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2026 , Vol. 11 >Issue 2: 125 - 134

DOI: https://doi.org/10.13266/j.issn.2095-5472.2026.011

Research on Evaluation Methods and Application of Security Governance Capability of Smart Library

  • Dai Liwei 1 ,
  • Yang Xinya , 2
Expand
  • 1. School of Data Science and Information Engineering, Guizhou Minzu University, Guiyang 550025
  • 2. Institute for Advanced Studies in Humanities and Social Science of Chongqing University, Chongqing 400044
Yang Xinya, Research Librarian, PhD, Doctoral Supervisor, E-mail: .

Dai Liwei, Master’s Candidate

Received date: 2025-11-18

  Online published: 2026-04-08

Supported by

a major project of the National Social Science Fund of China titled "Theoretical and Practical Research on Enhancing Digital Literacy of the Whole People in the Era of Intelligence"(24&ZD179)

Fold

Abstract

[Purpose/Significance] Addressing the multidimensional security threats that smart libraries encounter during their digital transformation, this study aims to provide a quantifiable assessment framework and decision-making basis for the security construction of smart libraries. [Method/Process] Through content analysis of existing relevant literature, this study, based on the Delphi method, utilized the Analytic Hierarchy Process (AHP) to calculate and determine the weights of evaluation indicators. An evaluation index system for smart library security governance capability was constructed, consisting of 4 primary indicators and 20 secondary indicators. Key risk factors were identified through empirical analysis. [Result/Conclusion] Based on the empirical findings, the study proposes targeted pathways for technological security protection and personnel capacity building.

Key words： smart library; security issues; analytic hierarchy process (AHP); evaluation index system

Cite this article

Dai Liwei , Yang Xinya . Research on Evaluation Methods and Application of Security Governance Capability of Smart Library[J]. Knowledge Management Forum, 2026 , 11(2) : 125 -134 . DOI: 10.13266/j.issn.2095-5472.2026.011

数字中国建设已然成为驱动国家迈向现代化进程的关键力量，在数字中国战略全面推进的宏大背景下，图书馆作为知识服务的关键领域，正逐步告别传统服务方式，迈向智慧图书馆快速发展的新阶段。智慧图书馆借助物联网、云计算等科技手段，不断优化服务流程，拓宽资源服务的边界，实现物理空间的智能化设计与管控，力求打造一套高效的人性化、个性化的服务体系。在此进程中，纸质资源与数字资源得以高效整合，同时借助用户行为分析、个性化推荐等创新服务，打破了知识传播在时间和空间上的局限。智慧图书馆的转型发展虽然提升了服务效率，却也使安全问题愈发复杂，即海量文献资料在云端流转，用户行为被算法解析，现实与虚拟场景深度融合，传统安全体系已经无法有效抵御这些新兴风险，诸如数据外泄引发的隐私危机、算法偏差带来的认知偏差等问题，伴随人工智能技术的深入应用，其负面影响还将持续蔓延。因此，建立一套与技术环境相匹配的安全评价体系，无疑是智慧图书馆谋求长远发展的必然要求，不仅关乎用户核心权益保护，更对维护国家文化安全具有深远的战略价值。

1 国内外智慧图书馆研究现状/Current research status of smart library in domestic and international contexts

