论人工智能赋能高校档案工作的应用路径及其优化策略

关键词：人工智能；高校档案；信息安全；数字化；归档；档案管理；档案编研

1 引言

人工智能的应用正在深刻影响档案管理的实践，从档案资源的物理形态到档案工作的组织方式、再到档案服务的模式内容都正在发生根本性的变化。2020年6月颁布的《中华人民共和国档案法》专设档案信息化建设一章，强调“提高档案信息化建设水平”。[1]2021年6月，国务院办公厅印发的《“十四五”全国档案事业发展规划》中提出：“新一代信息技术广泛应用，档案工作环境、对象、内容发生巨大变化，迫切要求创新档案工作理念、方法、模式，加快全面数字转型和智能升级。”[2]2022年10月，党的二十大报告指出，要加快建设网络强国、数字中国。在相关政策大力推动人工智能融入档案事业的背景下，人工智能嵌入档案管理既是必然选择，也是发展智慧档案的应时之举。

对中国全文期刊数据库，如中国知网（CNKI）、万方数据库、维普数据库、超星数字图书馆等平台进行文献检索、系统梳理可知，有关人工智能技术如何赋能档案工作高质量发展的论文数量急速增长，成为档案学研究领域的热点话题。但人工智能在高校档案领域应用鲜有学者涉及，研究论文仅有数十篇。基于此，本文通过分析人工智能时代高校档案工作所面临的挑战，探索人工智能在高校档案工作中的应用路径，并有针对性地提出优化策略，以期为高校档案领域更广泛更深入地应用人工智能技术提供参考，为高校档案工作发展提供新思路。

2 人工智能时代高校档案工作面临的挑战

2.1 投入不足。大多数高校在档案管理方面的主要困境是对档案工作定位仅仅停留在为学校提供支撑保障作用，管理层未能充分认识到档案工作的重要性以及在数字化和智能化转型方面的迫切需求，从而不愿意给予足够的资金投入。档案工作作为高校的基础性工作，其智能化进程离不开充足的资金支持。其一，无论是开发人工智能相关档案系统等软件设备，还是购买计算机、扫描仪、大容量存储器等硬件设备，均需要稳定的资金投入。其二，人工智能技术在高校档案工作中的应用，必须有具备相关专业技能的人才，因此要加大对专业人才的引进，而专业人才的引进，同样需要高校投入大量的资金。其三，随着人工智能技术的不断进步，原有的软硬件设施设备后期需要持续优化和迭代，也需要稳定的资金支持。然而，目前部分高校档案管理的基础设施建设明显滞后，由于缺乏资金，档案数字化的软硬件设施无法及时升级和完善。引入人工智能技术需要投入大量的资金成本，这给高校档案管理智能化带来不小的挑战。

2.2 档案工作者数字化素养不够。人工智能高度依赖于技术支持，其在高校档案管理中的应用，要求档案工作人员具有全新的思维方式和技能，并愿意投入更多的时间和精力去深入理解和适应这种创新的管理方式。

尽管近年来高校不断加强档案队伍建设，档案工作人员的数字化素养和水平有了大幅度的提升，但从整体上看，仍存在一些问题。经过对高校档案从业队伍的综合分析，我们发现该队伍存在年龄结构不合理的问题，中老年人员占比较大，而年轻人则相对较少。女性群体在该队伍中占比也较高。此外，还存在学历水平偏低，缺乏较强的数字化意识等问题。这些问题的存在使得高校档案工作人员对快速涌现的人工智能技术的接纳能力比较有限，应用能力比较弱，数字化素养不够。虽然有些档案工作者可以完成基础数字化工具的操作，但对于如何高效地进行数字化管理、如何保证数字化档案的质量和安全等方面则缺乏更深入的了解和实践。档案工作者数字化素养不够限制了人工智能技术在高校档案管理中的应用。

2.3 档案管理效率较低。档案管理效率未能达到理想水平，对传统高校档案管理工作造成了一定困扰。在人工操作的模式下，档案管理员需要投入大量的时间和精力进行档案整理和编目，同时还要负责文档的借阅和检索等工作，这使得整个流程变得异常繁琐和低效。查找资料时，管理员需要通过检索目录进行人工查找，再从档案库中手动找出所需的档案，从检索到使用的过程既耗时又费力。随着计算机网络技术的不断发展，高校档案管理逐渐实现了数字化，但目前这种数字化的进程仍然停留在文本信息的录入、编辑和打印等初级阶段。大多数高校档案管理的数字化仍然需要人工操作，并未实现全过程自动化和智能化，档案管理效率较低，很大程度上制约了高校档案工作全程智能化的建设水平。

