感信息交織的特征，企業必須構建覆蓋數據生成、共享、存儲全流程的脫敏機制。在數據生成階段，企業應通過動態脫敏技術實現敏感字段的實時遮蔽，如采用基于上下文的脫敏規則引擎，根據訪問場景自動選擇部分遮蔽、格式保留加密或語義替換策略，這樣既可以保留數據的業務可用性，又可以切斷身份關聯鏈條。對于需要跨部門共享的檔案數據，企業可引人同態加密與差分隱私相結合的混合脫敏模型，在密文狀態下完成統計分析任務的同時注入可控噪聲，確保輸出結果無法逆向推導個體信息4。在非結構化檔案文本處理中，企業需要運用自然語言處理技術識別隱含的敏感內容，如通過命名實體識別模型定位職務變動記錄中的潛在隱私點，并采用泛化、擾動等方法實現語義保留型脫敏。針對人事檔案特有的縱向時序數據特征，企業需要設計動態匿名化算法。例如，基于 k- 匿名模型的改進方案，通過自適應聚類將原始記錄與相似群體數據融合，確保任一查詢條件下的返回結果均滿足最低群體規模閾值，避免通過數據交叉比對實現身份重識別。此外，要建立去標識化數據的追蹤溯源機制，利用區塊鏈技術將脫敏操作日志、匿名化參數及數據血緣關系固化存證，確保脫敏過程可驗證、可審計。在技術實現層面，應重點解決高維稀疏數據的匿名化難題，如通過分布式匿名處理框架對海量檔案數據進行分片計算，結合本地化差分隱私機制平衡數據精度與隱私強度。值得注意的是，隱私脫敏須與法律規范深度耦合，企業應依據《個人信息保護法》中“去標識化”與“匿名化”的法定標準，明確脫敏后數據的法律屬性與使用邊界。例如，對達到匿名化標準的數據豁免知情同意要求，而對去標識化數據仍需要保留訪問控制與再識別風險評估機制。同時，企業應開發殘留風險檢測工具，利用對抗生成網絡模擬攻擊者行為，動態評估脫敏數據的重識別概率并優化匿名化參數配置。通過構建‘技術-法律-風險三位一體的隱私保護體系，人事檔案可在釋放數據價值的同時筑牢隱私安全防線，為企業決策與公共服務提供合規高效的數據支撐。

2.3制定應急預案，提高風險應對能力

人事檔案數字化系統的復雜性與開放性使其面臨持續性安全威脅，構建全鏈條應急響應機制是抵御未知風險的核心保障。針對系統故障、網絡攻擊、數據竄改等潛在威脅，企業需要建立“預防-監測－響應-恢復”四維聯動的應急預案體系。在預防階段，企業應基于威脅建模技術對檔案管理系統進行脆弱性掃描，結合歷史攻擊特征與業務邏輯設計風險圖譜，識別核心數據庫訪問接口、身份認證模塊等高危節點，并預設隔離區與流量清洗策略。在監測層面，企業需要部署具備自適應能力的入侵檢測系統，通過行為分析算法建立用戶操作基線，實時捕捉非常規數據導出、高頻異常訪問等風險信號，并利用數字孿生技術構建虛擬仿真環境，對攻擊行為進行動態推演與影響評估。當安全事件觸發響應機制時，企業必須啟動分級處置流程：一級響應針對局部數據泄露實施沙箱隔離與權限熔斷，二級響應應對系統級癱瘓啟用分布式災備節點接管服務，三級響應則聚焦大規模數據污染啟動全鏈數據指紋校驗與版本回滾[5]。在恢復階段，企業需要采用增量備份與日志溯源相結合的方式，通過數據清洗引擎剔除受損記錄，并基于區塊鏈存證技術確保修復過程的可驗證性。為提升預案實效性，企業應建立動態演練機制，通過紅藍對抗模擬高級長期威脅（AdvancedPersistentThreat，APT）攻擊、勒索病毒等復合型威脅場景，利用壓力測試驗證系統承載閾值與恢復時間目標（Recovery Time Objective，RTO）的匹配度，并基于演練結果優化應急決策樹與資源調度模型。同時，企業需要構建跨部門協同響應框架，明確檔案管理部門、技術運維團隊及第三方安全服務商的職責邊界與協作流程。例如，建立威脅情報共享平臺，實現攻擊特征庫的實時同步；依托安全編排與自動化響應技術，實現應急處置流程的標準化執行。值得注意的是，應急預案須與法律法規深度銜接，企業應依據《中華人民共和國網絡安全法》《中華人民共和國數據安全法》中關于事件報告與責任追溯的要求，設計合規的響應時間窗與信息披露機制，并通過智能合約固化電子取證、損失評估等法律動作的執行邏輯。此外，企業需要開發殘余風險管理工具，對應急處置后的系統進行攻擊面收斂與權限收斂，利用對抗性機器學習檢測潛在后門程序，并通過數據血緣分析明確受影響檔案的擴散范圍，實施精準化修復。唯有構建閉環式應急管理體系，才能實現人事檔案數字化系統在動態風險環境中的彈性生存與快速復原，確保組織核心數據資產的安全。

