基于人工智能的檔案數(shù)據(jù)長(zhǎng)期保存策略研究

摘" 要：通過深入剖析當(dāng)前檔案數(shù)據(jù)長(zhǎng)期保存過程中在數(shù)據(jù)格式遷移、存儲(chǔ)介質(zhì)更替、數(shù)據(jù)完整性維護(hù)以及安全防護(hù)等方面存在的問題，詳細(xì)研究了如何借助人工智能技術(shù)來化解難題。基于人工智能算法可以實(shí)現(xiàn)對(duì)檔案數(shù)據(jù)格式的智能識(shí)別與自動(dòng)遷移，保障數(shù)據(jù)在不同時(shí)期的可讀性；基于機(jī)器學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)模型能提前感知存儲(chǔ)設(shè)備故障風(fēng)險(xiǎn)，及時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)遷移；基于人工智能驅(qū)動(dòng)的安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可以有效抵御網(wǎng)絡(luò)攻擊，維護(hù)數(shù)據(jù)安全。旨在為檔案數(shù)據(jù)的長(zhǎng)期、可靠保存提供切實(shí)可行的策略，助力檔案管理工作邁向智能化、高效化新征程。?

關(guān)鍵詞：人工智能 "檔案數(shù)據(jù) "長(zhǎng)期保存 "數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

中圖分類號(hào)：G270

Research on Long-Tterm Preservation Strategy of Archival Data Bbased on Artificial Intelligence

NIU Xueting

National Pipeline NetworkState pipeline Group Hainan Natural Gas Co.， Ltd.， Danzhou， Hainan Province， 578100 China

Abstract： By deeply analyzing the problems existing in aspects such as data format migration， storage medium replacement， data integrity maintenance and security protection in the current long-term preservation process of archival data， a detailed study research was conducted on how to use artificial intelligence technology to solve these problems with the help of artificial intelligence technology. Based on artificial intelligence algorithms， intelligent recognition and automatic migration of archive data formats can be achieved to ensure the readability of data in different timesperiods;. The prediction model based on machine learning can perceive the failure risk of storage devices in advance and conduct data migration in a timely manner;. The security monitoring system driven by artificial intelligence can effectively resist network attacks and maintain data security. It aims to provide practical and feasible strategies for the long-term and reliable preservation of archival data， and to assist archival management work move towardsin embarking on a new journey towards of intelligence and efficiency. ?

Key Wwords： Artificial intelligence; Archival data; Long-term preservation; Data storage

隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，檔案數(shù)字化進(jìn)程不斷加速，大量檔案數(shù)據(jù)以數(shù)字化形式存儲(chǔ)。然而，數(shù)字化檔案數(shù)據(jù)在長(zhǎng)期保存過程中面臨諸多困境，如數(shù)據(jù)格式過時(shí)、存儲(chǔ)介質(zhì)老化、數(shù)據(jù)遭受破壞或丟失等，人工智能技術(shù)的興起為解決這些問題提供了新的思路和方法。將人工智能技術(shù)應(yīng)用于檔案數(shù)據(jù)長(zhǎng)期保存領(lǐng)域能夠提升檔案數(shù)據(jù)管理的效率和質(zhì)量，確保檔案數(shù)據(jù)的長(zhǎng)期可用性與完整性。?

1" 當(dāng)前檔案數(shù)據(jù)長(zhǎng)期保存面臨的挑戰(zhàn)?

1.1" 數(shù)據(jù)格式問題?

隨著信息技術(shù)的不斷演進(jìn)，新的數(shù)據(jù)格式層出不窮，舊的數(shù)據(jù)格式逐漸被淘汰。許多早期數(shù)字化的檔案數(shù)據(jù)可能采用了現(xiàn)已過時(shí)的數(shù)據(jù)格式，如一些特定版本的文檔格式、圖像格式等。當(dāng)相應(yīng)的軟件或硬件不再支持這些格式時(shí)，檔案數(shù)據(jù)將難以被讀取和利用^[1]。例如：早期的文本檔案可能存儲(chǔ)為特定軟件獨(dú)有的格式，隨著該軟件的停止更新或不再兼容當(dāng)前操作系統(tǒng)，這些檔案數(shù)據(jù)可能面臨無法打開的風(fēng)險(xiǎn)。?

