智慧校园隐私保护的数据分级策略研究

摘要：随着智慧校园的发展，大量的教育数据被收集和处理，对个人隐私保护提出了新的挑战。通过实施精细的数据分类和分级，结合先进的安全措施，探讨了如何有效保护智慧校园中的隐私数据。研究首先界定了数据的不同敏感性级别，并针对每一级别数据制定了相应的安全措施，包括数据加密、访问控制和实时监控。此外，还探索了人工智能和区块链等新兴技术在数据安全管理中的应用，以提高数据保护的效率和效果。研究成果不仅提升了智慧校园数据安全管理的水平，也为未来在教育领域中的数据保护工作提供了宝贵的参考和指导。

关键词：大数据；校园安全；隐私数据；分级分类

一、智慧校园中隐私保护的紧迫性

随着体系的不断完善，职业院校智慧校园已逐渐成为教育模式的重要组成部分，推动了教育行业的发展。然而，智慧校园的快速发展也带来了数据安全和隐私保护的重大挑战。学生的个人信息、成绩信息、财务信息、健康信息等，若未得到妥善管理和保护，极易遭受数据泄露和滥用的风险。近些年来，学生信息泄露事件频发，严重侵犯了个人隐私权益，同时也损害了学校的公信力和学生的信任。例如，中国人民大学一名硕士生非法获取并滥用校园数据的事件就引起了广泛关注，突显了强化数据保护机制的必要性。因此，为了保护学生和教职工的隐私数据安全，有必要实施严格的数据分级分类策略，确保各类数据都能够根据其敏感性得到相应级别的保护策略。通过这种方式，智慧校园可以在促进教育创新的同时，更有效防范数据安全风险，维护校园网络空间生态的和谐与安全。

二、智慧校园的数据挑战

（一）大规模数据的管理问题

智慧校园中的数据信息规模庞大，并且涉及面非常广泛。校园内部运行着各类子系统，无时无刻不在记录着校园内发生的事，从学生学习活动、教师教学反馈到行政管理方面，各系统每天都会产生大量的运行数据及日志记录。例如，智慧课堂上，每位学生的每一次互动，无论是作业提交、课堂参与、投票都将实时生成大量数据。当智慧校园中新增一个用户对象时，与之所关联的数据都会成倍数地增加。

此外，校园中充斥着大量的监控、传感设备，如智能安防、智能门禁和一卡通设备。这些平台也在不断地累积数据，进一步增加校园内的整体数据量。

然而，数据量的急剧增长显著提高数据管理的复杂性，从而增加隐私保护的难度。庞大的数据存储和处理需求不仅迫使学校升级IT基础设施，增加了运营成本。更重要的是，大规模数据集中包含大量敏感信息，极大增加数据泄露的风险。数据的这种多样性和复杂性使得传统的数据保护方法难以应对，因此智慧校园必须采取更精细化的数据分类分级策略，以确保对不同敏感级别的数据采取相应的保护措施[1]。

（二）多平台数据重复与孤岛问题

智慧校园往往存在的一大难题—多头数据，即由于校园环境中存在多种业务系统，但是这些系统往往是由不同的业务部门负责。例如，学工系统中已经采集了大量学生信息，包括姓名、学号、班级、性别以及家庭住址等其他学生的基础信息。但是，智慧课堂也需要同样采集其中部分字段的内容。因此，会造成数据的重复采集，并且同样的数据也可能出现标准和格式不统一。智慧校园为了实现数据同步，经常会采用中间库的数据库同步技术，将其中的部分数据通过接口的方式同步到其他数据库。虽然实现了数据同步，但是也出现了数据孤岛，被疏于管理的数据库中，会出现很多遗留数据，继而成为僵尸数据。而这些僵尸数据中也不乏个人信息等敏感数据，那么如何对这些数据进行有效监管。为应对这一问题，需要制定统一的数据标准，使各业务系统中的数据保持一致。同时，采取数据分类分级策略，对不同类别和级别的数据制定相应的数据治理策略，确保敏感信息获得严格的访问权限控制和加密保护。此外，通过定期清理和审查数据库中的遗留数据，可进一步优化数据治理，防止僵尸数据积累，并确保数据的完整性[2]。

（三）智慧校园数据的隐私特性

智慧校园的数据集包含学生和教职工的个人信息，导致隐私保护问题尤为严峻。姓名、身份证号码、学号等可以标识特定自然人的个人信息，广泛存在于各类业务系统中。然而，在具体工作任务中，现有的数据利用率却不高，个人信息被一次次地重复采集。

学生的身份和学籍信息是最为敏感的数据，在学生管理系统中通常记录学生的姓名、身份证号码和家庭住址等信息，而智慧课堂系统进一步收集学生参与教育过程的数据，包括课程参与、作业提交和考试成绩等。这些数据不仅包含学生敏感数据还可能触及学生的隐私，一旦数据泄露可能会对学生生活和学习生涯产生负面影响。

