智慧校園隱私保護的數據分級策略研究

摘要：隨著智慧校園的發展，大量的教育數據被收集和處理，對個人隱私保護提出了新的挑戰。通過實施精細的數據分類和分級，結合先進的安全措施，探討了如何有效保護智慧校園中的隱私數據。研究首先界定了數據的不同敏感性級別，并針對每一級別數據制定了相應的安全措施，包括數據加密、訪問控制和實時監控。此外，還探索了人工智能和區塊鏈等新興技術在數據安全管理中的應用，以提高數據保護的效率和效果。研究成果不僅提升了智慧校園數據安全管理的水平，也為未來在教育領域中的數據保護工作提供了寶貴的參考和指導。

關鍵詞：大數據；校園安全；隱私數據；分級分類

一、智慧校園中隱私保護的緊迫性

隨著體系的不斷完善，職業院校智慧校園已逐漸成為教育模式的重要組成部分，推動了教育行業的發展。然而，智慧校園的快速發展也帶來了數據安全和隱私保護的重大挑戰。學生的個人信息、成績信息、財務信息、健康信息等，若未得到妥善管理和保護，極易遭受數據泄露和濫用的風險。近些年來，學生信息泄露事件頻發，嚴重侵犯了個人隱私權益，同時也損害了學校的公信力和學生的信任。例如，中國人民大學一名碩士生非法獲取并濫用校園數據的事件就引起了廣泛關注，突顯了強化數據保護機制的必要性。因此，為了保護學生和教職工的隱私數據安全，有必要實施嚴格的數據分級分類策略，確保各類數據都能夠根據其敏感性得到相應級別的保護策略。通過這種方式，智慧校園可以在促進教育創新的同時，更有效防范數據安全風險，維護校園網絡空間生態的和諧與安全。

二、智慧校園的數據挑戰

（一）大規模數據的管理問題

智慧校園中的數據信息規模龐大，并且涉及面非常廣泛。校園內部運行著各類子系統，無時無刻不在記錄著校園內發生的事，從學生學習活動、教師教學反饋到行政管理方面，各系統每天都會產生大量的運行數據及日志記錄。例如，智慧課堂上，每位學生的每一次互動，無論是作業提交、課堂參與、投票都將實時生成大量數據。當智慧校園中新增一個用戶對象時，與之所關聯的數據都會成倍數地增加。

此外，校園中充斥著大量的監控、傳感設備，如智能安防、智能門禁和一卡通設備。這些平臺也在不斷地累積數據，進一步增加校園內的整體數據量。

然而，數據量的急劇增長顯著提高數據管理的復雜性，從而增加隱私保護的難度。龐大的數據存儲和處理需求不僅迫使學校升級IT基礎設施，增加了運營成本。更重要的是，大規模數據集中包含大量敏感信息，極大增加數據泄露的風險。數據的這種多樣性和復雜性使得傳統的數據保護方法難以應對，因此智慧校園必須采取更精細化的數據分類分級策略，以確保對不同敏感級別的數據采取相應的保護措施[1]。

（二）多平臺數據重復與孤島問題

智慧校園往往存在的一大難題—多頭數據，即由于校園環境中存在多種業務系統，但是這些系統往往是由不同的業務部門負責。例如，學工系統中已經采集了大量學生信息，包括姓名、學號、班級、性別以及家庭住址等其他學生的基礎信息。但是，智慧課堂也需要同樣采集其中部分字段的內容。因此，會造成數據的重復采集，并且同樣的數據也可能出現標準和格式不統一。智慧校園為了實現數據同步，經常會采用中間庫的數據庫同步技術，將其中的部分數據通過接口的方式同步到其他數據庫。雖然實現了數據同步，但是也出現了數據孤島，被疏于管理的數據庫中，會出現很多遺留數據，繼而成為僵尸數據。而這些僵尸數據中也不乏個人信息等敏感數據，那么如何對這些數據進行有效監管。為應對這一問題，需要制定統一的數據標準，使各業務系統中的數據保持一致。同時，采取數據分類分級策略，對不同類別和級別的數據制定相應的數據治理策略，確保敏感信息獲得嚴格的訪問權限控制和加密保護。此外，通過定期清理和審查數據庫中的遺留數據，可進一步優化數據治理，防止僵尸數據積累，并確保數據的完整性[2]。

（三）智慧校園數據的隱私特性

智慧校園的數據集包含學生和教職工的個人信息，導致隱私保護問題尤為嚴峻。姓名、身份證號碼、學號等可以標識特定自然人的個人信息，廣泛存在于各類業務系統中。然而，在具體工作任務中，現有的數據利用率卻不高，個人信息被一次次地重復采集。

學生的身份和學籍信息是最為敏感的數據，在學生管理系統中通常記錄學生的姓名、身份證號碼和家庭住址等信息，而智慧課堂系統進一步收集學生參與教育過程的數據，包括課程參與、作業提交和考試成績等。這些數據不僅包含學生敏感數據還可能觸及學生的隱私，一旦數據泄露可能會對學生生活和學習生涯產生負面影響。