2.4 档案数字化程度不高。档案数字化的优势在于，它不仅能够极大提升档案的保存和管理效率，更能实现档案信息的快速检索与共享。同时，数字化管理还有助于维护纸质档案的原始状态，有效避免频繁翻阅和复制带来的物理损耗。尽管新时代对高校档案工作提出了更高的要求，但当前部分高校的档案工作仍停留在纸质档案管理阶段，各级、各类档案的数字化进程缓慢，信息化水平亟待提升。一方面，电子档案收集环节存在明显短板，未能实现应收尽收，导致部分重要文件和数据未能及时数字化保存，存在散失的风险；另一方面，现有纸质档案的数字化水平普遍不足。高校原有馆藏档案以纸质档案为主，馆藏内容丰富、案卷数量庞大、年代跨度广泛。由于长期以来处于封闭管理状态，且各历史时期档案的整理质量标准不统一，导致档案数据资源分散化、碎片化现象严重。人工智能技术的应用需要大量的数据支持，数据量不足无法让智能机器（或系统）得到充分的特定场景的学习和训练，极大限制相关智能技术的应用。[3]

2.5 档案信息安全存在潜在风险。高校档案是高校开展教研、科研、学术和党建等多方面工作的信息汇总产物，[4]其中包含大量敏感的师生个人信息、教育教研数据、科研成果以及校史校情等内容，这些信息的泄露将可能会给学校和师生带来严重的负面影响。随着信息技术的迅猛进步，高校档案信息的安全性面临着潜在的威胁和风险。部分高校在技术防护方面存在明显短板，如缺乏高效防火墙和入侵检测系统等关键防护措施。这使得黑客有机会运用病毒、木马及拒绝服务攻击等手段，对档案管理系统发动侵袭，进而引发数据泄露和系统崩溃等严重后果。在档案管理方面，众多高校未能建立健全的管理制度，责任划分不明确，操作流程亦缺乏规范性，导致档案信息的安全性受到严重威胁。此外，随着人工智能技术的广泛应用，高校档案管理涉及大量敏感数据的处理。如何确保这些数据的安全与隐私，已成为高校档案管理中亟待解决的重要问题。

3 人工智能在高校档案工作中的应用路径

3.1 智能化管理高校档案。在2020年全国档案局长馆长会议上，国家档案局局长陆国强提出，要探索将大数据、区块链、人工智能等新一代信息技术应用于档案管理中，推动数字档案馆（室）建设向更具智慧化方向发展。[5]鉴于此，高校应积极响应号召，引入人工智能技术，以实现档案管理的智能化，从而更好地满足时代的需求和发展。目前，智能化管理档案已经在高校档案工作实践中得到广泛应用。越来越多的高校开始采用智能化管理档案的方式，实现档案的自动化分类、整理、存储和检索。同时，一些档案管理软件公司也推出了更加智能化、高效的档案管理软件，以满足高校档案管理的不同需求。随着技术的不断发展，智能化管理档案将会越来越普及，成为高校档案管理工作中不可或缺的一部分。智能化管理高校档案的应用路径主要有自动分类、自动归档、智能化鉴定、智能化保管和备份四个方面。

3.1.1 自动分类。利用人工智能技术对档案进行自动分类，通过对大量数据的训练和学习，构建出一个分类模型，再利用自然语言处理技术中的文本分类算法，根据文档内容，识别出它们的主题或类别，将其自动归类到相应的文件夹中。例如，通过OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术识别扫描文档中的文字信息，自动提取关键信息，进行分类存储。安徽省档案馆借助OCR技术对简体手写体档案和民国繁体档案等历史档案进行识别，[6]实现自动分类，就是一个典型的案例。高校档案涉及种类繁多，包括教学、科研、学生、设备等11个大类，每一个种类都有不同的分类标准和归档要求。人工智能在高校档案自动分类方面的应用已经成为许多高校研究和实施领域。目前，一些高校档案管理部门正在尝试利用自然语言处理、图像识别和语音识别等技术，通过开发自己的人工智能模型来实现档案的自动分类。