同理，智慧校园平台中的教师信息也包含大量的隐私数据。例如，工资、考勤和个人档案等数据如果未能得到妥善保护，导致教师隐私被侵犯，甚至影响教师的职业发展和生活。

数据中个人信息的普遍性和敏感性，使得智慧校园面临严峻的隐私挑战。在数据采集、处理、存储和使用过程中，需要严格遵循现有的隐私保护法规，并采取精细化的分类分级策略，确保敏感信息能够得到全面的保护。根据数据的不同敏感级别采取不同的安全策略，制定相应的访问权限，防止未经授权的访问和数据泄露，在确保促进教育创新和数据共享的同时，不损害个人隐私安全[3]。

三、数据分类与分级策略

（一）实施数据分类的方法论

数据分类的前提是进行彻底的数据资产梳理。数据资产的梳理从各部门的业务需求入手，自上而下地开展数字资产梳理。确立一个全面的数据资产清单。这份数据资产清单为分类提供了必要的前期准备和确保了后续步骤的准确执行。

根据《教育系统核心数据和重要数据识别认定工作指南》，教育数据被分为机构数据、人员数据和业务数据。在这一框架下，人员数据特指那些包含或能够关联特定个人的信息，如学生、教职工的个人资料等。对于这类数据，分类过程首先需要通过一个明确的标准来识别和筛选，即“数据是否关联特定个人”。这一标准帮助数据管理者准确地界定哪些数据属于人员数据，从而进行针对性处理。

本文以学生信息为例，展示人员数据分类流程，如图1所示。

数据分类工作中，通过区分人员身份，将人员数据细分为学生、教师、后勤人员、干部等数据大类。其中学生数据大类又可根据校园的业务活动属性进一步细分为基本信息、学籍信息、家庭成员信息、财务信息、门禁系统、一卡通信息等，最小数据子类可以视作属性相同或相近的数据项集合，以此来建立智慧校园人员数据分类目录。本文以学生信息为例，展示相关人员数据分类层级情况，见表1。

通过细致的分类过程，确保相同的数据项在数据资产清单中只记录一次，严格遵守“一数一源”的原则。使用数据中台作为集中的数据管理和服务平台，提供统一的数据服务API。在第三方业务活动中使用数据时，坚持“只用不存”的原则，有助于最小化数据存储并减少潜在的数据不一致问题。数据中台通过细粒度的访问控制确保只有被授权用户能够访问特定的数据集，从而强化数据的安全性和管理效果[4]。

（二）制定数据分级的策略

完成智慧校园人员数据分类目录后，可以开始进行数据分级工作。在进行数据分级时，需要遵循三大原则：

1.分级明确原则

数据分级的各级别应界限明确，不同级别的数据应采取不同的保护措施。

2.就高从严原则

数据分级时采用就高不就低的原则进行定级。例如，数据集包含多个级别的数据项，按照数据项的最高级别对数据集进行定级。

3.动态调整原则

数据的类别、级别可能因时间变化、政策变化、安全事件发生、不同业务场景的敏感性变化或相关行业规则不同而发生改变，因此需要对数据分类、分级进行定期审核并及时调整。

智慧校园的数据通过个人信息的隐私敏感度及对个人的影响程度进行分级，以此来确定数据的安全级别和保护措施。根据隐私数据一旦遭到篡改、破坏、泄露或者非法获取、非法利用， 对特定个人造成的危害程度，可将个人数据从低到高分为1级、2级、3级、4级共四个级别，具体分级规则见表2。

根据上述规则，通过学生信息大类中的基本信息子类进行数据分级，见表3 。

其中，姓名、性别、出生日期数据项按照类型属于个人基本信息，此类信息公开后可能对个人产生轻微影响，因此定级为2级。

证件号码、手机号码数据项为个人隐私数据，数据泄露后，可能发生骚扰电话、电话诈骗或财产遭受较大损失。因此定级为3级。

民族、健康状况、血型、籍贯数据为极敏感信息，此类个人信息不会直接侵害主体，但是可能由于社会偏见、歧视性待遇而间接侵害个人的人格尊严甚至造成人身伤害，因此该字段定级为4级。

数据级别并非一成不变的。当数据聚合时，会导致数据信息量增大，此时聚合数据的级别不应低于原始数据的最高级别。数据加工汇总的过程中会降低数据的可识别程度，间接降低了数据影响性。另外，实时性数据的重要性也会随着时间推移呈下降趋势。因此需要设置数据级别升降原则，以保证数据分类分级结果的科学性[5]。

（三）数据安全策略的应用

在智慧校园环境中，根据数据的分类分级制定精确的安全措施是至关重要的，尤其是针对不同敏感级别的个人数据。本节将详细讨论如何针对极敏感数据（如人脸数据）、敏感数据（如身份证号码），以及低敏感数据（如姓名、班级、性别）制定具体的安全策略。