国内外现有研究对智慧图书馆安全这一议题的探究略显薄弱，经文献调研，相关研究主要呈现3个特点：①数据安全与隐私保护研究多，系统整体安全评价研究少；②建设成效评价多，安全风险评价少；③单点技术与合规分析多，可操作的安全评价指标体系相关研究几乎空白，相关研究成果可划分为以下3类。
第一类聚焦于系统安全架构与技术应用，在智慧图书馆系统安全性提升工作中，研究者们积极探索创新技术架构。S. Sharma等搭建基于区块链的图书馆记录管理系统（Blockchain Enabled Secure Library Records Management, BESLRM）[1]，搭配高级加密标准（Advanced Encryption Standard, AES）与Efficient Transient Search-driven Conditional Variational Autoencoder (ETS-CVAE)预测模型，达成记录防篡改、用户行为预测与异常检测目标，进而有效提升了系统安全性与资源管理效率；D. Zhu等设计一种融合双向门控循环单元（Bidirectional Gated Recurrent Unit, BiGRU）与时序卷积网络（Temporal Convolutional Network, TCN）的深度学习检测器（Bidirectional Gated Recurrent Unit and Temporal Convolutional Network Detector, BiGRU-TCNDetector）[2]，引入注意力机制优化特征提取环节，用于提高数字图书馆网络中安全数据的检测精度；S. Sahoo等[3]提出一种基于AWS Virtual Private Cloud（VPC）与Virtual Private Network（VPN）的图书馆管理系统安全架构，结合开放式虚拟专用网络（OpenVPN）、远程桌面协议（Remote Desktop Protocol, RDP）与Ngrok实现远程加密访问及系统管理，进一步增强系统的可扩展性、安全性与远程服务能力。这些研究通过引入先进技术，为智慧图书馆系统安全提供坚实架构支撑，同时凸显技术手段在数据安全保障中的基础性作用。
第二类倾向于数据保护与隐私原则，A. Katulić等[4]系统梳理了欧盟高校图书馆使用云图书馆服务平台（Library Services Platform, LSP）时面临的个人数据保护挑战，提出平台需要具备数据访问、匿名化、删除控制等功能，同时强调“隐私设计与默认”原则的法律适用价值；陆康等[5]从比较中欧法规的角度出发，剖析《一般数据保护条例》（General Data Protection Regulation, GDPR）与《网络安全法》对数据主体（用户）—控制者（图书馆）—处理者（业务）三方权责的配置逻辑，为智慧图书馆用户数据规范化使用及相关规则制定提供参考方向。王静等[6]指出生成式AI大模型在智慧图书馆中的5类隐患，构建敏捷—韧性治理模式与生成式AI大模型全生命周期风险治理框架，填补技术落地后“如何持续管控风险”的操作空白；霍瑞娟[7]以“数据标准化、数据资产化、数据知识化、数据智慧化”为导向，提出项目建设驱动法和应用驱动法相结合的图书馆数据治理体系实施路径。
第三类则是关于智慧图书馆的相关评价体系，但并不涉及安全评价体系，如邓李君等[8]从用户感知视角指出满意度取决于平台—空间—资源—服务四维度“期望—确认”差距，构建了首个面向体验的智慧图书馆评价量表，为后续智慧图书馆评价研究提供参考；陈凌等[9]在分析智慧馆员综合能力组成要素基础上，构建了一套基于核心业务能力、专业技术能力、用户服务能力和一般能力的智慧图书馆馆员综合能力评价指标体系；段美珍等[10]从评价视角出发，构建了全新的智慧图书馆建设评价指标体系，并提出智慧图书馆的智慧表征与建设策略。
综上，现有关于智慧图书馆安全评价的研究主要存在两点不足。其一，评价指标多围绕网络数据安全或物理安全的单一维度展开，缺乏对多维度的整合设计；其二，传统评价方法难以对多维、复杂的威胁因素进行系统性优先级排序，最终导致资源分配缺乏针对性。因此，本研究引入层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP），旨在通过搭建多层次指标体系并计算各指标的相对权重，将复杂的安全目标分解为可量化比较的要素。AHP的层级化决策框架能够有效地整合专家经验，将主观判断转化为一致的权重排序，从而弥补纯技术评价在战略决策支撑上的不足，为管理者识别关键风险、制定差异化的防控策略提供清晰的决策依据。
从理论价值层面看，本研究打破了传统安全评价的碎片化视角，整合技术安全风险、物理环境安全、资源与服务安全及管理合规安全4个维度，搭建系统性评价指标框架，为智慧图书馆安全理论提供方法论补充。从实践意义层面看，基于AHP的量化模型可以生成具有明确优先级排序的风险清单，为图书馆管理者制定差异化防控策略提供数据支撑。

2 智慧图书馆安全治理能力评价指标构建与验证/Construction and verification of evaluation indicators for security governance capability of smart library

智慧图书馆建设持续深入推进，构建安全保障体系在无形之中已经成为制约行业可持续发展的关键问题。相较于传统图书馆，智慧图书馆在技术架构、服务模式、管理机制上展现出显著的变革，这种变革大幅提升了服务效能，但也催生出更高难度的安全挑战。现有研究多围绕技术应用与服务创新展开，针对智慧图书馆安全治理能力的系统性评价指标仍处于探索阶段，本研究将德尔菲法与层次分析法相结合，搭建全新评价体系，目标是为智慧图书馆安全建设提供可量化的评估框架与决策依据。

2.1 评价维度划分依据

为构建系统、科学的智慧图书馆安全评价框架，本研究在综合考察国内外相关安全标准、行业实践及学术研究成果的基础上，确立了技术安全风险、物理环境安全、资源与服务安全、管理合规安全4个核心评价维度。其划分依据主要包括两个方面。
（1）依据信息安全管理的多域覆盖原则。参照ISO 27001信息安全管理体系（Information Security Management System, ISMS）及我国《信息安全技术—网络安全等级保护基本要求》（GB/T 22239-2019）等多层次安全标准，安全治理应涵盖技术、物理、管理及运营等多个领域。智慧图书馆作为高度依赖信息系统的服务实体，其安全框架应当兼顾技术防护、物理环境、资源与服务以及管理合规4个层面，形成“技防、物防、人防、制防”一体化的综合防御体系。
（2）贴合智慧图书馆的典型特征与风险结构。智慧图书馆的“智慧化”主要体现在技术赋能、服务创新与管理智能3个方面，这也相应带来了新型风险结构：技术安全风险源于智慧图书馆依托物联网、大数据等技术开展服务创新，而技术复杂性易引发数据泄露等风险，本研究认为应当关注技术本身的脆弱性及其对安全产生的影响；物理环境安全强调虚拟服务与实体空间的协同，智慧图书馆虽然是以数字化服务为主，但物理空间是读者活动的基础，也是图书馆运行的根本，有必要防范火灾等潜在实体风险，避免因过度数字化而忽视物理安全；资源与服务安全直接关联图书馆的核心价值输出，资源在数字化传播过程中可能引发版权纠纷等问题，进而影响用户信任度，第三方合作还可能带来供应链风险，此时就需要纳入资源与服务安全维度考量；管理合规安全重点体现在政策建设与执行落地环节，应急预案完整性、馆员安全能力、安全审计与评估等指标，反映的是从“纸面方案”到“实践落地”的关键转化环节。
本研究确立的4个维度基本覆盖智慧图书馆安全涉及的各个方面，在评价维度上确保指标不重不漏、体系完整，其中技术安全风险聚焦于数字化基础设施和算法，物理环境安全保障实体空间与设备，资源与服务安全针对知识内容本身和对外服务，管理合规安全则覆盖制度流程与人员能力。