同理，智慧校園平臺中的教師信息也包含大量的隱私數據。例如，工資、考勤和個人檔案等數據如果未能得到妥善保護，導致教師隱私被侵犯，甚至影響教師的職業發展和生活。

數據中個人信息的普遍性和敏感性，使得智慧校園面臨嚴峻的隱私挑戰。在數據采集、處理、存儲和使用過程中，需要嚴格遵循現有的隱私保護法規，并采取精細化的分類分級策略，確保敏感信息能夠得到全面的保護。根據數據的不同敏感級別采取不同的安全策略，制定相應的訪問權限，防止未經授權的訪問和數據泄露，在確保促進教育創新和數據共享的同時，不損害個人隱私安全[3]。

三、數據分類與分級策略

（一）實施數據分類的方法論

數據分類的前提是進行徹底的數據資產梳理。數據資產的梳理從各部門的業務需求入手，自上而下地開展數字資產梳理。確立一個全面的數據資產清單。這份數據資產清單為分類提供了必要的前期準備和確保了后續步驟的準確執行。

根據《教育系統核心數據和重要數據識別認定工作指南》，教育數據被分為機構數據、人員數據和業務數據。在這一框架下，人員數據特指那些包含或能夠關聯特定個人的信息，如學生、教職工的個人資料等。對于這類數據，分類過程首先需要通過一個明確的標準來識別和篩選，即“數據是否關聯特定個人”。這一標準幫助數據管理者準確地界定哪些數據屬于人員數據，從而進行針對性處理。

本文以學生信息為例，展示人員數據分類流程，如圖1所示。

數據分類工作中，通過區分人員身份，將人員數據細分為學生、教師、后勤人員、干部等數據大類。其中學生數據大類又可根據校園的業務活動屬性進一步細分為基本信息、學籍信息、家庭成員信息、財務信息、門禁系統、一卡通信息等，最小數據子類可以視作屬性相同或相近的數據項集合，以此來建立智慧校園人員數據分類目錄。本文以學生信息為例，展示相關人員數據分類層級情況，見表1。

通過細致的分類過程，確保相同的數據項在數據資產清單中只記錄一次，嚴格遵守“一數一源”的原則。使用數據中臺作為集中的數據管理和服務平臺，提供統一的數據服務API。在第三方業務活動中使用數據時，堅持“只用不存”的原則，有助于最小化數據存儲并減少潛在的數據不一致問題。數據中臺通過細粒度的訪問控制確保只有被授權用戶能夠訪問特定的數據集，從而強化數據的安全性和管理效果[4]。

（二）制定數據分級的策略

完成智慧校園人員數據分類目錄后，可以開始進行數據分級工作。在進行數據分級時，需要遵循三大原則：

1.分級明確原則

數據分級的各級別應界限明確，不同級別的數據應采取不同的保護措施。

2.就高從嚴原則

數據分級時采用就高不就低的原則進行定級。例如，數據集包含多個級別的數據項，按照數據項的最高級別對數據集進行定級。

3.動態調整原則

數據的類別、級別可能因時間變化、政策變化、安全事件發生、不同業務場景的敏感性變化或相關行業規則不同而發生改變，因此需要對數據分類、分級進行定期審核并及時調整。

智慧校園的數據通過個人信息的隱私敏感度及對個人的影響程度進行分級，以此來確定數據的安全級別和保護措施。根據隱私數據一旦遭到篡改、破壞、泄露或者非法獲取、非法利用， 對特定個人造成的危害程度，可將個人數據從低到高分為1級、2級、3級、4級共四個級別，具體分級規則見表2。

根據上述規則，通過學生信息大類中的基本信息子類進行數據分級，見表3 。

其中，姓名、性別、出生日期數據項按照類型屬于個人基本信息，此類信息公開后可能對個人產生輕微影響，因此定級為2級。

證件號碼、手機號碼數據項為個人隱私數據，數據泄露后，可能發生騷擾電話、電話詐騙或財產遭受較大損失。因此定級為3級。

民族、健康狀況、血型、籍貫數據為極敏感信息，此類個人信息不會直接侵害主體，但是可能由于社會偏見、歧視性待遇而間接侵害個人的人格尊嚴甚至造成人身傷害，因此該字段定級為4級。

數據級別并非一成不變的。當數據聚合時，會導致數據信息量增大，此時聚合數據的級別不應低于原始數據的最高級別。數據加工匯總的過程中會降低數據的可識別程度，間接降低了數據影響性。另外，實時性數據的重要性也會隨著時間推移呈下降趨勢。因此需要設置數據級別升降原則，以保證數據分類分級結果的科學性[5]。

（三）數據安全策略的應用

在智慧校園環境中，根據數據的分類分級制定精確的安全措施是至關重要的，尤其是針對不同敏感級別的個人數據。本節將詳細討論如何針對極敏感數據（如人臉數據）、敏感數據（如身份證號碼），以及低敏感數據（如姓名、班級、性別）制定具體的安全策略。