3.1.2 自动归档。高校档案自动归档实现主要依赖于自然语言处理技术和机器学习算法。首先，通过对大量的档案数据进行预处理，提取出关键信息，如标题、作者、日期等。然后，利用自然语言处理技术对这些信息进行语义分析和特征提取，形成特征向量。最后，通过机器学习算法对这些特征向量进行训练，构建出分类模型。再通过对每个文件的格式、内容、属性进行分析，自动将其归类到相应的档案中，并生成相应的电子标签和纸质标签，方便后续的查询和使用。山东省推进国家级单套制、单轨制试点过程中，使用智能采集模型的人工智能技术，实现电子文件区域智能归档整理。[7]

3.1.3 智能化鉴定。智能化鉴定是指利用人工智能技术对档案进行分类、评估和筛选。通过对档案内容的分析，可以确定其重要性、保密级别、价值等信息，从而为后续的整理和保存提供有力的支持。如，辽宁省档案馆借助机器学习、专家系统、语义分析等人工智能技术，构建多维语义理解算法模型，从敏感词、敏感语句、敏感图像等多角度对档案全件进行语义分析，提升档案价值鉴定业务的智能化水平。[8]

在档案智能化鉴定方面，高校应采取如下措施：第一，构建健全的档案管理系统。借助尖端的档案管理软件，实现档案的自动化分类、编目和索引，以提升鉴定工作的精确性和效率。第二，深化档案内容的分析。运用自然语言处理、图像识别等先进技术，对档案内容进行深入分析，提取核心信息，为后续评估和筛选提供坚实支撑。第三，引入专家系统。借助具备专业知识和丰富经验的专家系统，对档案进行评估和筛选，进一步提高鉴定工作的专业性和准确性。第四，制定智能化鉴定标准。通过构建完善的智能化鉴定标准体系，为鉴定工作提供科学的依据和指导，确保鉴定工作的规范性和准确性。在高校档案管理工作中，智能化鉴定和整理档案已成为一种发展趋势。

3.1.4 智能化保管和备份。在当前高校档案管理的进程中，智能化保管与备份已逐渐凸显出其重要性。通过采用前沿科技手段，我们不仅能够极大提升档案完整性与安全性的保障水平，还能显著提高档案管理的工作效率和服务质量。因此，高校档案管理部门可考虑引入智能化保管系统。此类系统借助智能化管理软件，能够实现对档案资料的精准分类、系统整理、妥善保管以及高效备份等多重功能。同时，该系统还具备档案跟踪与监控机制，从而全面确保档案的完整性和安全性。此外，还可以引入云备份技术。通过该技术，档案信息得以安全存储于云端，即便遭遇意外情况，亦能确保档案信息的完整性与安全性不受影响。同时，云备份技术还支持远程备份功能。借助此功能，高校档案管理部门能够随时随地访问和获取档案信息，极大地提升了档案管理的便捷性与效率。

3.2 智能化利用服务。《“十四五”全国档案事业发展规划》将“满足人民群众的档案信息和档案文化需求”[9]作为档案利用服务工作重要任务之一。引入人工智能技术，为师生提供更加便捷的档案查询和使用体验，实现智能化服务，可以很好地满足他们对档案信息文化的需求。智能化利用服务主要体现在档案信息智能化检索、个性化推荐服务、档案信息的共享与协同三个方面。

3.2.1 档案信息智能化检索。通过自然语言处理技术、搜索引擎等，实现档案信息的快速检索和精准匹配。其一，关键词检索。例如，当师生需要查找一些学习资料时，只需要在智能化档案系统中输入关键词或者句子，系统就会自动为其匹配相关的档案信息，并按照相关性和重要性进行排序。这样不仅提高了档案查询的效率，而且避免了师生在海量的档案信息中迷失方向。其二，图像检索。高校档案中有很多珍贵的照片、手稿等图像资料，这些资料蕴含着丰富的历史和文化信息。通过智能化图像识别技术，可以对这些图像资料进行自动化识别和索引，从而方便用户进行检索和利用。其三，全文检索。智能化检索技术可以实现对档案全文的自动扫描和解析，将档案中所有文字信息转化为计算机可读的数据格式，并建立全文索引。如，合肥工业大学档案馆以利用 OCR技术实现档案信息的全文检索，提升了服务效率。其四，数据挖掘和可视化分析。“智能化检索技术可以利用数据挖掘和可视化分析技术，对档案中的大量数据进行分析和挖掘”[10]，发现数据之间的关联和规律，细化档案资源的颗粒度，并将结果以图表、图像等形式呈现给用户，可以帮助师生更好地理解和利用档案信息，盘活和激发档案信息的潜在价值。

