數(shù)字圖書館個性化信息服務中用戶隱私保護研究

趙天昀（鄭州大學信息管理學院）

1　引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術、通信技術以及智能終端技術的迅猛發(fā)展，圖書館由傳統(tǒng)的信息檢索中心轉(zhuǎn)變?yōu)橹R信息服務中心，各種結構豐富的知識信息資源更是伴隨著社交網(wǎng)絡、語義網(wǎng)的發(fā)展呈現(xiàn)指數(shù)級增長。與此同時，用戶對于數(shù)字圖書館的內(nèi)容以及服務形式的需求呈現(xiàn)多樣化，使得傳統(tǒng)圖書館的服務內(nèi)容和服務方式已很難適應時代的要求。此外，用戶不同的需求促進了數(shù)字圖書館個性化服務方式的開展，即以用戶為本，基于用戶個體信息需求，包括使用行為習慣、愛好及個性化信息服務要求，并顧及用戶的層次和需求的差異產(chǎn)生，向用戶提供滿足其個體信息化需要的一種信息服務，及針對不同的用戶，提供差異化的信息服務形式和服務內(nèi)容。

目前，個性化服務成為數(shù)字圖書館信息服務的主流，大致包括自定義服務界面設定、符合個人需求的內(nèi)容定制、個性化信息推送服務以及智能的信息檢索定制等。為了實現(xiàn)用戶個性化的需求，圖書館不可避免地需要收集用戶個人信息，對用戶的信息進行深入的分析和挖掘，這種基于數(shù)據(jù)挖掘及個性化推薦的主動信息服務，導致用戶個人隱私受到侵犯。尤其是在大數(shù)據(jù)時代，惡意攻擊者通過外部數(shù)據(jù)源與圖書館所掌握的個人信息進行推理，極有可能導致用戶個人信息外泄，產(chǎn)生不良影響。國外學者較早地意識到上述問題，2015年6月29日，美國圖書館協(xié)會（American library Association，ALA）知識自由委員會隱私小組組長Michael Robinson提出，圖書館伴隨著現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)提供個性化服務，與目前圖書館一直以來的隱私保護之間形成鴻溝現(xiàn)象，一定程度上凸顯了學術界對個性化服務與用戶隱私之間關系的重視。因此，如何有效地保護數(shù)字圖書館個性化信息服務中用戶的隱私，成為數(shù)字圖書館發(fā)展中亟待解決的一個敏感而重要的課題。［1,2］

2　個性化信息服務中用戶隱私相關問題

2.1　用戶隱私的定義

通常來說，個人隱私是指不愿意告訴他人或者不愿公開的個人事宜。美國圖書館協(xié)會將圖書館用戶隱私定義為圖書館有能力對用戶的想法、情感、信仰、恐懼、計劃、想象和控制等個人信息在不能與別人分享時給予保護。［3］國內(nèi)的學者普遍將圖書館用戶隱私劃分為兩類：用戶信息隱私和用戶活動隱私。［4］本文所涉及個性化服務中用戶隱私包括讀者的年齡、專業(yè)、性別和學歷等個人基本信息，也包括讀者為了享受圖書館個性化信息服務而被圖書館記錄的讀者過往閱讀史、借閱及檢索關鍵詞以及日志、行為習慣以及學術偏好等內(nèi)容，甚至嚴格來說，通過大數(shù)據(jù)分析和挖掘，進一步得到的用戶所從事的行業(yè)、潛在的需求甚至工作單位等信息，都可以歸為用戶隱私的范疇。

2.2　用戶隱私泄露的渠道

由于數(shù)字圖書館的個性化信息服務是基于用戶個人信息和需求開展的，因此收集、存儲以及使用個人信息的過程中將有可能泄露用戶隱私。本文將用戶隱私數(shù)據(jù)的泄露主要劃分為三種渠道。

（1）用戶個人信息數(shù)據(jù)及個體活動的采集。用戶在使用數(shù)字圖書館服務之前，需要填寫個人姓名、電子郵件、研究方向、興趣偏好、工作地點及聯(lián)系方式等信息進行申請注冊，一些網(wǎng)站還要求輸入身份證號等，這些個人基本信息被數(shù)據(jù)集記錄。除此之外，日志文件（用戶使用數(shù)字圖書館各種服務的過程中產(chǎn)生記錄文件，包括使用時間、頻次、IP地址以及地理位置、用戶終端類型、檢索關鍵詞，甚至瀏覽頁面次序及鼠標懸停時間等）會被服務器采集并存儲，一旦個人信息被過度采集，進一步被黑客獲取或者被內(nèi)部人員泄露，就使得用戶毫無隱私可言。