1.2" 存儲(chǔ)介質(zhì)老化?

檔案數(shù)據(jù)通常存儲(chǔ)在硬盤、磁帶等存儲(chǔ)介質(zhì)上。然而，這些存儲(chǔ)介質(zhì)具有一定的使用壽命，隨著時(shí)間的推移，會(huì)出現(xiàn)老化、損壞等問題。硬盤可能會(huì)出現(xiàn)磁盤壞道，導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失；磁帶可能會(huì)出現(xiàn)磁粉脫落，影響數(shù)據(jù)的讀取質(zhì)量。同時(shí)，存儲(chǔ)介質(zhì)的技術(shù)更新?lián)Q代較快，舊的存儲(chǔ)介質(zhì)可能無法滿足日益增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求，需要將數(shù)據(jù)遷移到新的存儲(chǔ)介質(zhì)上，而遷移過程中也存在數(shù)據(jù)丟失或損壞的風(fēng)險(xiǎn)。?

1.3" 數(shù)據(jù)完整性維護(hù)?

檔案數(shù)據(jù)在長(zhǎng)期保存過程中可能會(huì)受到各種因素的影響而導(dǎo)致數(shù)據(jù)完整性受損，例如，軟件錯(cuò)誤、硬件故障、病毒感染、人為誤操作等都可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失、篡改或損壞。而且，由于檔案數(shù)據(jù)的數(shù)量龐大，人工逐一檢查數(shù)據(jù)完整性幾乎是不可能的，如何及時(shí)發(fā)現(xiàn)并修復(fù)受損的數(shù)據(jù)，確保檔案數(shù)據(jù)的完整性，是檔案數(shù)據(jù)長(zhǎng)期保存面臨的一大挑戰(zhàn)。?

1.4" 安全威脅?

網(wǎng)絡(luò)環(huán)境日益復(fù)雜，檔案數(shù)據(jù)面臨著來自網(wǎng)絡(luò)攻擊、惡意軟件、數(shù)據(jù)泄露等安全威脅。黑客可能會(huì)試圖入侵檔案數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)，竊取敏感信息或破壞數(shù)據(jù)；惡意軟件可能會(huì)感染存儲(chǔ)設(shè)備，導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失或系統(tǒng)癱瘓；數(shù)據(jù)泄露事件也可能導(dǎo)致檔案數(shù)據(jù)的保密性和可用性受到嚴(yán)重影響。保障檔案數(shù)據(jù)在長(zhǎng)期保存過程中的安全性，防止數(shù)據(jù)被非法獲取、篡改或破壞，是檔案管理工作的重要任務(wù)。?

2" 基于人工智能的檔案數(shù)據(jù)長(zhǎng)期保存策略?

2.1" 數(shù)據(jù)格式智能遷移策略?

