人工智能时代档案信息安全保障体系构建

引言

人工智能技术的迭代升级推动档案管理迈入智能化新阶段，智能分类、语音检索、需求预测等应用大幅提升档案处理效率与服务精准度，成为档案事业数字化转型的核心驱动力。但技术深度渗透的同时，档案信息安全领域的短板日益凸显。数据篡改、隐私泄露等风险更趋隐蔽，算法黑箱、系统漏洞等新型隐患持续涌现，传统保障模式已难以适配。鉴于档案信息关乎国家机密与公民权益，本研究聚焦AI 时代档案安全核心风险，旨在构建科学完备的保障体系，明确实施路径，为破解安全难题、护航档案事业高质量发展提供理论与实践支撑。

1、人工智能时代档案信息安全的核心风险解析

1.1 数据层面：全生命周期的隐私泄露与篡改风险

首先，在数据采集阶段，智能设备在获取档案信息时，可能无意识捕捉到未授权的敏感内容，如档案附件中的个人身份证号、联系方式等隐私信息，且采集过程的自动化易导致风险识别滞后。其次，存储阶段，人工智能时代档案多以数字化形式存储于云端或本地服务器，虽然云存储具备冗余备份功能，但AI 驱动的网络攻击手段更具隐蔽性，黑客可通过生成式 AI 伪造管理员指令，绕过传统身份认证系统窃取或篡改档案数据。最后，利用阶段，智能检索系统的“精准匹配”功能可能引发“过度获取”风险，用户通过模糊查询指令即可获取关联的敏感档案信息[1]；而档案数据篡改风险则更为隐蔽，AI 技术可实现对数字化档案的无痕修改，如篡改历史文件中的关键数据、伪造电子签章，且修改痕迹难以通过传统技术手段识别，严重威胁档案的真实性与权威性。

1.2 技术层面：算法与系统的固有缺陷引发安全漏洞

一方面，算法的“黑箱特性”导致安全风险不可控，档案管理系统中用于权限分配、风险预警的智能算法，其决策逻辑难以被完全解析，当算法出现偏差时，可能误判正常的档案利用行为，或遗漏非法访问迹象，形成“算法歧视”或“预警失效”问题。另一方面，算法漏洞易被恶意利用，攻击者可通过输入对抗性样本，使智能分类系统将敏感档案误判为普通档案，进而绕过安全审查流程。此外，智能系统的集成性缺陷加剧了风险传导。档案管理智能系统通常由算法模型、硬件设备、操作系统、数据库等多部分构成，各组件间的接口兼容性问题可能形成安全漏洞。而智能设备与系统的联动不足，如智能监控摄像头未能与访问控制系统实时同步数据，可能导致非法进入档案存储区域的行为无法被及时发现。

1.3 管理层面：权责边界模糊与合规性缺失

人工智能技术的引入打破了传统档案管理的权责体系，导致安全责任界定模糊。在智能档案管理模式下，档案管理员、AI 系统开发方、运维服务商、云服务商等多方参与，当发生安全事件时，难以明确责任主体。同时，合规性管理滞后于技术应用也是突出问题。当前我国档案管理相关法律法规虽对档案安全作出原则性规定，但未针对人工智能应用场景细化条款，如AI 模型训练中档案数据的脱敏标准、智能系统的安全评估规范、生成式 AI 制作档案衍生品的版权归属等，均缺乏明确法律依据。部分机构为追求技术领先性，在未进行合规评估的情况下盲目引入 AI 技术，如使用未经安全认证的智能档案管理软件，或擅自将涉密档案数据上传至第三方 AI分析平台，进一步放大了安全风险。

2、人工智能时代档案信息安全保障体系的构建框架

2.1 技术防护维度：构建智能驱动的主动防御体系

首先，在数据安全防护方面，建立全生命周期加密体系：采集阶段采用“智能脱敏+隐私计算”技术，对敏感档案数据进行动态脱敏处理，通过联邦学习实现多机构间的档案数据协同分析而不泄露原始信息；存储阶段应用区块链技术，将档案数据的哈希值上链，利用其不可篡改特性确保档案真实性。其次，在系统与算法安全防护方面，建立“事前评估-事中监测-事后优化”机制[2]。事前对引入的 AI 模型与智能系统开展安全评估，重点检测算法漏洞与接口安全性，对高风险模型进行安全加固；事中部署AI 安全监控系统，实时监测算法运行状态、系统资源占用情况及数据流转轨迹，利用异常检测算法识别对抗性样本攻击与恶意代码注入；事后通过智能复盘系统分析安全事件成因，自动生成系统优化方案，迭代升级防护技术。