2.2 评价指标体系的初步构建

在明确四维理论框架后，本研究通过系统的文献分析与内容挖掘，检索并分析了近5年内关于智慧图书馆安全、数字图书馆风险评估、图书馆数据治理等领域的中英文核心文献，以及《数据安全法》《个人信息保护法》等相关政策文本，通过对高频风险点、关键安全要素的提取、归纳与去重，形成了一个包含超过30项潜在指标的初始指标池。
依据2.1节确立的四维框架，将初始指标池中的条目进行逻辑归类，合并了含义相近或重叠的指标，对表述模糊的指标进行了清晰化界定。例如，将“系统漏洞”与“软件缺陷”合并为“系统脆弱性（A12）”，将“用户数据滥用”明确为“隐私侵犯可能性（A14）”。此阶段旨在形成一套既全面又无冗余的备选指标集。
经过上述步骤，初步构建了包含4个一级指标、20个二级指标的“智慧图书馆安全治理能力评价指标体系”初稿。每个二级指标均配备了明确的描述性定义，旨在为后续的专家评议提供清晰的对象。

2.3 基于德尔菲法的指标体系验证与修正

本研究采用德尔菲法对初步构建的指标体系进行多轮专家咨询与修正。德尔菲法又称专家意见法，是一种重要的定性研究方法，具有匿名性、迭代性、统计性、可控反馈性的特点[11]。
（1）专家小组的构成。邀请了来自国内高校图书馆、公共图书馆、图书情报学界及网络安全企业的10位专家组成咨询小组。专家遴选标准包括：具有副高级以上职称或博士学位，在智慧图书馆建设、图书馆信息安全或信息管理系统领域拥有5年以上研究或实践经验。
（2）第一轮专家咨询。向专家发放咨询问卷，内容包括：①请专家对4个一级维度划分的合理性进行评价；②请专家对每个二级指标的“必要性”（采用Likert 5点量表：1=非常不必要，5=非常必要）和“表述清晰度”进行打分；③设立开放性问题，征集指标的增、删、改意见。本轮共回收有效问卷10份。分析结果显示，一级维度划分获得高度认可（平均分4.73）。对二级指标的必要性评分均值为4.12，其中“能源管控有效性（A24）”和“智慧服务可靠性（A35）”两项得分相对较低（分别为3.87和3.93）。专家主要建议包括：在“隐私侵犯可能性（A14）”中应补充对“算法歧视或偏见”的考量；建议将“用户安全教育（A45）”的测量方式具体化。
（3）指标修订与第二轮咨询。根据第一轮反馈，对指标体系进行了修订：①完善了A14的描述，增加“算法决策可能带来的歧视性后果”的说明；②细化了A45的描述，加入了“模拟网络钓鱼攻击测试通过率”等具体可衡量的观测点。将修订后的指标体系连同第一轮的统计摘要反馈给专家小组，进行第二轮咨询。本轮重点请专家对各级指标进行评分，为后续层次分析法（AHP）确定权重提供判断矩阵的原始数据。

2.4 最终确立的智慧图书馆安全治理能力评价指标体系

经过上述系统的理论构建、文献挖掘及德尔菲法验证与修正，最终形成了科学系统的智慧图书馆安全评价指标体系（表1）。该体系遵循智慧图书馆评价整体框架[12]，包含4个一级指标和20个二级指标，为智慧图书馆进行安全现状诊断、风险优先级排序提供了完整的评估框架。
表1 智慧图书馆安全治理能力评价指标汇总表

Table 1 Summary table of evaluation indicators for security governance capability of smart library