基于人工智能的圖像識(shí)別、自然語言處理等技術(shù)，構(gòu)建高精度的數(shù)據(jù)格式識(shí)別模型。通過對(duì)海量不同格式數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，模型能夠快速、準(zhǔn)確地判斷檔案數(shù)據(jù)的格式類型。當(dāng)檢測(cè)到數(shù)據(jù)格式存在過時(shí)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)利用人工智能驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化工具，依據(jù)預(yù)先設(shè)定的格式轉(zhuǎn)換規(guī)則實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)格式的自動(dòng)遷移^[2]。例如：對(duì)于文本檔案運(yùn)用自然語言處理技術(shù)深入分析文本結(jié)構(gòu)和語義特征，將舊格式文檔轉(zhuǎn)換為通用的PDF或DOCX格式，確保文本內(nèi)容在不同環(huán)境下都能夠清晰呈現(xiàn)。其原理是通過對(duì)大量文本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，模型能夠理解不同格式文本的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，如段落劃分、字體格式、排版規(guī)則等，從而準(zhǔn)確地進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換。對(duì)于圖像檔案，通過圖像識(shí)別技術(shù)識(shí)別格式后利用圖像轉(zhuǎn)換算法轉(zhuǎn)換為JPE或PNG等兼容性強(qiáng)的格式，保證圖像質(zhì)量不受影響。在實(shí)際應(yīng)用中該策略的格式遷移成功率可以達(dá)到98%以上，為檔案數(shù)據(jù)的持續(xù)可讀性提供了有力保障。并且對(duì)于新興的區(qū)塊鏈、元宇宙相關(guān)數(shù)據(jù)格式，可以通過建立專門的格式識(shí)別與轉(zhuǎn)換模塊，結(jié)合其技術(shù)特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)與現(xiàn)有通用格式的對(duì)接與轉(zhuǎn)換。?

2.2nbsp; 存儲(chǔ)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與數(shù)據(jù)遷移策略?

基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法結(jié)合存儲(chǔ)設(shè)備的運(yùn)行參數(shù)，如溫度、轉(zhuǎn)速、讀寫次數(shù)等，構(gòu)建存儲(chǔ)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)模型。該模型能夠?qū)崟r(shí)分析設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)正常與故障狀態(tài)下的特征模式，提前預(yù)測(cè)設(shè)備故障風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)預(yù)測(cè)到設(shè)備即將出現(xiàn)故障時(shí)自動(dòng)觸發(fā)數(shù)據(jù)遷移機(jī)制。基于人工智能優(yōu)化數(shù)據(jù)遷移算法采用并行計(jì)算技術(shù)提升遷移速度，同時(shí)，基于數(shù)據(jù)校驗(yàn)技術(shù)確保遷移過程高效且數(shù)據(jù)完整。例如：在某檔案存儲(chǔ)中心引入該策略后成功提前預(yù)警并避免了80%以上的存儲(chǔ)設(shè)備故障導(dǎo)致的數(shù)據(jù)丟失事件，數(shù)據(jù)遷移效率提高了30%^[3]。其工作原理是機(jī)器學(xué)習(xí)模型通過對(duì)大量存儲(chǔ)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，建立正常狀態(tài)和故障狀態(tài)下的特征庫，當(dāng)新的運(yùn)行數(shù)據(jù)輸入時(shí)模型能夠快速判斷設(shè)備狀態(tài)，并預(yù)測(cè)故障發(fā)生的可能性。在數(shù)據(jù)遷移過程中，并行計(jì)算技術(shù)將數(shù)據(jù)分成多個(gè)部分同時(shí)進(jìn)行遷移，大大縮短了遷移時(shí)間，數(shù)據(jù)校驗(yàn)技術(shù)則通過對(duì)遷移前后數(shù)據(jù)的哈希值等進(jìn)行比對(duì)，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。針對(duì)新存儲(chǔ)介質(zhì)的數(shù)據(jù)穩(wěn)定性問題，可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)其性能參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與分析，提前發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險(xiǎn)并采取相應(yīng)措施。?

2.3" 數(shù)據(jù)完整性檢測(cè)與修復(fù)策略?

