圖書館知識產權風險管理與智能預警系統構建

中圖分類號：G250 文獻標識碼：A 文章編號:1003-1588(2025)09-0115-04

1背景

隨著信息技術的飛速發展，圖書館的資源形態逐漸多元化、數字化，電子書、數據庫、用戶生成內容（User-GeneratedContent，UGC）及開放教育資源（OpenEducationalResources，OER)等逐漸成為主要的館藏資源類型。簡樂尚博（168Report）于2024年12月14日發布的《中國數字圖書館市場調研：政策、產業鏈、現狀與前景》顯示，截至2023年年底，我國各省市級圖書館的數字資源總量已達到21，756TB。但是，館藏資源形態的多元化、數字化為圖書館帶來了更多知識產權風險，具體表現在以下三個方面：一是版權歸屬模糊化。電子書與數據庫資源通常涉及多個授權方（作者、出版商、技術提供商等)，部分資源存在“二次授權缺失”的問題。二是用戶生成內容的監管缺位。用戶在圖書館平臺上傳的讀書筆記、課程作業等用戶生成內容，可能因其未標注引用來源或改編他人作品引發版權糾紛。三是技術驅動的風險擴散。圖書館對人工智能技術的應用（文本挖掘、自動摘要等)可能會突破《中華人民共和國著作權法》（以下簡稱《著作權法》）中的“合理使用”邊界，如：圖書館在利用神經語言程序學相關技術對館藏文獻進行大規模分析的過程中，可能因文本數據挖掘引發侵權爭議。張健等研究了345份涉及公共圖書館信息網絡傳播權侵權糾紛的判決文書，發現圖書館敗訴的文書有255件，敗訴率達 73.9%^[1] ，從側面說明了數字時代圖書館知識產權風險的嚴重性。此外，開放獲取（OpenAccess，OA)運動進一步提升了圖書館知識產權管理的復雜性，主要原因是開放獲取理念與版權專有性存在矛盾，開放獲取運動主張科研成果的免費傳播與再利用，但《著作權法》賦予了著作權人復制權、發行權等排他性權利，且對“個人學習”“適當引用”的界定難以適應當前的技術場景。世界知識產權組織（World Intellectual PropertyOrganization，WIPO)發布的《馬拉喀什條約》雖然為視障人士提供了版權例外，但我國尚未建立與開放獲取協議相銜接的法定許可機制，導致圖書館不得不面對自身公益性與版權合法合規的矛盾。

目前，圖書館的知識產權風險已從單一的“資源采購侵權\"轉變為“技術應用一用戶行為—法律規制”的復合型風險[2]，以往依賴人工審核與事后訴訟的管理模式已不利于其有效應對數據實時監測及預判法律漏洞等局面。因此，構建基于人工智能的智能預警系統，實現對相關風險識別、評估與處置的閉環管理，成為圖書館履行公共服務職能與規避法律風險的重要途徑。

2圖書館知識產權風險類型與成因

筆者于2025年4月30日在中國知網（CNKI)電子期刊網絡出版總庫中以“圖書館”與“知識產權”為檢索詞進行組合檢索，共檢索到論文1，024篇；以“知識產權”與“風險管理”為檢索詞進行組合檢索，共檢索到論文137篇；以“知識產權”與“預警系統”為檢索詞進行組合檢索，共檢索到論文4篇；以“知識產權”“風險管理”與“預警系統”為檢索詞進行組合檢索，共檢索到論文0篇；以“圖書館”“知識產權”與“預警系統”為檢索詞進行組合檢索，共檢索到論文0篇。知網的檢索數據說明，學界雖然已針對圖書館領域的知識產權問題展開研究，但對知識產權風險智能預警系統不夠重視。