目标层 一级指标 二级指标 描述
提高智慧图书馆安全水平(Ax) 技术安全风险A1 数据泄露风险A11 黑客攻击或系统漏洞导致读者隐私、借阅记录等敏感数据被非法获取的可能性
系统脆弱性A12 操作系统、数据库存在的未修补漏洞，易被恶意利用引发瘫痪或数据损毁
技术滞后风险A13 硬件老化或软件版本落后，造成安全防护能力下降及新型攻击防御失效
隐私侵犯可能性A14 过度采集用户行为数据或未授权共享数据，违反隐私保护原则
智能设备可靠性A15 RFID标签识别错误、机器人导航失灵等导致服务中断或安全隐患的概率
物理环境安全A2 建筑消防安全A21 智能烟感报警系统与喷淋装置的联动效率，及疏散通道畅通性的保障能力
环境健康安全A22 照明频闪、甲醛超标、PM2.5浓度等对读者健康产生负面影响的潜在风险
安防系统完备性A23 监控摄像头盲区比例、入侵检测误报率及门禁系统非法闯入拦截成功率
能源管控有效性A24 电路过载保护机制、备用电源切换时长及温控系统稳定性
空间安全设计A25 防滑地面材料、锐角家具防护、无障碍通道合规性等物理伤害预防措施
资源与服务安全A3 数字版权合规A31 资源数字化转换、网络传播中未获授权导致的侵权纠纷与法律追责风险
资源可访问性A32 数据库平台年宕机时长、跨库检索失败率及校外访问认证故障
服务连续性保障A33 自助借还机、预约系统的双机热备与数据灾难恢复机制
第三方合作风险A34 云服务商数据回流合规性、API接口滥用或供应商停服导致的资源断供
智慧服务可靠性A35 AI荐书错误率、VR设备晕动症诱发率及机器人碰撞事故频率
管理合规安全A4 制度规范完备性A41 版权管理政策、数据分级保护制度及重大故障应急预案的文本覆盖完整性
应急响应机制A42 从安全事件发生到启动处置流程的时效及跨部门协同效率
馆员安全能力A43 技术人员持有网络安全认证比例及年度培训完成率
安全审计与评估A44 第三方渗透测试频率、漏洞修复率等闭环管理
用户安全教育A45 隐私保护宣传册覆盖率、数字素养讲座参与度及phishing攻击模拟测试通过率

3 智慧图书馆安全治理能力评价指标权重的设计/Design of weights for evaluation indicators of security governance capability of smart library

本研究从技术风险、物理环境安全、资源与服务、管理合规安全4个维度切入，明确20项二级指标，为量化评估智慧图书馆安全水平提供理论框架。然而指标体系的科学性和实用性不仅取决于指标的全面性，还依赖于对各指标间相对重要性的精准量化。下面将围绕评价指标权重设计展开，引入层次分析法，结合定性判断与定量计算，搭建一个可操作、可比较的评价体系。

3.1 构建层次结构模型

根据层次分析法的实施原则，基于最终构建的智慧图书馆建设评价指标体系，构建针对一级指标和二级指标的层次结构，如图1所示。其中，“提高智慧图书馆安全水平”为决策目标层，中间两层（一级指标和二级指标层）为准则层，最后一层为方案层。
图1 智慧图书馆安全治理能力评价指标体系层次结构

Figure 1 Hierarchical structure of evaluation indicator system for security governance capability of smart library

3.2 构建判断矩阵

为了简化计算并减少专家评分偏差对最终结果的影响，本研究先收集了15位专家对智慧图书馆安全评价指标体系中4个一级指标和20个二级指标的重要性评分（1—9分），采用几何平均法对各指标的专家评分进行综合处理，得到各指标的综合评分，接着利用这些综合评分构建同一层次指标间的判断矩阵，通过比较各指标综合评分的比值并将其映射至1—9标度，形成包括一级指标和二级指标在内的多个判断矩阵。这样做不仅能确保计算效果不受影响，还能综合各位专业人员的意见，以减少单个评分带来的误差。

3.3 权重计算

（1）计算每行元素的几何平均，如公式（1）所示。
M i = ∏ j = 1 n a i j 1 n
（2）归一化处理，如公式（2）所示。
w i = M i ∑ k = 1 n M k
权重向量计算如公式（3）所示。
W=（w 1，w 2，...wn ）T
（3）计算其最大特征值，如公式（4）所示。
λ m a x = 1 n ∑ i = 1 n A w i w i
其中，(Aw)i代表判断矩阵A与权重向量w乘积的第i个元素。最后，引入一致性指标C.R.来检验判断矩阵的一致性，计算方法如公式（5）所示。
C . I . = λ m a x - n n - 1， C . R . = C . I . R . I .
R.I.为判断矩阵的平均随机一致性指标，其中1—9阶判断矩阵的R.I.值如表2所示。
表2 平均随机一致性系数RI的取值

Table 2 The value of the average random consistency index (RI)

阶数 1 2 3 4 5 6 7 8 9
R.I. 0.00 0.00 0.52 0.89 1.12 1.26 1.36 1.41 1.46
当判断矩阵的C.R.＜0.1时，判断矩阵的一致性检验通过。对判断矩阵处理后的结果为C.R.={0.0228,0.017,0.013,0,0}，通过一致性检验。
基于AHP评价指标体系和评价矩阵的构建，求得智慧图书馆安全面临问题的4个影响因素下20个指标的综合权重系数。技术安全(29.51%.) > 资源服务(24.81%) = 管理合规(24.81%) > 物理环境(20.87%)，从指标层来看，数据泄露风险、系统脆弱性并列第一，是智慧图书馆安全面临的问题评价体系的最主要因素，所占权重为7.56%。