2.4加強教育培訓，增強全員安全意識

人事檔案數字化安全管理的長效性不僅依賴技術體系與制度規范，還需要通過系統性教育培訓實現安全意識的普遍內化與行為范式的根本轉變。針對檔案管理鏈條中決策層、運維人員、普通員工等多元主體的認知差異，企業應構建分層次、場景化的安全教育體系。對于檔案管理專職人員，企業應聚焦數據生命周期中的操作風險，設計涵蓋隱私保護法規、數據倫理準則、安全操作流程的標準化課程，通過案例分析、沙盤推演等方式，強化其對敏感信息泄露路徑、社會工程攻擊手段的識別與防御能力。面向非技術崗位員工，企業應以“最小化接觸原則”為基礎開發輕量化培訓模塊，利用虛擬現實技術模擬釣魚郵件、權限濫用等高發風險場景，通過沉浸式體驗建立行為反射機制，避免錯誤操作引發次生風險。在組織管理層，應通過政策解讀與戰略研討提高其對安全投人與業務發展辯證關系的認知水平，將安全意識納入組織文化基因，形成自上而下的安全治理共識。教育培訓的實施需要突破傳統單向灌輸模式，引入動態評估機制，如通過對抗性演練測試員工在突發安全事件中的應急決策能力，利用知識圖譜技術跟蹤個體認知盲區的演變趨勢，并基于自適應學習系統推送定制化補充內容。此外，企業應建立安全意識量化評估模型，結合日常操作日志與模擬測試結果，構建涵蓋知識掌握度、風險敏感度、合規執行力的三維評價體系，為培訓效果優化提供數據支撐。值得注意的是，教育內容須與技術進步保持同步，如企業需要將聯邦學習、區塊鏈存證等新興技術原理轉化為通俗化教學案例，幫助員工理解技術防護邏輯與自身行為責任的關聯性。同時，企業必須強化法律與倫理教育的融合，通過對《個人信息保護法》《中華人民共和國檔案法》等法規的深度解讀，明確個體在人事檔案管理中的權利邊界與責任義務，尤其需要重點闡釋知情同意、目的限定等原則在具體業務場景中的應用規范。為提升教育持續性，企業可構建線上線下一體化學習平臺，集成微課學習、智能問答、同行評議等功能模塊，形成知識共享與經驗沉淀的協同生態。通過構建覆蓋全員、貫穿全程、多維聯動的安全教育體系，人事檔案數字化管理將實現從被動防御到主動治理的范式升級，為數據安全生態的可持續發展奠定人文基礎。

3 結束語

檔案數字化的安全治理不僅是技術命題，還是涉及法律倫理、組織文化、社會信任的系統工程，急需通過跨學科研究打造可持續發展的數字檔案治理生態。研究系統論證了大數據時代檔案數字化安全治理的復雜性與必要性。實踐證明，技術防護必須與制度規范形成閉環，通過動態分類策略抑制數據濫用風險，借助隱私增強技術實現“可用不可見”的數據流轉，最終實現安全邊際與治理效能的帕累托最優。然而，人工智能技術的快速迭代將持續重塑安全威脅圖譜，未來研究應重點關注聯邦學習、區塊鏈存證等新興技術的適用邊界，探索跨域協同治理機制與動態風險評估模型。

主要參考文獻

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[4]陳萍，張宏斌.區塊鏈技術在公共資源交易檔案管理中的應用［J].遼寧師專學報（自然科學版），2024（4）：43-45，108.

[5］楊鴻.大數據時代電力工程電子檔案安全管理措施［J].辦公室業務，2024（18）：93-95.