3.2.2 个性化推荐服务。借助先进的大数据技术，对庞大的档案信息库进行深入分析和精细处理。通过分析师生的搜索历史、浏览行为等关键数据，能够精准地为他们推荐相关的档案资源，从而更好地满足他们的个性化需求。结合用户画像与专家系统等先进技术手段，能够深入挖掘用户的需求与偏好，准确预测其兴趣点。在此基础上，再运用高效的推荐算法，为师生提供有针对性的档案信息推送服务。例如，通过分析学生的学习专业、课程成绩、研究方向等信息，可以推荐相关的档案资源、学术论文、课程材料等，学生可以更方便地获取与他们学习专业相关的档案资源，以支持他们的学习和研究。在实际应用案例中，广州市妇女儿童医疗中心借助人工智能技术挖掘病例档案数据，实现了儿科疾病的智能化诊断。[11]

3.2.3 档案信息的共享与协同。通过云计算和大数据等技术，将各类档案信息进行整合，构建校园统一的档案信息共享平台，打破“信息孤岛”，实现档案资源的优化配置，这意味着高校的各个部门和师生可以更加方便地共享和使用档案信息。如，燕山大学开发学校档案远程服务利用系统，疫情防控期间为近万人次提供档案服务，深受师生校友好评。此外，集约化应用虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等技术，师生可以沉浸式体验档案文化，进一步提升档案利用的体验感。

3.3 智能化辅助决策。高校档案不仅具备证明价值，其拥有的重要参考价值也不容忽视。为了有效地挖掘高校档案的价值，为学校领导和各部门提供决策支持，高校档案工作需进一步走深走实，助力高校高质量发展。因此，引入人工智能技术，实现智能化辅助决策，是高校档案工作发展的大势所趋。智能化辅助决策主要体现在：通过人工智能的数据挖掘与分析技术，对海量的档案数据进行深度挖掘与分析，提取出有价值的信息，为高校决策提供坚实的数据支撑。例如，利用该技术对历年招生数据进行挖掘和分析，可以揭示不同年份、不同专业的招生趋势和规律，为高校制定更为精准的招生计划提供数据依据。同样，该技术也可以应用于科研数据和教学数据的挖掘与分析，可发现科研团队的研究方向及成果产出情况，以及学生的学习情况和教师的教学质量，为高校优化科研资源配置、改进教学方法和提高教学质量提供有力参考。

3.4 智能化档案编研。传统的高校档案编研流程高度依赖人工操作，效率低下且耗费大量人力物力。为了应对这一挑战，我们积极探索智能化高校档案编研的新模式。该模式利用现代信息技术和智能化手段，旨在实现高校档案的高效、精确和全面整理、研究及利用。通过实现大规模档案的自动化处理，我们可以显著提升编研工作的效率和质量。

智能化高校档案编研的核心技术包括：一是大数据技术。该技术能够收集并整合各类高校档案资源，如纸质档案、电子档案以及音视频档案等，构建统一的数据库。随后，通过对档案数据的采集、处理和分析，为档案编研工作提供丰富而全面的数据支持。二是数据挖掘技术。该技术能够对海量的档案数据进行深入的挖掘和分析，揭示出有价值的信息及其之间的关联性，从而为档案编研工作提供坚实的支撑。三是人工智能技术。通过应用机器学习、自然语言处理等技术手段，我们可以实现档案文本的自动分类、关键词提取和语义分析等功能，进而提升档案编研工作的自动化水平。四是云计算技术。该技术为搭建档案编研云平台提供了可能，实现了档案数据的集中存储、分析和共享，从而显著提高了档案编研的效率。此外，我们还可以引入人工智能助手，以协助档案人员完成编研过程中的繁琐任务，从而减轻档案管理人员的工作负担。

4 人工智能赋能高校档案工作的优化策略

4.1 强化智能化管理意识。教育部27号令《高等学校档案管理办法》第五章第三十八条规定：“高等学校应当设立专项经费，为档案机构配置档案管理现代化、档案信息化所需的设备设施，加快数字档案馆（室）建设，保障档案信息化建设与学校数字化校园建设同步进行。”[12]因此，高校管理者应强化档案智能化管理意识，不断提高对档案数字化、智能化管理重要性的认识，将档案智能化发展纳入院校发展规划中，提前布局谋划。“高校可将档案管理智能化纳入‘智慧校园’发展规划，以此契机建设较为完善的档案信息化基础设施，开展业务流程再造，打破信息壁垒，走出数据孤岛，促进校园数据的充分共享，构建档案综合管理及业务整合的服务信息化体系。”[13]同时，高校应将人工智能技术在档案工作中的应用纳入学校经费预算，加大对应用人工智能技术实现档案工作全程智能化的经费投入，为高校档案智能化建设提供必要的经费保障。