3.4 智慧图书馆安全治理能力评价指标权重确定

通过以上对4个安全维度和二级指标的权重计算，得到各指标元素对于目标决策层智慧图书馆安全评价的权重，最终构建完整的智慧图书馆安全治理能力评价指标体系，其中包括一级指标4个、二级指标20个，如表3所示。
表3 综合指标权重

Table 3 Comprehensive Indicator Weight

目标层 评价层 权重/% 指标层 归档权重/% 综合权重/% 排序
提高智慧图书馆安全水平(Ax) 技术安全风险A1 29.51 A11 25.61 7.56 1
A12 25.61 7.56 1
A13 14.71 4.34 14
A14 19.41 5.73 6
A15 14.71 4.34 14
物理环境安全A2 20.87 A21 25.35 5.29 11
A22 12.67 2.64 20
A23 25.35 5.29 11
A24 22.07 4.61 13
A25 14.56 3.04 18
资源与服务安全A3 24.81 A31 25 6.2 3
A32 25 6.2 3
A33 25 6.2 3
A34 12.5 3.1 16
A35 12.5 3.1 16
管理合规安全A4 24.81 A41 22.22 5.51 7
A42 22.22 5.51 7
A43 22.22 5.51 7
A44 22.22 5.51 7
A45 11.12 2.76 19
表3直观地展示了各项指标间的相对重要程度。①技术安全风险被视为核心问题，在其下属的指标中，数据泄露和系统脆弱性以7.56%的综合权重并列第一，这充分彰显了网络安全及系统防护在智慧图书馆建设中的关键作用，也与当下数智时代图书馆管理信息系统所面临的数据外泄等安全隐患高度吻合。②服务连续性保障、资源可访问性及数字版权合规以6.2%综合权重并列第三，意味着智慧图书馆所谓智慧之处不仅在于技术先进性，更需要构建完善的服务机制，真正实现技术赋能服务，而非服务为技术让路。③数字版权合规与资源可访问性的权重分布，进一步体现了资源安全与服务效能的平衡需求。尽管物理环境安全在整个评价体系中所占比重不如其余3项指标，但建筑消防安全和安防系统的完备程度依旧不容忽视，毕竟它们是支撑智慧图书馆正常运转不可或缺的硬件根基。须知，物理安全如同大厦之基石，若基础不稳，则上层所有安全防护都将形同虚设，加之物理安全问题往往具有隐蔽性，平时难以觉察，一旦爆发，造成的损害同样严重且不可忽视。

4 智慧图书馆安全治理能力评价指标权重的诊断分析/Diagnostic analysis of weights for evaluation indicators of security governance capability of smart library

基于构建的评价指标体系及权重计算结果，智慧图书馆的安全防控需要聚焦以下核心问题，这些问题的解决将会直接关系到图书馆安全体系的稳定性和可持续性。

4.1 技术风险防控

基于表3所示的综合权重排序结果，技术安全风险（A1）权重最高，其中数据泄露风险（A11）与系统脆弱性（A12）以7.56%的权重并列首位。这表明在智慧图书馆安全治理中，传统物理防护已经无法跟上其步伐，必须转向多维度技术风险防控，网络安全和系统防护逐渐成为当下的主要矛盾，核心问题可从传统数据泄露（A12）延伸至智能设备与算法的深层隐患。
智能设备存在的隐性漏洞，如RFID标签识别错误、机器人导航失灵等（A15），表面上看是设备故障，实际上可能是软件和硬件的协同问题，也可能是环境干扰造成的。如果图书馆自助分拣机器人因为导航算法没有适配动态障碍物而频繁碰撞书架，不仅会对设备造成损伤，还会对读者造成恐慌。这类问题由于总体发生频率较低，容易被忽视，但一旦爆发可能造成连锁失效。
AI荐书系统的背后直指推荐算法的瑕疵，算法过度依赖用户行为数据构建画像，可能在无意中泄露用户隐私，算法偏见也可能引发伦理争议[13]，如将低质量资源推荐给特定群体等，这会直接损害图书馆公信力。个性化推荐算法可能会加剧信息茧房，限制读者接触多样化的知识。图书馆荐书算法可能会过度推荐读者历史借阅的同类书籍，导致读者与跨领域的重要著作失之交臂，算法是否应该承担知识平等责任也就成了迫在眉睫的问题[14]。系统脆弱性（A12）主要表现在基础设施的问题上，智慧图书馆依赖的数字资源平台多是基于老旧框架开发，比如部分图书馆使用的检索系统至今仍然运行在Windows Server 2008系统上。更隐蔽的风险存在于第三方组件，会造成服务器全年能耗激增。如果漏洞扫描仅仅停留于表面，会导致深层次问题被忽略，补丁管理也缺乏标准化流程支撑。

