刘若慧

高校图书馆数据安全治理框架建设为图书馆在数据驱动条件下的服务转型提供安全保障，其通过整合具有多维度特征的治理要素，覆盖数据全生命周期安全管理，是保障数据资源合规使用与服务创新的核心支撑。当前，高校图书馆面临数据规模扩张带来的安全风险加剧与治理体系适配性不足的双重挑战，需从数据资产梳理、技术防护升级等方面推进框架落地，强化跨部门协同与持续评估，推动数据安全治理从零散防护转向系统防控。

在《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》对数据安全管理提出明确要求的背景下，高校图书馆若缺乏系统的数据安全治理框架，不仅会面临合规风险，还会损害读者信任，构建科学可行的框架成为其在数字化建设中亟待解决的问题。当前，数字化转型推动高校图书馆数据资源类型不断丰富，新增的学术数据库访问数据等具有多元价值的数据，在支撑图书馆开展精准服务、优化馆藏建设、辅助高校科研的过程中发挥着关键作用。

高校图书馆数据安全治理框架建设的必要性

应对数据规模扩张与风险复杂化的现实需求

高校图书馆数字化服务持续深入推进，数据资源规模呈现快速增长态势，多种类型数据的存储、传输与管理复杂度随之大幅提升，这对数据安全防护的全面性与专业性提出更高要求。传统单点防护措施仅能覆盖部分安全风险，无法形成全流程防控体系，已难以满足当前数据安全需求。数据风险类型日益复杂，除传统的系统故障、数据备份失效等风险外，新型网络攻击图书馆数据系统的情况逐渐增多，这些攻击不仅可能造成图书馆数据资产受损，还会对高校学术研究的正常开展产生直接影响，甚至损害图书馆长期积累的服务公信力。建设具备全流程防控特征的数据安全治理框架，成为图书馆应对数据规模扩张与风险复杂化的必然选择，也是保障数据资源持续发挥价值、支撑图书馆核心服务功能的基础前提。

满足法规合规要求与保障读者权益的必然选择

《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》共同为高校图书馆数据处理行为划定明确合规边界。《中华人民共和国数据安全法》要求数据处理者建立健全数据安全管理制度，并采取相应技术措施保障数据安全。《中华人民共和国个人信息保护法》针对个人信息的收集、存储、使用等环节制定了严格的合规标准。高校图书馆作为数据处理者，其管理的读者数据属于个人信息范畴，学术数据库数据、特色资源数据还可能涉及知识产权或商业秘密，若未构建规范的数据安全治理体系，极易违反相关法规而面临行政处罚，直接影响图书馆正常运营秩序。从读者权益保障层面来看，数据安全直接关联读者的隐私安全与信息权益，数据安全管理不当可能引发读者信息泄露，既会损害读者对图书馆的信任，又可能导致读者个人信息被用于非法用途，对读者合法权益造成实质性损害。

高校图书馆数据安全治理框架建设现存的主要问题

治理体系碎片化，缺乏全生命周期覆盖

当前，多数高校图书馆的数据安全治理措施分散在不同部门与业务环节，尚未形成统一且协同的框架体系，各部门间缺乏有效的沟通与协作机制。技术部门承担服务器加密、防火墙配置等技术防护工作，读者服务部门负责读者数据采集时的隐私告知，资源建设部门管理学术数据库的访问权限。各部门治理措施独立开展，跨部门信息共享不足，导致数据安全管理存在带有明显漏洞的盲区，无法形成整体防控合力。治理措施未覆盖数据全生命周期，普遍存在重存储轻销毁、重使用轻采集的问题。在数据采集阶段，多数图书馆未建立标准化流程，对数据来源的合法性、采集范围的必要性缺乏严格审核，易导致冗余数据或不合规数据进入系统，增加后续安全管理难度。在数据销毁阶段，未制定规范处理流程，对过期读者数据、废弃存储介质仅进行简单删除或丢弃，未彻底清除数据痕迹，使数据存在泄露风险，无法形成数据安全防控的完整闭环。

技术防护与业务需求脱节，治理措施实用性不强

部分高校图书馆在数据安全治理中存在技术导向偏差，过度追求先进安全技术，将技术先进性作为核心选择标准，却忽视了技术与图书馆业务需求的适配性，导致引入的技术措施与实际业务流程脱节，治理措施缺乏实用价值。部分技术措施操作流程复杂，与图书馆工作人员的业务能力不匹配，难以有效落地执行。部分技术措施对正常业务开展形成限制，技术防护措施的更新速度滞后于业务发展需求，这既降低了图书馆的服务效率，也影响了读者的使用体验。随着图书馆推进智慧图书馆建设，新增的移动图书馆、虚拟阅览室等服务产生的新数据，未被纳入现有技术防护体系，成为带有安全隐患的数据安全薄弱环节。