2.1 主要風險類型

圖書館面臨的知識產權風險包括資源建設風險、服務提供風險和技術應用風險[3]。資源建設風險是圖書館面臨的主要知識產權風險，重點涉及館藏資源數字化和第三方數據庫采購環節的合規性問題。一方面，部分圖書館在未厘清近代出版物版權狀態的情況下，對整本圖書或連續出版物進行數字化處理，并提供相關在線訪問服務，侵犯了作者的復制權及信息網絡傳播權[4]。即便是古籍文獻的數字化同樣存在爭議，圖書館對已進入公有領域的古籍進行數字化處理時，如果未標明原始版本來源，或基于現代點校成果（如標點、注釋)推出數字化版本，就可能引起二次創作等權屬糾紛。如果圖書館對館藏民國時期文獻進行數字化處理并開放下載，或整理館藏古籍文獻目錄并編撰成書，而未標明原作者及出版信息，就可能會被權利方指控侵犯其署名權或保護作品完整權。另一方面，圖書館在采購商業數據庫的過程中，容易因未充分審核許可協議條款產生糾紛。部分數據庫商會在相關合同中模糊“使用范圍”的定義，導致圖書館在用戶超量使用的情況下被動違約，且部分商業數據庫的內容存在版權瑕疵（如收錄未授權論文），如果引起版權糾紛，圖書館就必須承擔連帶責任。

服務提供風險主要體現在用戶行為失控及法律邊界模糊等方面。一方面，用戶利用圖書館提供的設備或賬號進行違規操作的現象時有發生，如：高校學生在短期內利用高校圖書館訂閱的英文期刊數據庫下載大量論文并轉售給商業機構，由于圖書館未部署用戶行為審計系統，被判承擔部分賠償責任；另一方面，圖書館開展的文獻傳遞、館際互借等服務如果超出“合理使用”的范疇，就極易引起版權糾紛，類似的風險在開放獲取實踐中較為突出，如：機構知識庫在收錄他人論文時，如果未獲得作者的單獨授權，就可能因“權利窮竭原則\"適用爭議被追責。

在判斷和應對技術應用風險時，圖書館應重點關注科學技術的雙刃劍效應。一方面，圖書館利用算法對館藏文獻資源進行文本挖掘，可能構成“系統性復制”；另一方面，圖書館為防止侵權行為采取DRM加密、下載限速等技術手段，也可能侵犯用戶合理使用資源的權利，如：部分圖書館對電子資源進行了技術限制，用戶單次僅能閱讀部分內容，導致視障人士無法通過閱讀器獲取完整的信息，違背了《殘疾人權利公約》的“無障礙訪問”原則。

2.2 風險成因

首先，相關法律法規具有一定的滯后性，制度供給與技術發展脫節，現行《著作權法》在數字環境下存在顯著缺陷[5]，具體表現如下：一是合理使用規則僵化。《著作權法》第24條采用“列舉式”立法，未明確“轉換性使用”“少量使用”等概念的司法認定標準。因此，圖書館對古籍進行OCR識別并上傳至數據庫，如果被認定為“技術性轉換”，就符合合理使用規則，但如果被判定為“實質性替代”，就可能構成侵權。二是跨境法律沖突。一般來講，國際合作項目通常容易陷入法律適用困境，圖書館在參與跨境文獻資源共享項目的過程中，可能受歐盟《數據庫指令》制約，對非歐洲作品提供“公平報酬”待遇，但由于我國相關法律法規未規定類似的義務，故合作方可能以此為由拒絕互通數據。

其次，圖書館存在管理盲區，缺乏相關風險防控機制，內部管理體系難以達到風險防控要求，具體表現如下：一是合規審查流于形式。多數圖書館沒有制定版權分級管理制度，未能動態跟蹤采購資源的版權狀態、使用范圍等，暴露出資源采購環節的版權篩查漏洞。二是技術監測能力不足。

目前，僅有部分省級及以上圖書館部署了用戶行為分析系統，且大多僅用到“流量統計”功能，無法有效識別惡意下載、賬號共享等隱蔽侵權行為。

再次，圖書館用戶的行為不可控，隱蔽性與群體性風險疊加，導致圖書館的管理難度加大，具體表現如下：一是規避技術保護措施。用戶可能利用VPN軟件繞過圖書館的IP限制，或使用爬蟲工具批量獲取館藏資源，如：陜西師范大學圖書館曾發現校內教師利用自動化腳本下載整庫文獻，但因無法證明其主觀惡意，最終僅采取了刪除其下載的文獻，并封禁其賬號的處理方式[6]。二是群體性侵權擴散。社交媒體的普及加快了侵權內容的傳播速度，如：某圖書館舉辦講座，主講人展示了其利用受版權保護圖表制作的課件，該課件被聽眾上傳至網盤后引起侵權糾紛，該圖書館因未在活動中設置版權警示標識，被認定為“間接放任”