4.2 资源与服务安全

资源与服务安全（A3）的权重，与管理合规安全（A4）维度并重，指标层中数字版权合规（A31）、资源可访问性（A32）、服务连续性保障（A33）三项指标权重均为6.2%，并列第三。这揭示出智慧图书馆在安全治理时，需要重视资源是否合规、服务是否可靠等问题，下面将结合指标内涵，分析典型的风险场景。
图书馆需要注意，服务连续性（A33）保障不足将会直接冲击其核心价值，一旦图书馆内的云存储服务商突然宕机，本地冗余备份没有建立起来，将直接造成电子期刊访问中断，进而导致科研项目的进度受到影响。资源可访问性直接关联用户是否能够流畅高效地获取所需的信息和服务，其重要性也就不言而喻，但是资源老化、软件版本落后等问题，常常成为制约资源可访问性的瓶颈，而这一问题的根源就在于累积的技术债务。随着科技的飞速发展，新技术层出不穷，图书馆如果没有及时更新数字资源库，用户访问到过时的信息，不但不能满足用户学习和研究的需要，反而由于信息不准确可能会产生误导。
第三方合作是智慧图书馆拓展服务能力的重要途径，其带来的风险往往隐藏在合同条款、技术接口之中。当图书馆和第三方共享读者数据时，数据主权归属问题很难界定[15]，第三方可能以技术中立为由，主张对数据进行存储、处理甚至是二次利用，而图书馆作为数据控制者，可能因未明确约定相关条例，导致违反《个人信息保护法》，欧盟GDPR要求此类数据处理需要获得用户的同意[16]。第三方提供的技术服务需要与图书馆现有系统深度集成，但是技术标准的差异可能导致安全漏洞，更隐蔽的风险在于接口滥用，第三方可能通过未授权的API调用获取读者地理位置等额外数据，而图书馆因为缺乏接口访问日志的实时分析能力，很难发现此类越权行为。此类风险隐蔽性高，常常在合作的后期才会暴露出来。此外，第三方服务引发数据泄露等安全事故时，责任归属的界定模糊，导致责任界定陷入困境。合同中如果没有明确约定安全事件的定则标准、赔偿上限及应急响应协作的流程，图书馆可能因第三方推诿责任而陷入法律纠纷，最终需要自行处理读者投诉、承担数据重建成本。

4.3 物理环境安全

环境健康安全（A22）权重最低，但是这一因素也不可忽视，否则长期累积下来，会对读者的身体健康造成不可逆的影响。灯光频闪、甲醛超标等问题看似微小，但长期暴露在外，也可能造成读者视力受损或患慢性病。图书馆在推进智慧化转型时，也需要注意此类环境卫生安全问题。2024年，华北电力大学图书馆针对馆内灯具老化、灯光昏暗、频闪不利于用眼卫生的情况，将阅读区照明改善列为一项重要工作，主馆新增阅读灯架，分馆将阅览顶灯更换为功率小、光效高的LED面板灯[17]，此次照明升级充分彰显了图书馆对读者需求的重视。这类风险由于检测周期长、标准模糊，比较难做到有效管理。

4.4 管理合规安全

应急响应机制（A42）作为智慧图书馆安全防控的重要防线，实际效用却十分有限，究其原因，根本在于纸上的应急预案与实际执行差别巨大。多数预案能够识别火灾、网络攻击等显性危机，却忽视了智慧设备断电后可能成为疏散障碍的连锁风险，导致现场指挥需要临时调整方案，进而延误黄金救援时间；大部分图书馆虽然制定了应急预案，但是没有开展过定期演练，而且跨部门协同流程模糊，最终导致事件发生时响应滞后，这一系列问题进一步加剧了应急方案沦为纸上谈兵的窘境。
用户安全教育（A45）的内容常常与用户实际需求脱节，目前的安全教育大多依赖发放宣传手册、张贴海报，抑或是设立安全教育专员[18]，这种宣传方式只强调个人信息保护，但是对于具体场景的风险如何识别并没有明确说明，导致用户很难将学到的知识转化为实际防护能力。例如针对钓鱼攻击的教育，如果只是罗列“不点击陌生链接”等注意点，而没有通过模拟演练让用户真正了解误触的后果，那么在实际遇到攻击时，用户还是有可能中招。这样的问题使得安全教育成为一种形式主义，用户无法形成持续的安全意识，最终反而有可能成为数据泄露的“内鬼”，或者因为操作失误而造成物理安全事件。

5 智慧图书馆安全治理能力评价指标体系的应用路径/Application paths of the evaluation indicators system for security governance capability of smart library

在智慧图书馆的建设过程中，安全问题始终是保障其稳定高效运行的核心要素。智慧图书馆想要有效应对各类安全挑战，就需要从技术安全防护与人员能力建设两大维度切入，本研究结合层次分析法确定的指标权重，将风险诊断与安全治理相结合，提出了具有针对性的安全治理建议，并构建出一个具有前瞻性的安全治理体系，具体如图2所示。
图2 基于智慧图书馆安全治理能力评价指标体系的应用路径