（2）信息的傳輸和存儲過程。目前，數(shù)字圖書館一般使用傳統(tǒng)的存儲系統(tǒng)，或者采用云儲存系統(tǒng)，最常見的對數(shù)據(jù)進行安全和隱私保護的手段仍然是基于數(shù)據(jù)加密技術，即用某種加密技術，將加密后的數(shù)據(jù)存入磁盤或托管至云存儲系統(tǒng)中。以云存儲為例，由于云服務器存在“誠實但好奇”的特性，即誠實執(zhí)行用戶的要求，但存在窺探用戶數(shù)據(jù)隱私的可能，即使數(shù)據(jù)在服務器中以密文的形式保存，服務提供商也可以在統(tǒng)計用戶對密文請求次數(shù)的基礎上建立用戶與特定密文的關系，挖掘潛在的用戶興趣。如，2009年3月谷歌云計算服務系統(tǒng)發(fā)生用戶數(shù)據(jù)泄露事件，之后微軟、亞馬遜等公司也出現(xiàn)類似的問題。

（3）濫用采集到的用戶信息。個性化服務需要對采集到的一系列用戶信息基于數(shù)據(jù)挖掘方法來分析和推理，預測用戶的需求。服務方往往為了追求更加精準的服務，對用戶各種敏感信息不加以清洗地使用。此外，隨著效率和精度更高的機器學習、數(shù)據(jù)挖掘算法的投入使用，將使得用戶更多的隱私信息愈發(fā)容易泄露。

（4）相關業(yè)務數(shù)據(jù)外包。圖書館業(yè)務外包是一種新型圖書館管理方法，尤其是在互聯(lián)網(wǎng)+時代的到來，數(shù)字圖書館外包業(yè)務范圍更寬，數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析等業(yè)務的外包也存在安全和隱私信息泄露風險。

2.3　用戶隱私保護所面臨的挑戰(zhàn)

郭明珠等［5］從廣義的角度對圖書館用戶信息的隱私保護進行了界定：防止第三方獲取圖書館用戶信息及當這種信息需要與第三方共享時，圖書館實施控制的能力。也就是說，用戶隱私保護，應該既保證用戶能夠獲取相應的服務，又能夠最大程度地保護用戶隱私。在當前的大數(shù)據(jù)時代背景下，圖書館提供精準個性化服務的同時，用戶隱私保護面臨著如下挑戰(zhàn)。① 數(shù)字圖書館提供的個性化服務方式較多，仍然存在很多未知的泄露用戶隱私的渠道。如，隨著智能移動終端的普遍使用，通過移動終端來享受圖書館個性化服務越來越方便，但泄露個人隱私的途徑就更多。② 用戶隱私保護和個性化服務是一對矛盾體，服務質(zhì)量越高，則用戶隱私越容易泄露，如何設計一些準則來平衡用戶隱私保護需求和圖書館收集用戶數(shù)據(jù)并提供個性化服務的需求。同時，如何保證數(shù)據(jù)可用性和隱私保護程度的均衡，是圖情研究領域隱私保護涉及的重點，同時也是信息學科隱私保護領域亟待解決的問題。③ 不同的用戶對隱私保護的需求不同，甚至同一用戶在不同時間段和場景下對隱私保護的要求也可能不同，如何更好地滿足用戶的個性化需求也是一個挑戰(zhàn)。

3　個性化信息服務中用戶隱私保護機制的構建

作為圖書館，網(wǎng)站收集個人資料，利用數(shù)據(jù)挖掘算法對用戶日志文件、Cookies文件等進行分析，甚至還存在將這些數(shù)據(jù)外包進行挖掘的情況。雖然，初衷是為了更好地為用戶提供服務，但僅依賴于法律法規(guī)等政策層面上的保護還遠遠不夠，需要信息安全和隱私技術的幫助。因此，本文從政策法規(guī)層面和技術層面提出構建用戶隱私保護機制的方法。