2.2 管理规范维度：建立全流程的标准化管控体系

第一，在组织管理上，成立跨部门的档案信息安全委员会，由档案管理部门牵头，联合信息技术、法务、保密等部门，明确各方在AI 时代的安全职责：档案管理部门负责日常安全巡查与数据质量管控，信息技术部门负责智能系统的安全运维，法务部门负责合规性审查，保密部门负责涉密档案的安全监管。第二，在流程管理上，制定人工智能应用全流程规范。引入AI 技术前，开展安全风险评估与合规审查，形成评估报告并报上级主管部门备案；应用过程中，严格执行“数据最小化”原则，仅向AI 系统提供必要的档案数据，定期开展数据安全审计与系统安全检测，审计结果纳入机构年度考核；系统迭代或终止使用时，规范数据迁移与销毁流程，对废弃的 AI 模型与存储介质进行彻底清理，防止数据残留。针对智能档案管理的关键环节，制定标准化操作手册，明确操作步骤与安全要求。第三，在人员管理上，构建“培训-考核-激励”的能力提升体系。定期开展AI 技术与安全知识培训，内容涵盖智能系统操作规范、安全风险识别方法、应急处置流程等，针对不同岗位设计差异化培训内容；建立安全技能考核制度，将考核结果与岗位晋升、绩效薪酬挂钩；设立安全奖励基金，对发现重大安全隐患或成功处置安全事件的人员给予表彰，同时落实“问责制”，对因失职导致安全事件的人员进行追责。

2.3 法律支撑维度：完善适配AI 场景的法规与标准体系

首先，在法律法规完善方面，修订《档案法》及其实施条例，增加人工智能应用相关条款，明确AI 技术在档案管理中的应用范围、安全要求与法律责任；出台专项法规《档案信息人工智能应用安全管理办法》，细化AI 模型训练中档案数据的使用规范、脱敏标准、隐私保护要求，以及智能系统安全评估的流程与方法。其次，在标准体系建设方面，构建多层次的档案信息安全标准：基础标准层面，制定《人工智能时代档案数据分类分级规范》，根据档案内容的敏感程度划分安全等级，明确不同等级的防护要求；技术标准层面，出台《智能档案管理系统安全技术规范》《档案数据AI 脱敏技术标准》，规范系统的安全功能、接口设计、数据处理流程；最后，理标准层面，制定《档案 AI 应用安全评估指南》《档案管理人员 AI 安全能力等级标准》，为安全评估与人员管理提供统一依据[3]。

3、结论

本研究系统剖析了人工智能时代档案信息在数据、技术、管理等核心风险，提出“技术防护-管理规范-法律支撑”三位一体保障体系，明确了各维度的实施路径与关键举措，为破解技术革新带来的安全难题提供了系统性解决方案。该体系通过多要素协同发力，既回应了当前档案管理中数据篡改、算法漏洞、权责模糊等现实挑战，又夯实了档案信息全生命周期的安全防线，推动档案事业数字化转型具有重要实践意义。未来研究可进一步聚焦生成式 AI 等新技术带来的新型风险，探索 AI 安全防护技术与档案管理场景的深度融合模式，同时开展体系落地效果的量化评估，为保障体系的持续优化提供更精准的实证支撑。

参考文献：

[1]朱芳辉.人工智能时代图书馆业务重塑及馆员转型发展研究[J].河南图书馆学刊，2020，（3）：116-117+120.

[2]张芳芳.企业档案信息安全保障体系的建设策略 [J].陕西档案，2021，（6）：46-47.

[3]胡雪飞.企业数字档案馆 IT 战略规划的实施研究 [J].机电兵船档案，2021，（3）：25-28.