Figure 2 Application roadmap based on the evaluation indicators system for security governance capability of smart library

5.1 技术安全防护

技术安全风险是智慧图书馆面临的首要挑战，数据泄露、系统脆弱性等威胁不容忽视，技术防护体系需要实现根本性升级，依托量子加密、数字孪生等前沿技术，搭建更智能的安全屏障，动态加密主要对应数据泄露风险（A11），图书馆系统数字孪生体主要对应系统脆弱性（A12）。
（1）动态加密。智慧图书馆的数据在云端、终端与用户之间高频流转，如果依旧采用静态加密方式，一旦密钥泄露，将直接导致历史数据全量暴露。针对数据泄露风险这一核心威胁，图书馆可以引入量子密钥分发技术（Quantum Key Distribution, QKD），实现密钥的“一次一密”和实时轮换，QKD利用量子态的不可克隆性与测量扰动原理，使密钥分发过程具备物理层面的窃听检测能力。任何针对量子信道的中间人攻击都会不可避免地改变量子态，会被通信双方立即察觉并且废除当前密钥。这就意味着读者借阅记录、生物特征识别信息等高敏感数据在传输过程中，其加密密钥可以按毫秒级动态生成与更新。即使攻击者截获部分数据，也无法破解，这从根本上解决传统加密体系中密钥长期不变、易被窃听破译的隐患，让数据在复杂网络环境中获得安全保障。就门禁、监控等安防系统的日志而言，同样需要启用动态加密机制，每一次刷卡、每一次人脸识别，其日志记录均使用一次性密钥加密存储，确保即使在极端情况下系统遭受物理入侵，攻击者也无法篡改或伪造历史日志，保证了事后追溯的完整性与真实性。
（2）图书馆系统数字孪生体。对于基础设施存在的系统脆弱性，传统的周期性漏洞扫描已经无法应对智慧图书馆系统的复杂性与动态性。这类方法常流于表面，很难及时发现深层次问题，比如组件老化或交互不当造成的故障，这时就需要构建一个图书馆系统数字孪生体[19]，这并非简单的三维可视化模型，而是与物理图书馆系统实时同步的动态虚拟镜像。它通过对系统日志、性能指标、配置信息和网络流量的持续采集，构建“数字平行世界”，并在此基础上引入人工智能预测模型，对公开漏洞库进行整合，对潜在风险进行精准预测。当数字孪生体检测到某一核心检索系统仍旧运行在Windows Server 2008系统上时，它不会只是简单地发出“系统过时”的警告，而是结合该服务器的开放端口和近期新的攻击方式，动态计算未来30天内该特定漏洞被成功利用的概率。一旦突破风险阈值，系统将自动触发补丁热修复流程：先在隔离的孪生环境中模拟补丁部署，验证兼容性和业务影响，确认无误后，选择在不中断服务的情况下，通过自动化工具完成修复，彻底解决因技术滞后造成的系统风险。
（3）隐私计算与算法伦理。智慧图书馆在追求个性化服务进程中，正在面临着用户信任危机与知识传播公平性挑战，这些挑战主要源于隐私侵犯可能性及算法偏见。图书馆可以应用联邦学习技术来化解信任危机，联邦学习是一种分布式机器学习技术，其主要目标是在本地设备上训练模型，避免数据集中存储，进而保护用户隐私。如果将此技术应用到智慧图书馆荐书系统中，意味着读者原始敏感数据将始终保留在用户本地设备，无需上传到中央服务器。这一过程彻底规避了集中式存储带来的隐私泄露风险，使个性化服务建立在用户数据主权得到绝对尊重的基础之上。此外，技术的进步需要辅以伦理约束，图书馆应当成立一个由馆员、数据科学家、法律专家、读者代表组成的跨学科算法伦理委员会，负责制定算法价值准则，以此确保图书馆在享受算法便利时，能够维持知识传播公平性。
（4）智能合约与区块链。第三方合作所带来的风险关键在于责任归属界定不清晰，这会导致事故发生后出现互相推诿现象。针对此情况，图书馆可以建立图书馆、云服务商、监管机构三方区块链合约，利用区块链不可篡改、智能合约[20]自动执行的特性，将GDPR、《网络安全法》等法规核心条款写入代码。当图书馆需要与云服务商共享读者数据时，此操作将触发智能合约，先验证图书馆是否已获取用户明确授权，比如通过验证用户在APP上的电子签名等，然后自动生成一个带有时间戳、用途限定的临时访问令牌给云服务商。所有数据访问、处理、删除行为都会被记录在链上，形成审计追踪。监管机构拥有实时监督权限，可以随时查看数据流转的全貌，无需等待事后人工报告，一旦发现数据泄露，链上记录能够瞬间找出具体缘由，据此可以判断究竟是图书馆违规授权、云服务商越权访问还是其他原因，彻底解决责任认定难题。