3.1　政策法規(guī)層面

將國家的網(wǎng)絡安全和隱私保護的法律與行業(yè)法規(guī)相結合。首先，制定確保用戶隱私權，就法律角度而言，界定用戶網(wǎng)絡隱私權，明確隱私權的概念及范圍，完善與用戶隱私權保護相關的法律、法規(guī)和政策，實現(xiàn)對網(wǎng)絡環(huán)境中隱私權的專門保護。我國2016年11月剛剛頒布的《中華人民共和國網(wǎng)絡安全法》，其中聚焦了個人隱私信息泄露問題，明確了網(wǎng)絡產(chǎn)品服務提供者、運營者的法律責任。

其次，圖書館行業(yè)內(nèi)部同步加快配套制度建設，加強基礎支撐力量建設，確保政策法規(guī)有效貫徹實施。圖書館應制定并完善保護用戶個人隱私的規(guī)章，如，美國圖書館協(xié)會知識自由委員會于2015年6月批準“圖書館隱私指南——給電子書借閱和數(shù)字內(nèi)容供應商”，該指南指出了廠商保護圖書館用戶隱私的最佳做法，旨在鼓勵內(nèi)容供應商和圖書館一起努力，為圖書館讀者進行電子書借閱和數(shù)字內(nèi)容交付制定有效的隱私保護策略和程序。［6］而我國在圖書館法規(guī)和政策制定方面還有待進一步加強。圖書館應對用戶個人數(shù)據(jù)的收集、存儲、使用以及銷毀等環(huán)節(jié)的行為準則加以詳細規(guī)定，使之成為工作人員處理用戶個人數(shù)據(jù)的標準和流程。此外，對工作人員進行相應的安全技能培訓，也能有效地防止其有意或無意的泄密。作為用戶，也應充分知曉圖書館的隱私政策，包括圖書館對用戶個人信息的掌握范圍、利用程度及相關目的，從而提升用戶對使用個性化服務的安全感和信任感。

3.2　技術層面

在大數(shù)據(jù)時代下，惡意的攻擊手段更加多樣化，這對圖書館數(shù)據(jù)中心的安全保障提出了更高的要求，必須關注用戶個人數(shù)據(jù)的完整生命周期，全方位構建完善的個人隱私安全體系。

在網(wǎng)絡安全技術的防護下，對個人信息數(shù)據(jù)的采集、傳輸過程中，利用最新的數(shù)據(jù)加密、身份認證、訪問控制等手段進行保護。針對數(shù)據(jù)挖掘等給用戶帶來的隱私問題，可以盡快地采用目前隱私保護數(shù)據(jù)挖掘方法。自從1999年Rakesh Agrawal在數(shù)據(jù)挖掘頂級會議KDD上提出，隱私保護數(shù)據(jù)挖掘作為數(shù)據(jù)挖掘領域研究的重點之一之后，學界目前已經(jīng)取得了豐富的研究成果，其中，基于加密技術、數(shù)據(jù)失真和數(shù)據(jù)匿名三類方法分別針對不同應用目的而設計，可以根據(jù)圖書館提供不同服務的類型選擇相應的隱私保護數(shù)據(jù)挖掘算法。［7］以個性化服務中常用的推薦系統(tǒng)為例，差分隱私模型的應用已經(jīng)實現(xiàn)了較好的數(shù)據(jù)可用性和強隱私保護。［8,9］此外，云計算技術所提供的超級計算、海量存儲、虛擬化和云資源供給動態(tài)伸縮的特點，契合了數(shù)字圖書館中大數(shù)據(jù)應用有效性的技術保障，使得云服務成為圖書館信息建設的另外一個重要選擇，當然，對應于云服務的安全與隱私保護策略［10-13］可使得讀者的隱私數(shù)據(jù)管理更上一個臺階。

關注并研究數(shù)字圖書館個性化信息服務中用戶隱私問題，不僅僅關系到讀者個人的合法權益，同時還關系到未來智慧圖書館的健康有序發(fā)展。不論在法律法規(guī)層面，還是在隱私保護技術層面，圖書館必須形成相應的長效機制，才可以讓用戶更放心地享受圖書館提供的各種高效的個性化服務。同時，作為個性化服務的對象，用戶本身亦需要增強自我防范和保護意識，維護自身合法權益。

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