高校图书馆数据安全治理框架建设的实施路径

开展全面的数据资产梳理，明确治理范围与重点

高校图书馆需将数据资产梳理作为推进数据安全治理框架构建的基础性工作，组建由技术人员与业务骨干（覆盖读者服务主管、资源建设专员等涉及数据流转关键环节的核心岗位）共同构成的专项团队。该团队需采用自动化扫描与人工核查结合的方式，对图书馆当前持有的全部数据资源实施系统性地梳理。

在梳理过程中，首先，要完成数据来源的明确界定，将内部生成数据与外部获取数据进行清晰划分。内部生成数据包含读者借阅记录、系统运行日志等与图书馆日常运营直接相关的数据类型，外部获取数据则涉及采购的学术数据库数据、合作机构共享数据等通过外部渠道获取的数据类型。其次，依据敏感程度与业务价值的双重评估维度，将数据划分为核心敏感数据、一般敏感数据与非敏感数据三个类别。核心敏感数据包含读者身份证号、银行卡号等具备高度隐私属性的关键信息，一般敏感数据涵盖读者借阅记录、学术论文下载记录等与用户行为相关的内容，非敏感数据则包括馆藏图书目录、开放获取文献等可公开的资源。最后，搭建完整的数据资产清单，清单中需准确标注每类数据的存储位置、使用部门、生命周期以及安全需求。其中，在生命周期部分，要明确数据的采集时间与失效时间；在安全需求部分，应说明数据是否需加密、备份频率等具体的防护要求。

构建业务适配型技术防护体系，平衡安全与服务效率

构建技术防护体系需以适配业务需求、平衡安全与效率为核心原则，按照数据流转过程中不同环节的特点逐步优化技术措施。在数据采集环节，图书馆应开发具备场景适配能力的智能采集工具，结合不同业务场景下的具体需求设置数据采集范围与验证规则。例如，在读者注册过程中，仅采集姓名、学号、联系方式等开展服务必需的信息，对无关数据进行自动过滤。此外，要对采集到的敏感数据实施实时脱敏处理，如将读者身份证号处理为部分字段隐藏的形式，在保障用户隐私安全的基础上，不影响数据在后续业务中的正常使用，避免因数据过度采集或不当处理对业务流程造成阻碍。

在数据传输环节，需根据数据敏感程度采用差异化的传输技术。核心敏感数据采用SSL/TLS1.3加密协议传输，一般敏感数据采用SSL/TLS1.2加密协议开展传输，非敏感数据可采用普通加密协议传输。针对移动图书馆、虚拟阅览室等新型业务场景，需开发专用的数据传输模块，确保业务开展过程中数据传输的安全性，防止新业务场景成为数据安全防护体系中的漏洞。在数据存储环节，采用混合存储架构。核心敏感数据存储在本地物理服务器并实施物理隔离措施，一般敏感数据存储于私有云平台，非敏感数据存储在公有云平台，搭建本地备份、异地备份与云端备份结合的三重备份机制。备份频率根据数据重要性设定，核心数据每日备份，一般数据每周备份。通过该存储与备份策略，保障数据存储的安全性与可恢复性，降低数据丢失的风险。

在数据使用环节，部署基于角色的访问控制系统，根据读者服务岗、技术岗、管理岗等岗位职责，为相关人员分配差异化的访问权限。例如，读者仅能访问本人的借阅数据，技术人员仅能访问与系统运行相关的数据，管理岗可查看汇总类的业务数据，但无法获取具体读者的个人信息。开发具备业务适配能力的行为分析模块，并结合图书馆业务特点设置分析模型。图书馆业务特点包括高峰时段访问规律、正常借阅行为特征等内容，通过模型精准识别非工作时间大量下载核心敏感数据等异常访问行为，减少误报，在保障数据安全的同时，不影响正常业务的开展，实现安全防护与服务效率的动态平衡。

制定分级分类的制度体系，强化制度执行力

制度体系的建设需围绕数据全生命周期的管理要求，搭建基础制度、专项制度与操作细则结合的三级制度框架。作为基础制度的《图书馆数据安全治理总则》，需明确治理工作的核心目标，即保障数据的完整性、保密性与可用性，同时明确治理组织架构与各部门职责。治理组织架构应包括由馆长牵头的治理委员会，为整体治理工作提供统一的指导方向，确保治理工作具备明确的目标与组织保障。

需针对数据采集、传输、存储、使用、销毁等关键环节分别制定专项制度。例如，《数据采集合规管理办法》需明确数据采集过程中的合法性要求与隐私告知流程；《数据销毁管理办法》需规定不同类型数据的销毁方式与验证标准，数据销毁方式包括物理销毁与逻辑销毁两种类型，通过专项制度的制定，确保各环节治理工作都有章可循，避免因关键环节缺失引发合规风险。