3智能預警系統的架構設計

筆者提出的智能預警系統具有“數據一算法一應用”三層協同架構，形成“數據驅動一模型分析一決策支持”的閉環鏈路，可實現對版權風險的實時感知與主動防御，其技術核心在于：多源數據融合消除“信息孤島”，構建全景風險視圖；知識圖譜與深度學習相結合，提升語義理解與法律推理能力；動態風險評估模型降低誤報率與漏報率，適應復雜場景[7]

3.1 數據層

數據層是智能預警系統的基礎支撐，負責多源異構數據的整合與治理，需要整合結構化及非結構化數據，構建多維風險畫像，具體包括版權數據庫接人、網絡爬蟲動態抓取和用戶行為日志采集3.1.1版權數據庫接人。數據層接人中國知網、萬方等版權數據庫，獲取元數據與版權登記信息，通過API接口實現數據同步，如：獲取和解析版權數據庫中期刊論文的DOI、版權聲明字段等，建設版權權屬索引庫。

3.1.2網絡爬蟲動態抓取。數據層部署分布式爬蟲框架，針對電商平臺、社交媒體等侵權率較高的主體，抓取疑似盜版資源鏈接及用戶討論中的侵權線索。需要注意的是，網絡爬蟲須支持動態JS渲染與反爬繞過技術（如IP代理池、請求頭偽裝等）。

3.1.3用戶行為日志采集。數據層記錄用戶在圖書館系統內的操作日志，通過Flume系統或Kafka平臺實現日志流的高吞吐量傳輸，并將相關數據存儲至HDFS系統。數據層可自動設置或調整風險參數，如果用戶連續M小時下載同一數據庫的N篇論文（M、N為變量，可設置或調整），其行為日志就會被標記為“高風險事件”。

3.2 算法層

算法層通過自然語言處理（NaturalLanguageProcessing，NLP)與機器學習模型，實現對侵權內容的精準識別與風險量化，具體包括NLP驅動的侵權內容識別、機器學習模型的風險預測和特征工程優化。

3.2.1NLP驅動的侵權內容識別。算法層采用BERT等預訓練語言模型，對文本數據進行語義分析，識別版權聲明，并結合相關規則引擎判斷授權范圍和侵權內容。

3.2.2機器學習模型的風險預測。機器學習模型的構建分為兩個階段，第一階段是使用隨機森林算法對數字資源進行分類，輸入文獻類型、授權協議條款、歷史侵權記錄等特征信息，輸出高風險資源標簽：第二階段是采用LSTM神經網絡分析用戶行為的時序特征（如下載間隔時間、并發請求數等），利用聚類算法識別異常模式。

3.2.3特征工程優化。算法層多維度提取統計特征（如單日下載量標準差等）時序特征（如周訪問頻率變化率等）、行為模式特征（如跳轉頁面的點擊熱力圖等)等，通過特征重要性評估的方式篩選關鍵變量。

3.3 應用層

應用層可將算法層的分析結果轉化為可操作的決策支持，并提供多終端適配的可視化平臺，以實現智能化的預警與處置閉環，具體包括實時風險告警、處置建議生成和可視化分析看板。3.3.1實時風險告警。如果智能預警系統檢測到大規模下載、疑似侵權傳播等高風險事件，應用層就會通過企業微信、短信、郵件等渠道推送告警信息，并附帶風險等級信息及初步分析結論。3.3.2處置建議生成。應用層基于知識圖譜的推理引擎，自動生成侵權處置方案，如：針對用戶下載整本教材的行為，生成“限制該賬戶并發下載數并發送版權提醒通知”的建議。