1.針對極敏感數據的安全措施

對于包含人臉數據等極敏感信息的處理，必須采取最高級別的安全措施，包括以下幾類。

數據加密：使用強加密標準（如AES-256）來加密存儲和傳輸的數據，確保即使數據被盜取也無法被解讀。

受限訪問：嚴格限制訪問這些數據的人員，僅允許經過特別授權的用戶訪問。

生物特征保護：實施額外的生物特征安全措施，如多因素身份驗證，確保只有本人可以訪問其生物特征信息。

實時監控與報告：對所有訪問和處理極敏感數據的活動進行實時監控，確保任何異常都能立即被檢測并處理。

2.針對敏感數據的安全措施

敏感數據，如身份證號碼，也需要被高度保護，包括以下幾類。

數據脫敏：在不需要使用完整身份證號碼的情況下，通過數據脫敏技術部分隱藏信息。

訪問審計：記錄所有訪問敏感數據的請求和活動，以便審計和復查。

定期安全評估：定期進行安全評估，確保所有保護措施都是最新的，并且能夠防御最近的威脅。

3.針對低敏感數據的安全措施

雖然姓名、班級和性別等數據被認為是低敏感數據，但仍需采取以下保護措施，以防數據泄露可能帶來的風險。

基礎數據保護：確保數據在存儲和傳輸時的基本加密。

最小化訪問：盡管數據敏感性較低，也應實施最小必需的訪問政策，減少無關人員對這些信息的訪問。

隱私意識培訓：對所有處理數據的員工進行隱私保護和數據安全意識培訓，提升他們對保護低敏感數據重要性的認識。

通過這些分層次的安全措施，智慧校園能夠對不同級別的隱私數據提供恰當的保護，為校園的數據安全管理提供了堅實的基礎。

（四）技術支持與創新

在智慧校園中的數據分類分級過程中，嘗試引入了區塊鏈技術和人工智能技術，以實現更高級的數據管理和增強數據安全。

1.區塊鏈技術

區塊鏈技術的引入旨在利用其分布式賬本的特性來增加數據處理過程的透明度和不可篡改性。通過在區塊鏈上記錄數據訪問和處理的每一個操作，可以創建一個公開且不可更改的數據交互歷史記錄，不僅提升了數據處理活動的可追溯性，還極大增強了數據安全，因為任何未經授權的更改都將被系統記錄并可被迅速檢測到。此外，區塊鏈技術的使用也有助于防止數據濫用和泄漏，確保數據在智慧校園生態系統中的完整性和一致性[6]。

2.人工智能和機器學習技術

人工智能（AI）和機器學習在數據分類和分級中的應用主要是自動化和優化數據處理過程。AI算法能夠分析復雜的數據集，自動識別和學習數據的特征，從而實現智能化的數據分類。例如，AI可以根據預設的參數自動將數據分為敏感和非敏感類別，或進一步細分為更具體的類別，從而減輕人工負擔，提高數據處理的速度和準確性。此外，機器學習模型可以不斷從新的數據和交互中學習，不斷優化分類規則和精度，適應不斷變化的數據安全需求。

這些創新技術的引入不僅提高了數據管理的效率，還加強了智慧校園中的數據安全和合規性，為教育機構在數據驅動的決策制定中提供了有力的技術支持。

四、結語

本研究深入探討了智慧校園中數據分類分級的過程。針對不同分級數據制定不同的安全策略，極大程度上改善了智慧校園中的數據安全問題，保護了學生和教職工的個人隱私。

隨著新興技術在智慧校園數據保護中的應用，特別利用大數據和人工智能進一步提升數據分類分級的自動化和智能化水平。新技術在給人們帶來便利的同時，也帶來了安全隱患，在人工智能AI時代下，智慧校園將會面臨大量挑戰。因此需要進一步加強探索，不斷完善數據分級策略的應用。

參考文獻

[1]張甜，鄒恒華，邵煒暉，等.基于大數據數倉的高校數據治理探索——以同濟大學為例[J].現代教育技術，2023，33（09）：118-125.

[2]田賢鵬.隱私保護與開放共享：人工智能時代的教育數據治理變革[J].電化教育研究，2020（05）：33-38.

[3]王楊.大數據環境下網絡用戶隱私保護研究[J].網絡安全技術與應用，2022（10）：56-59.

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[5] 洪偉，任劍洪，徐麗娜，等.數據安全法實施背景下的教育數據分類分級研究[J].中國教育信息化，2022，28（03）：41-50.

[6]白鷗，楊燕燕.區塊鏈技術在網絡安全綜合治理中的應用研究[C]//2019互聯網安全與治理論壇論文集，2019：83-88.

作者單位：無錫汽車工程高等職業技術學校圖文信息中心

■ 責任編輯：王穎振 鄭凱津