摘 要：隨著檔案法律法規(guī)的日趨完善和信息技術(shù)的迭代進(jìn)步，檔案開放智能審核工作面臨越來越多的挑戰(zhàn)。敏感詞的識別與控制在防止敏感信息泄露中起著關(guān)鍵作用。通過分析敏感詞識別技術(shù)與方法，構(gòu)建基于大模型與多模態(tài)訓(xùn)練的敏感詞庫，包括敏感詞庫的構(gòu)建、敏感詞庫的動態(tài)更新機制，選擇合適的開發(fā)工具和技術(shù)平臺，進(jìn)行系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計、數(shù)據(jù)庫設(shè)計、界面設(shè)計等，實現(xiàn)檔案開放智能審核中敏感詞的自動化、智能化處理，以增強檔案信息的安全性和可靠性。

關(guān)鍵詞：檔案開放；開放審核；敏感詞識別；控制技術(shù)；大模型；多模態(tài)；監(jiān)督學(xué)習(xí)；智能審核

2020年，新修訂的《中華人民共和國檔案法》將縣級以上各級檔案館的檔案的封閉年限從30年縮短為25年，[1]加快了檔案開放的進(jìn)程，同時也將各級檔案館的開放審核工作提上了重要的議事日程。[2]在檔案開放過程中，敏感詞的識別與控制是確保檔案信息安全的重要措施。傳統(tǒng)的敏感詞識別方法往往依賴于人工定義和手動更新，這種方式不僅效率低下，而且難以滿足檔案開放審核的復(fù)雜需求?，F(xiàn)有的人工智能輔助檔案開放審核系統(tǒng)中，2016年，福建省檔案館引入敏感詞輔助開展檔案開放審核工作，在開放審核的質(zhì)量和效率方面取得一定突破。并于2022年研發(fā)基于數(shù)字檔案的人工智能檔案開放審核系統(tǒng)，將目錄及全文運用“敏感詞”過濾進(jìn)行智能分級分庫，并按初審、復(fù)審、終審流程進(jìn)行逐級審核。[3]2019年，濰坊市檔案館主導(dǎo)開發(fā)了綜合檔案管理系統(tǒng)中的檔案審核程序，將敏感詞全文比對技術(shù)應(yīng)用到審核工作中，實現(xiàn)了檔案開放審核工作在技術(shù)上質(zhì)的提升。[4]2021年，四川省檔案館圍繞檔案開放審核中的各個維度和要素，利用關(guān)鍵詞提取、敏感詞標(biāo)注等輔助技術(shù)，對其原理、設(shè)計及應(yīng)用實踐進(jìn)行研究，以達(dá)到提高檔案開放審核速度和精準(zhǔn)度、賦能檔案開放審核工作的目的。[5]構(gòu)建一個高效、準(zhǔn)確的敏感詞庫，是檔案開放審核工作亟待解決的問題。

1 敏感詞識別技術(shù)與方法

1.1 敏感詞識別技術(shù)。敏感詞是一類被定義為敏感信息的關(guān)鍵詞，如IP地址、身份證號、手機號、密鑰、數(shù)據(jù)庫連接密碼等。[6-11]敏感詞識別技術(shù)是一種用于檢測文本、語音、圖片等媒體中是否包含敏感詞匯或內(nèi)容的技術(shù)手段，主要依賴于自然語言處理、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，通過訓(xùn)練大量的文本數(shù)據(jù)，實現(xiàn)敏感詞的機器學(xué)習(xí)和識別。技術(shù)上通常需要維護(hù)一個包含敏感詞的字典，[12]用于快速匹配用戶輸入的文本內(nèi)容。匹配算法在主串中一次性查找多個模式串（即敏感詞）是否存在，結(jié)合自然語言處理技術(shù)和機器學(xué)習(xí)算法，對文本進(jìn)行深度分析，以提高敏感詞識別的準(zhǔn)確率。利用深度學(xué)習(xí)模型，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）或Transformer等，[13]對文本進(jìn)行建模和預(yù)測，可進(jìn)一步提高敏感詞識別效果。

相比人工審核，敏感詞識別技術(shù)減少了主觀判斷帶來的誤差，提高了審核的準(zhǔn)確性。[14]敏感詞識別技術(shù)允許用戶根據(jù)實際需求定制敏感詞庫，實現(xiàn)對不同類型敏感信息的有效監(jiān)控。