3.3.3可視化分析看板。應用層通過構建動態儀表盤的方式，展示風險分布熱力圖、用戶行為趨勢預測曲線、系統響應時效等核心指標，并支持多維度的下鉆分析。

4智能預警系統的功能模塊設計

4.1風險監測模塊

風險監測模塊有助于圖書館構建覆蓋資源全生命周期的動態侵權監測網絡，實現從資源采購、加工到流通的全鏈路風險攔截。該模塊的技術實現層面包含多模態數據掃描和動態更新機制。多模態數據掃描即利用基于深度學習的文本指紋比對技術，將圖書館資源庫中混合存儲的異構數據與版權特征庫進行實時匹配，如：對用戶上傳的掃描版PDF文件進行文本特征提取，將其與版權數據庫中的授權范圍進行比對驗證，并標記未授權內容。動態更新機制即對接國際標準書號國際局（InternationalISBNAgency）等組織機構的實時版權狀態接口，如果系統檢測到某文獻的版權狀態因授權到期或法律修訂發生變化時，就會自動觸發二次審核流程。

4.2 用戶行為分析模塊

用戶行為分析模塊有助于圖書館識別用戶的異常使用行為，避免潛在的侵權風險。該模塊的技術實現層面包含特征工程、異常檢測算法和分級處置。特征工程即構建“用戶一資源一時間”三維行為矩陣，提取用戶的借閱頻次、資源下載時段、IP地址等特征，如果用戶連續多天下載大量同一學科領域的文獻資源，系統將發出“過度下載\"預警。異常檢測算法即采用孤立森林（Isola-tionForest）與LSTM神經網絡融合模型，對非平穩時間序列數據進行處理。分級處置須優先判斷用戶行為屬于低風險行為還是中高風險行為，對于低風險的用戶行為（如最短限制時間內的文獻下載數達到10)將自動向用戶發送版權提醒郵件，對于中高風險的用戶行為（如在非工作時間內批量下載文獻資源)將自動凍結用戶賬號，并通知管理員人工復核。

4.3合規審查模塊

合規審查模塊有助于圖書館構建“元數據—法律條款一使用場景”三維決策模型，為知識產權風險管理提供決策支持。該模塊的技術實現層面包含多源數據融合、場景化推理引擎和知識更新。多源數據融合即整合文獻元數據、版權聲明文本及地域性法律知識圖譜等多源異構數據。場景化推理引擎即基于規則庫與案例推理混合系統，生成定制化建議，如：當用戶申請文獻傳遞服務時，系統自動根據《信息網絡傳播權保護條例》等政策文件的要求判斷傳遞頁數是否超量，如果傳遞頁數超過相關標準，就會生成館際互借等服務替代方案。知識更新即定期同步最高人民法院發布的知識產權指導性案例，并通過自然語言生成技術自動生成審查規則更新包。

5結語

智能預警系統的構建是圖書館平衡隱私保護與侵權防控的重要技術創新路徑，其核心價值體現在技術、法律和社會三個層面，有助于圖書館在確保合法合規使用資源的同時，保障用戶合法權益。未來，學界應從技術融合創新、跨域場景拓展和治理生態重構等方面，對智能預警系統的構建展開深入研究，引導圖書館等組織機構持續優化相關算法，提升隱私計算對于復雜場景的適配性，以推動知識產權的主動治理，實現“保護創作活力，促進知識共享，維護法律尊嚴”的目標。

參考文獻：

[1]張健，孫暢，王筱盈.公共圖書館涉信息網絡傳播權侵權糾紛裁判結果影響因素研究：基于345份判決文書的實證研究[J].數字圖書館論壇，2024(8)：80-88.

[2] 蔣麗瑤.公共圖書館知識產權的風險與規避探析[J].科技資訊，2021(27)：158-160.

[3] 吳彩鳳.公共圖書館知識產權風險與規避探析[J].濰坊學院學報，2022(2)：91-94.

[4] 湯罡輝，韋景竹.近年來圖書館相關的知識產權案例觀察[J].國家圖書館學刊，2010(2)：70-77.

[5] 朱雪忠，代志在.我國圖書館著作權風險研究綜述[J].圖書館論壇，2021(3）：58-67.

[6] 關于惡意下載ACS數據庫信息資源的處理通告[EB/OL].[2025-07-07].http://mse.snnu.edu.cn/info/1065/1710. htm.

[7] 陳冰.知識產權預警系統的設計與應用研究[D].廣州：華南理工大學，2011.

(編校：馮耕）