为强化制度的执行力，需搭建培训、监督与考核结合的落地机制。每学期开展一次全员参与的制度培训，通过违规案例讲解、实操演练等形式帮助员工准确掌握制度要求。违规案例可选取违反数据采集制度导致的合规风险事件，实操演练可设置数据备份与恢复的模拟场景，避免因员工对制度不了解而产生违规行为。治理委员会每季度开展制度执行情况检查，通过抽查数据采集表单、备份日志等工作记录，以及现场询问员工等方式，评估制度落实情况，及时发现执行过程中存在的问题。

打造全员参与的人才培养体系，提升治理能力

人才培养工作需覆盖图书馆所有岗位，搭建意识培养、能力提升与责任落实相结合的全链条体系。每月通过图书馆内部公众号、公告栏等平台推送数据安全知识，推送内容包括常见的钓鱼邮件识别方法、数据泄露案例分析等。每学期组织一次“数据安全周”活动，通过知识竞赛、情景模拟等形式开展，情景模拟可设置数据泄露事件应对场景。通过这些方式增强员工的安全意识，让员工清晰认识到数据安全责任属于全体人员，并非技术部门的专属职责，营造全员重视数据安全的工作氛围。

针对不同岗位制订差异化培训计划。技术岗位员工需接受新型加密技术、入侵检测系统配置等与数据安全相关的技术培训，鼓励员工参加CISAW数据安全保障人员认证等行业认证；每年为技术岗位员工安排参加高校图书馆数据安全研讨会等学习。借助这些培训与学习机会，提升技术岗位员工的技术防护能力，确保其能有效应对新型安全威胁；读者服务岗、资源建设岗等业务岗位员工需参加业务流程中的安全操作培训，重点学习数据采集、使用环节的合规要求与风险防范措施，学习内容包括识别虚假读者身份信息、安全传输敏感数据等，确保业务岗位员工在开展业务过程中避免出现数据安全问题，实现业务工作与安全防护的有机融合；管理岗位员工需接受数据安全治理决策培训，学习数据安全法规要求、治理框架构建方法等知识，提升员工决策的科学性与合理性，避免因决策不当导致治理方向出现偏差。

建立协同联动的应急响应机制，提升风险处置能力

建设应急响应机制需围绕快速响应、最小损失的核心目标，搭建预案制定、演练优化与跨部门联动相互结合的完整体系。专项制定《数据安全应急响应预案》，明确应急响应组织架构，包括负责整体协调与决策的指挥组、负责技术层面风险处置的技术处置组、负责与相关方沟通对接的沟通组；明确数据泄露、系统瘫痪、勒索软件攻击等不同类型安全事件的处置流程与时间节点。例如，数据泄露事件需在1小时内启动响应，2小时内完成初步调查。预案中还需包含业务连续性方案，如系统瘫痪时应启用备用服务器，确保读者借阅、文献查询等图书馆核心服务不被中断，减少安全事件对业务开展的影响，降低因服务中断造成的损失。

开展兼具常态化与场景化的应急演练，定期组织实战演练，演练场景包括模拟黑客入侵学术数据库、读者敏感数据泄露等。在实战演练前制订详细的演练方案，明确演练目标、参与人员与评估标准。演练目标包括检验应急响应流程的顺畅性、跨部门联动效率等。在演练结束后，及时开展复盘工作，分析演练过程中暴露的问题，如技术处置组响应速度慢、沟通组与读者沟通话术不当等，针对发现的问题制定针对性整改措施并跟踪落实情况，避免在实际安全事件中出现同类问题，从而持续优化应急响应能力，确保在真实事件发生时能够快速有效应对。

搭建跨部门协同联动机制，与高校网络中心、信息管理处、法务处等部门签订应急联动协议。在协议中明确各方的联动职责，如网络中心负责网络攻击溯源工作，法务处负责提供法律合规指导。当发生安全事件时，通过应急微信群、视频会议系统等专用联络渠道快速对接，共享事件信息与处置资源，提升处置效率，避免因部门间信息不通畅导致处置工作延误。

综上所述，高校图书馆数据安全治理框架建设是一项长期且系统的工作，开展时需结合图书馆数据特点、业务需求及法规要求，不断优化治理要素与实施路径。当前，高校图书馆数据安全治理框架建设要通过协同应急响应机制处置风险，以全员培养提升能力，以分级分类制度强化执行，以适配技术平衡安全与效率，以资产梳理明确治理重点，从而突破碎片化治理局限，形成全流程覆盖、多维度协同的治理体系。

（作者单位：广西大学）