5.2 人员能力建设

智慧图书馆的安全制度需要借助馆员具体操作得以落实，如果馆员缺乏安全能力，即使制度再完善，也会沦为纸上谈兵。然而，安全体系并非仅靠专业馆员支撑，用户安全素养同样是决定整体防线韧性的关键要素，二者缺一不可。其中，馆员能力成熟度模型直接对应指标体系中的馆员安全能力（A43），用户沉浸式安全教育对应用户安全教育（A45）
（1）馆员能力成熟度模型。传统一次性培训或讲座式教育已经难以应对动态变化的安全威胁，馆员作为安全策略执行者，其能力水平直接影响技术防护体系成效。如果馆员知识储备欠缺，对威胁评估不准确，即使配备最先进的防火墙，也可能因一个错误配置而毫无作用。图书馆有必要构建馆员能力成熟度模型，把抽象安全能力转化为可衡量、可考核的职业发展路径，实现馆员能力阶梯式成长。此外，图书馆必须要求技术人员每年参加对抗演练，以此来确保模型的有效性。例如，模拟一场针对图书馆服务器的攻击，由馆员组成一队，在真实压力下完成从检测到分析再到恢复的全过程，演练结果直接作为能力评级的重要依据，进而将安全能力转为硬性指标。
（2）用户沉浸式安全教育。图书馆可以开发元宇宙安全实训平台，运用VR/AR技术构建虚拟空间，由馆员和人工智能馆员参与管理和服务[21]，为用户提供安全沙箱。例如，平台模拟一封“图书馆借阅逾期提醒”邮件，其中设置一个伪造的续费链接，当用户在虚拟环境中点击此链接后，系统会触发一系列负面后果并进行可视化演示。当用户亲眼看到虚拟账户信息被盗取、个人借阅记录被公开，甚至关联虚拟支付账户出现异常消费时，将会对钓鱼攻击危害产生强烈情感共鸣与肌肉记忆。这种沉浸式体验远比简单口头警告更为有效，能够切实打破用户侥幸心理。另外，图书馆可以推行安全积分奖励机制，将安全行为与实际利益挂钩，解决用户参与度低的问题。用户通过主动参加线上数字素养讲座、完成课后测验等方式，兑换相应积分，积分可用于在图书馆享受权益，如延长借阅期限、优先预约研讨室等，这种制度可极大地激发用户的参与主动性，能够将图书馆读者培养成图书馆安全员。
（3）智慧设备灾备标准。在管理合规安全中，“纸面预案”往往仅关注网络攻击或火灾等单一事件，忽视智慧设备故障引发的连锁风险。图书馆必须出台强制性的智慧设备灾备标准，明确要求图书馆运行的机器人等设备内置断电自锁功能。一旦主备电源都中断，设备将立即停止所有运动，并锁定在当前位置，避免其在断电瞬间因算法失灵而碰撞书架或堵塞疏通通道，成为新的安全隐患。

6 结论与展望/Conclusion and prospect

本研究致力于构建科学系统的安全评价指标体系，以应对智慧图书馆在数字化转型中面临的多维度安全威胁。本研究整合了技术安全风险、物理环境安全、资源与服务安全、管理合规安全4个维度，并进行量化权重分析，为智慧图书馆安全治理提供科学决策依据。实证结果显示，技术安全风险是核心矛盾所在，其中数据泄露风险、系统脆弱性、隐私侵犯可能性构成三大首要威胁，这充分凸显了网络安全和系统防护的极端重要性。资源服务安全与管理合规安全并重，而物理环境安全相对处于次要位置。这一权重分布透露出智慧图书馆安全治理的优先级，即管理者需要将资源先集中于技术防护和系统建设，尤其要解决数据加密机制缺失等关键问题。在实践路径上，本研究提出数字孪生、智能合约与区块链等前沿技术路径，以及馆员能力成熟度模型等人员能力建设方案，为图书馆提供了切实可行、能落地操作的防控策略；在理论层面，本研究突破了传统安全评价的碎片化视角，将四大维度进行整合，为智慧图书馆安全理论提供了方法论层面的补充，填补了当下安全评价指标体系研究领域的空白。
本研究虽然构建了系统的评价指标体系，但仍然存在一定的局限性，层次分析法受限于专家的主观判断，且其生成的权重本质上是基于特定时间点专家共识的静态结果，难以自动响应快速演变的技术环境与威胁态势。本研究所提出的动态加密、数字孪生等技术路径也需要进一步实践验证。未来的研究工作可以重点聚焦于三个方向：一是选取具有代表性的智慧图书馆开展案例研究，验证本评价体系的实际应用效果，并依据反馈结果不断调整优化各指标权重；二是探索将本研究的静态AHP权重框架与动态调整机制相结合，例如，引入时间序列分析对历史安全事件数据进行学习，或构建情境感知模块以根据图书馆不同的运营状态自动微调指标权重，从而使评价体系具备自适应能力；三是围绕量子密钥、联邦学习等前沿技术在图书馆场景中的部署成本、技术难点及实施策略展开可行性分析，打造一个全新的智慧图书馆安全生态。

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