基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)開發(fā)專業(yè)的數(shù)據(jù)完整性檢測(cè)模型，該模型通過對(duì)大量正常與受損數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，能夠快速識(shí)別檔案數(shù)據(jù)中的異常值、缺失值和損壞部分。針對(duì)檢測(cè)出的完整性問題，利用人工智能算法進(jìn)行自動(dòng)修復(fù)。對(duì)于圖像數(shù)據(jù)借助生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)技術(shù)（Generative Adversarial Networks，GAN），根據(jù)圖像上下文和整體特征修復(fù)噪點(diǎn)、劃痕等瑕疵。GAN技術(shù)的原理是通過生成器和判別器的對(duì)抗訓(xùn)練，生成器學(xué)習(xí)生成與真實(shí)圖像相似的修復(fù)內(nèi)容，判別器則判斷生成的內(nèi)容是否真實(shí)，通過不斷迭代訓(xùn)練，使生成的修復(fù)結(jié)果更加逼真。對(duì)于文本數(shù)據(jù)運(yùn)用自然語言處理中的文本生成技術(shù)，依據(jù)語義和邏輯關(guān)系修復(fù)錯(cuò)誤字符和缺失段落。在實(shí)際應(yīng)用中，該策略能夠檢測(cè)出95%以上的數(shù)據(jù)完整性問題，并成功修復(fù)其中85%的受損數(shù)據(jù)^[4]。并且在數(shù)據(jù)融合場(chǎng)景下，可以利用人工智能技術(shù)對(duì)不同來源數(shù)據(jù)進(jìn)行一致性校驗(yàn)與修復(fù)，確保數(shù)據(jù)的完整性與準(zhǔn)確性。?

2.4" 安全防護(hù)策略?

構(gòu)建人工智能驅(qū)動(dòng)的安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)檔案存儲(chǔ)系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)流量、用戶行為等信息，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法學(xué)習(xí)正常行為模式，當(dāng)出現(xiàn)異常流量或可疑用戶行為時(shí)，系統(tǒng)立即發(fā)出警報(bào)并采取防護(hù)措施，如阻斷網(wǎng)絡(luò)連接、啟動(dòng)數(shù)據(jù)備份和恢復(fù)流程。同時(shí)，運(yùn)用人工智能技術(shù)對(duì)檔案數(shù)據(jù)進(jìn)行加密處理，采用先進(jìn)的加密算法和密鑰管理系統(tǒng)，確保數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)和傳輸過程中的保密性。例如：在某檔案管理機(jī)構(gòu)實(shí)施該安全防護(hù)策略后成功抵御了90%以上的網(wǎng)絡(luò)攻擊，未發(fā)生一起數(shù)據(jù)泄露事件^[5]。其原理是：機(jī)器學(xué)習(xí)模型通過對(duì)大量正常網(wǎng)絡(luò)流量和用戶行為數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，建立正常行為模式庫，當(dāng)出現(xiàn)偏離正常模式的行為時(shí)系統(tǒng)能夠及時(shí)察覺并發(fā)出警報(bào)。在加密方面，人工智能技術(shù)可以根據(jù)數(shù)據(jù)的重要性和使用場(chǎng)景，動(dòng)態(tài)調(diào)整加密算法和密鑰長(zhǎng)度，提高加密的安全性與效率。針對(duì)云計(jì)算、大數(shù)據(jù)環(huán)境下的數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)可以利用人工智能技術(shù)對(duì)云端數(shù)據(jù)訪問行為進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與分析，防止數(shù)據(jù)被非法訪問、篡改或泄露。

3" 案例分析

以某檔案管理中心為例，該中心宛如一座巨大的歷史寶庫，存儲(chǔ)了自20世紀(jì)以來的各類檔案數(shù)據(jù)，總量超過500TB，涵蓋政務(wù)文件、歷史文獻(xiàn)、企業(yè)檔案等多種類型。在引入人工智能技術(shù)之前該中心在檔案數(shù)據(jù)長(zhǎng)期保存方面深陷困境，約20%的早期數(shù)字化檔案數(shù)據(jù)因格式問題無法正常讀取，猶如被鎖住的寶箱，珍貴信息難以獲取；每年因存儲(chǔ)設(shè)備老化導(dǎo)致約5%的數(shù)據(jù)出現(xiàn)不同程度損壞，部分重要?dú)v史記錄面臨消失風(fēng)險(xiǎn)；人工進(jìn)行數(shù)據(jù)完整性檢查效率極低，每月僅能完成1%的數(shù)據(jù)排查，猶如蝸牛爬行，難以滿足實(shí)際需求；網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)薄弱，曾遭受多次網(wǎng)絡(luò)攻擊，導(dǎo)致部分敏感檔案數(shù)據(jù)泄露，造成了惡劣影響。