4.2 重视技术研发和应用。为了推进“人工智能+档案”的发展，科技攻关和技术研发是不可或缺的一环。以国家档案局档案科学技术研究所与科大讯飞的全面战略合作协议为例，双方通过利用人工智能技术，共同开展档案数字化、管理智慧化、使用便捷化等方面的联合攻关，成立联合实验室，从而构建新型人工智能智慧档案行业标准。[14]这些工作取得了显著的成果，如智能语音识别和实时转写技术的成功应用，实现了口述征集的智能语音档案著录、音视频数字档案检索利用等革命性成果。OCR技术在识别民国繁体文书类档案方面也取得了突破性进展，识别率达到八成以上，达到了可用级别。此外，基于机器学习的档案数字化加工系统研制及知识库建设，结合OCR技术和智能语音技术，利用档案行业规则和知识库学习，创新数字化加工应用，提升了整体效能近一半。首款档案行业AI创新型产品——讯飞档案机的推出，也是人工智能在档案管理中的重要应用。上述先进成果和技术应用，在科大讯飞强大的科研实力推动下，为档案管理工作注入了新的活力，对档案事业的未来发展起到了至关重要的作用。

鉴于此，高校应充分认识到人工智能在档案工作中的重要性，并依托高校自身强大的科研实力，积极推动人工智能技术在档案工作中技术研发和应用。一方面可以在高校档案协会的统筹协调下，建立区域性的高校研发团队，并加强与相关企业的交流合作，实现研发工作的集约化推进。另一方面高校还可以与互联网企业、档案机构、科研机构等开展跨界协同合作，实现技术研发与应用实践的深度融合，不断优化和完善人工智能技术在高校档案工作中的应用体系。只有这样，高校档案工作才能更好地应对数字化时代带来的挑战和机遇，不断提升智能化水平。

4.3 完善智能化档案管理系统。为了更有效地运用人工智能技术，高校应构建一个全面且高效的档案管理技术体系。这一体系需涵盖自动化档案管理、智能化档案推荐、个性化档案服务以及档案信息安全保障等核心技术模块。这些模块间的协同工作，将构成一个全面智能化的高校档案管理系统。具体来说，该系统应能够实现档案的自动分类、归档、检索、借阅等操作流程，从而大幅提高工作效率。同时，根据用户的需求和兴趣，系统应能够智能推荐相关档案信息和资源，提升用户满意度。在信息安全方面，系统需具备自动监控、入侵检测、加密保护等功能，确保档案信息的安全性和保密性。此外，该系统还应具备一些独特功能，如智能提醒、自动排版和数字化处理等，以满足高校档案管理的特殊需求。目前，已有许多高校开始引入智能化档案管理系统，如中国科学技术大学的“智慧档案馆”和上海交通大学的“数字档案馆”等。这些成功案例表明，智能化档案管理系统在高校的应用前景广阔，有望为高校档案管理工作带来革命性的变革。

4.4 加速档案数字化进程。在人工智能领域，数据的质量和数量对于技术的应用至关重要。由于每个场景都有不同的数据分布和特征，需要大量的数据来支持人工智能系统的学习和训练。因此人工智能若要在高校档案中能够有效应用，就必须加速档案数字化，建立数字化档案库。一方面要大力推动高校档案“增量电子化”；另一方面要利用新技术持续推进高校档案“存量数字化”，将传统纸质档案逐步转化为数字档案，同时可以进一步拓宽思路，用3D扫描技术将非纸质的实体档案数字化，以3D文件的形式存储下来，逐步建立以档案数字资源为主导的档案资源体系。