1.针对极敏感数据的安全措施

对于包含人脸数据等极敏感信息的处理，必须采取最高级别的安全措施，包括以下几类。

数据加密：使用强加密标准（如AES-256）来加密存储和传输的数据，确保即使数据被盗取也无法被解读。

受限访问：严格限制访问这些数据的人员，仅允许经过特别授权的用户访问。

生物特征保护：实施额外的生物特征安全措施，如多因素身份验证，确保只有本人可以访问其生物特征信息。

实时监控与报告：对所有访问和处理极敏感数据的活动进行实时监控，确保任何异常都能立即被检测并处理。

2.针对敏感数据的安全措施

敏感数据，如身份证号码，也需要被高度保护，包括以下几类。

数据脱敏：在不需要使用完整身份证号码的情况下，通过数据脱敏技术部分隐藏信息。

访问审计：记录所有访问敏感数据的请求和活动，以便审计和复查。

定期安全评估：定期进行安全评估，确保所有保护措施都是最新的，并且能够防御最近的威胁。

3.针对低敏感数据的安全措施

虽然姓名、班级和性别等数据被认为是低敏感数据，但仍需采取以下保护措施，以防数据泄露可能带来的风险。

基础数据保护：确保数据在存储和传输时的基本加密。

最小化访问：尽管数据敏感性较低，也应实施最小必需的访问政策，减少无关人员对这些信息的访问。

隐私意识培训：对所有处理数据的员工进行隐私保护和数据安全意识培训，提升他们对保护低敏感数据重要性的认识。

通过这些分层次的安全措施，智慧校园能够对不同级别的隐私数据提供恰当的保护，为校园的数据安全管理提供了坚实的基础。

（四）技术支持与创新

在智慧校园中的数据分类分级过程中，尝试引入了区块链技术和人工智能技术，以实现更高级的数据管理和增强数据安全。

1.区块链技术

区块链技术的引入旨在利用其分布式账本的特性来增加数据处理过程的透明度和不可篡改性。通过在区块链上记录数据访问和处理的每一个操作，可以创建一个公开且不可更改的数据交互历史记录，不仅提升了数据处理活动的可追溯性，还极大增强了数据安全，因为任何未经授权的更改都将被系统记录并可被迅速检测到。此外，区块链技术的使用也有助于防止数据滥用和泄漏，确保数据在智慧校园生态系统中的完整性和一致性[6]。

2.人工智能和机器学习技术

人工智能（AI）和机器学习在数据分类和分级中的应用主要是自动化和优化数据处理过程。AI算法能够分析复杂的数据集，自动识别和学习数据的特征，从而实现智能化的数据分类。例如，AI可以根据预设的参数自动将数据分为敏感和非敏感类别，或进一步细分为更具体的类别，从而减轻人工负担，提高数据处理的速度和准确性。此外，机器学习模型可以不断从新的数据和交互中学习，不断优化分类规则和精度，适应不断变化的数据安全需求。

这些创新技术的引入不仅提高了数据管理的效率，还加强了智慧校园中的数据安全和合规性，为教育机构在数据驱动的决策制定中提供了有力的技术支持。

四、结语

本研究深入探讨了智慧校园中数据分类分级的过程。针对不同分级数据制定不同的安全策略，极大程度上改善了智慧校园中的数据安全问题，保护了学生和教职工的个人隐私。

随着新兴技术在智慧校园数据保护中的应用，特别利用大数据和人工智能进一步提升数据分类分级的自动化和智能化水平。新技术在给人们带来便利的同时，也带来了安全隐患，在人工智能AI时代下，智慧校园将会面临大量挑战。因此需要进一步加强探索，不断完善数据分级策略的应用。

参考文献

[1]张甜，邹恒华，邵炜晖，等.基于大数据数仓的高校数据治理探索——以同济大学为例[J].现代教育技术，2023，33（09）：118-125.

[2]田贤鹏.隐私保护与开放共享：人工智能时代的教育数据治理变革[J].电化教育研究，2020（05）：33-38.

[3]王杨.大数据环境下网络用户隐私保护研究[J].网络安全技术与应用，2022（10）：56-59.

[4]田贤鹏.隐私保护与开放共享：人工智能时代的教育数据治理变革[J].电化教育研究，2020（05）：33-38.

[5] 洪伟，任剑洪，徐丽娜，等.数据安全法实施背景下的教育数据分类分级研究[J].中国教育信息化，2022，28（03）：41-50.

[6]白鸥，杨燕燕.区块链技术在网络安全综合治理中的应用研究[C]//2019互联网安全与治理论坛论文集，2019：83-88.

作者单位：无锡汽车工程高等职业技术学校图文信息中心

■ 责任编辑：王颖振 郑凯津