引入人工智能技術(shù)后該中心全面實(shí)施基于人工智能的檔案數(shù)據(jù)長(zhǎng)期保存策略，通過數(shù)據(jù)格式智能遷移策略成功遷移了95% 的過時(shí)格式數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)讀取成功率從80%大幅提升至98%，讓塵封的數(shù)據(jù)重見天日；存儲(chǔ)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與數(shù)據(jù)遷移策略的應(yīng)用使設(shè)備故障導(dǎo)致的數(shù)據(jù)丟失事件減少了85%，數(shù)據(jù)遷移效率提高了40%，保障了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的穩(wěn)定性；數(shù)據(jù)完整性檢測(cè)與修復(fù)策略的實(shí)施，數(shù)據(jù)完整性檢測(cè)覆蓋率達(dá)到100%，修復(fù)了80% 的數(shù)據(jù)完整性問題，檔案數(shù)據(jù)質(zhì)量顯著提升，檔案的價(jià)值得以更好體現(xiàn)；安全防護(hù)策略的落實(shí)，成功抵御了所有網(wǎng)絡(luò)攻擊，未再發(fā)生數(shù)據(jù)泄露事件。經(jīng)過一年的運(yùn)行，該中心檔案數(shù)據(jù)長(zhǎng)期保存狀況得到極大改善，數(shù)據(jù)可用性、完整性和安全性大幅提升，檔案管理工作效率提高了50%，為社會(huì)提供了更優(yōu)質(zhì)、高效的檔案服務(wù)，成為檔案管理智能化轉(zhuǎn)型的成功典范。

4" 結(jié)語

總之，檔案數(shù)據(jù)的長(zhǎng)期保存對(duì)于社會(huì)的發(fā)展和歷史文化的傳承具有重要意義。在當(dāng)前數(shù)字化環(huán)境下檔案數(shù)據(jù)長(zhǎng)期保存面臨著諸多嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，而人工智能技術(shù)的應(yīng)用為解決這些問題提供了有效的途徑。通過實(shí)施基于人工智能的數(shù)據(jù)格式智能遷移、存儲(chǔ)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與數(shù)據(jù)遷移、數(shù)據(jù)完整性檢測(cè)與修復(fù)、安全防護(hù)等策略能夠顯著提升檔案數(shù)據(jù)長(zhǎng)期保存的效率和質(zhì)量，確保檔案數(shù)據(jù)的長(zhǎng)期可用性、完整性和安全性。未來，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和創(chuàng)新將為檔案數(shù)據(jù)長(zhǎng)期保存領(lǐng)域帶來更多的機(jī)遇和突破，檔案管理工作應(yīng)積極擁抱人工智能技術(shù)，不斷完善檔案數(shù)據(jù)長(zhǎng)期保存策略，為檔案事業(yè)的可持續(xù)發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

參考文獻(xiàn)

[1]楊晶晶.生成式人工智能在檔案數(shù)字場(chǎng)景中的應(yīng)用研究[J].浙江檔案，2024（1）：45-47，54.

[2]秦奮，宋妙茹，高健.數(shù)字資源長(zhǎng)期保存研究進(jìn)展及熱點(diǎn)分析：基于R語言可視化視角[J].圖書館工作與研究，2023（6）：58-67.

[3]鄭慧，劉思含.人工智能與檔案開發(fā)利用：應(yīng)用、愿景與進(jìn)路[J].山西檔案，2022（5）：5-10，28.

[4]王學(xué)琴，夏圓.數(shù)字資源長(zhǎng)期保存發(fā)展脈絡(luò)及實(shí)踐探析[J].高校圖書館工作，2021（6）：31-36，83.

[5]周子晴.人工智能視域下影音檔案修復(fù)與傳播路徑探討：以百年前北京影像修復(fù)為例[J].北京檔案，2021（6）：28-30.