在加速档案数字化进程中，需要解决一些关键问题。一是制定档案数字化战略，明确档案数字化目标和实施方案，细化各项工作任务，明确责任部门和完成时限。对现有档案资源进行全面梳理，区分轻重缓急，制定合理的档案数字化工作计划。针对不同类型的档案，采用相应的数字化技术，如纸质档案扫描、电子档案转换等，将数字档案建设作为一项系统性、长期性的工程。如英国国家档案馆为推进数字档案资源建设，分别于2017年和2019年相继出台了《国家档案馆数字战略》和《国家档案馆数字能力建设战略》。[15，16]二是选择合适的数字化设备和软件，确保数字化过程的准确性和完整性。升级档案管理系统，采用功能强大、安全可靠的档案管理系统，实现电子档案的全程电子化管理。三是建立制度标准规范。数字化建设是一项系统工程，涉及范围广，需要从制度层面给予保障，制定一套切实可行的标准规范，[17]包括管理性标准规范建设、业务性标准规范建设以及技术性标准规范建设，[18]通过建立完善的数字化管理流程和标准规范，明确电子档案的生成、归档、存储、利用和销毁等环节的要求，完善电子档案管理流程，确保电子档案从生成、流转、归档到利用的全过程都在可控、可追溯的范围内，实现数字化工作的规范化和标准化。

4.5 提升档案管理人员的数字化素养。数字化素养是指个体在信息社会中，为应对信息化环境所必须具有的能力，包括运用现代信息技术进行信息获取、处理、传递和应用。对于高校档案管理人员而言，数字化素养主要涵盖以下几个方面：首先，掌握档案管理相关的数字化技术，如计算机操作、网络通信和数据库查询等；其次，熟悉档案管理相关的软件应用，如档案管理系统、图像处理软件和文本编辑软件等；再次，具备数字化思维，能够将传统档案管理方式与现代信息技术相结合，创新档案管理方法；最后，拥有信息安全意识，确保档案数据的安全性和完整性。这些素养对于高校档案管理人员在信息化环境中高效、准确地管理档案至关重要。

根据上述数字化素养具体构成内容，可以着重从以下四个方面去提升高校档案管理人员的数字化素养。一是加强培训。让他们掌握更多的数字化技术和管理知识。通过数字化技能培训，包括数字化技术应用能力、数字档案资源的管理能力、数字化服务能力等，加速档案管理人员掌握所需的数字化技能和知识，提高档案管理人员的数字化技能水平。在培训工作中可以充分发挥设有档案专业的高校、档案学会、协会以及三方机构等组织机构的重要作用，探索档案管理人员社会联合培训的职业培养模式。二是强化引导。如通过宣传、参观交流、实际应用、表彰激励等措施，加强观念引导，不断强化高校档案工作者数字化意识，提高对电子档案价值的认识，增强他们收集和保护电子档案的自觉性。此外，还可以积极推进高校档案工作数字化变革，不断引进数字化技术，以这种方式倒逼档案工作人员形成并强化数字化意识。[19]三是建立一个良好的数字化环境，为档案工作者提供更好的支持和保障。这包括提供先进的数字化硬件设备和软件工具、建立完善的数字化档案管理制度等。四是加强数据安全教育，让档案管理人员充分认识到数据安全的重要性，牢固树立数据安全观，并不断掌握数据保护的方法。

4.6 保障档案信息安全。高校档案工作中应用人工智能技术，必须采取一系列严格的安全措施，坚持“以防为主，防治结合”的原则，确保档案信息安全。一是建立完善的信息安全管理制度，包括机房管理、网络管理、数据及加密管理、应急处理等制度。通过制度规范档案管理人员的操作行为，确保档案信息的安全可靠。结合档案利用环节，将借阅审批的流程、档案文件的复制签章和归档交接等业务内容涉及的安全管理要求，利用安全技术措施形成管理系统功能。二是利用智能防火墙和入侵检测技术。实时发现并阻断外部攻击和内部泄露，应用数据加密技术保护师生个人信息的机密性，防止信息被未经授权的第三方获取。三是定时对档案数据进行备份。数据备份并脱机保存到其他介质上，同时运用云备份技术将档案信息备份到云端，实现远程备份，防止网络遭到攻击或违规操作等造成档案信息丢失或更改。例如，科大讯飞的档案超脑平台2.0版本内置专业语料库，形成完全本地化保存的档案数据，实现与互联网的完全隔离，保证档案数据的安全可靠。[20]四是制定合理的灾备策略。若突发紧急事件，将数字档案信息存储的安全性和完整性作为首要考虑内容，确保数字档案信息能够在第一时间调出，并能够迅速恢复数字档案信息。上述各项措施的全面落实，可以构建一个安全、可靠且高效的档案安全管理系统。