1.2 基于規(guī)則的敏感詞識別方法。利用預(yù)設(shè)規(guī)則進(jìn)行敏感詞識別的方法是信息安全領(lǐng)域中常見的技術(shù)手段。從相關(guān)法律法規(guī)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、歷史案例及用戶反饋等多個渠道收集敏感詞匯，并進(jìn)行整理分類，定義完全匹配、部分匹配、模糊匹配等多種匹配方式，以適應(yīng)不同檔案內(nèi)容的審核需求。敏感詞的提取過程，首先是檔案文本中的標(biāo)點符號、特殊符號等無關(guān)字符；[15]其次是分詞處理，將文本切分成單詞或短語。敏感詞的自動提取可以通過編程或使用專門的文本處理工具實現(xiàn)。[16]

1.3 基于統(tǒng)計的敏感詞識別方法?；诮y(tǒng)計的敏感詞識別方法是一種利用統(tǒng)計學(xué)原理進(jìn)行敏感詞檢測的技術(shù)。[17]與基于規(guī)則的敏感詞識別方法不同，它更多地依賴于大量文本數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特性和機器學(xué)習(xí)算法來識別敏感詞。對檔案數(shù)據(jù)源中的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，包括去除無關(guān)字符、特殊符號、HTML標(biāo)簽等，并進(jìn)行分詞處理。[18]將預(yù)處理后的文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值向量，基于行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和歷史經(jīng)驗，構(gòu)建一個初始的敏感詞庫，根據(jù)數(shù)據(jù)特點和業(yè)務(wù)需求，選擇合適的機器學(xué)習(xí)算法，如樸素貝葉斯、支持向量機（SVM）或深度學(xué)習(xí)模型，將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于實際檔案開放審核中，對檔案文本進(jìn)行敏感詞識別。

2 基于大模型與多模態(tài)訓(xùn)練的敏感詞庫構(gòu)建

2.1 大模型訓(xùn)練。在“大模型+大數(shù)據(jù)+大算力”的加持下，ChatGPT能夠通過自然語言交互完成多種任務(wù)，具備了多場景、多用途、跨學(xué)科的任務(wù)處理能力。[19]在構(gòu)建敏感詞庫的過程中，大模型訓(xùn)練發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，通過訓(xùn)練大規(guī)模語料庫，得到一個具有強大語義理解能力的模型，該模型不僅能夠準(zhǔn)確地識別出文本中的敏感詞，還能夠深入理解文本內(nèi)容、上下文深層含義和不斷優(yōu)化自身性能，提高識別的準(zhǔn)確性和效率。[20-23]

構(gòu)建敏感詞庫的前提是準(zhǔn)備一個包含大量文本數(shù)據(jù)的語料庫。語料庫應(yīng)該具有廣泛的領(lǐng)域和類型，以便訓(xùn)練得到的模型能夠適應(yīng)不同的應(yīng)用場景。在語料庫中，對包含敏感詞的文本進(jìn)行標(biāo)注，通過人工標(biāo)注或自動標(biāo)注的方式實現(xiàn)。[24]利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，訓(xùn)練一個大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。該模型將學(xué)習(xí)語料庫中的文本數(shù)據(jù)和標(biāo)注信息，逐漸提高識別敏感詞的能力。在模型訓(xùn)練過程中，需要不斷評估模型的性能，并根據(jù)評估結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化，包括調(diào)整模型的參數(shù)、結(jié)構(gòu)或算法等。

2.2 多模態(tài)訓(xùn)練。2023年3月發(fā)布的超大規(guī)模多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練大模型（GPT-4），具備了多模態(tài)理解與多類型內(nèi)容生成能力。[25]在發(fā)展進(jìn)程中，大數(shù)據(jù)、大算力和大算法完美結(jié)合，大幅提升了大模型的預(yù)訓(xùn)練和生成能力以及多模態(tài)多場景應(yīng)用能力。采用多模態(tài)訓(xùn)練的方式來構(gòu)建敏感詞庫利用了傳統(tǒng)的文本數(shù)據(jù)，引入了圖像、音頻等多媒體數(shù)據(jù)，提高了模型對敏感詞的識別能力。[26]

多模態(tài)訓(xùn)練涉及將不同類型的數(shù)據(jù)（如文本、圖像、音頻）整合到統(tǒng)一的模型中進(jìn)行訓(xùn)練，這種融合可以提供更豐富的上下文信息，有助于更準(zhǔn)確地理解和識別敏感內(nèi)容。[27]通過設(shè)計一個能夠處理多種數(shù)據(jù)類型的深度學(xué)習(xí)模型，結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的混合模型，在訓(xùn)練過程中使其學(xué)習(xí)如何從不同模態(tài)的數(shù)據(jù)中提取和整合特征，以進(jìn)行有效的敏感詞識別。

多模態(tài)訓(xùn)練有助于增強模型對于細(xì)微差異的敏感性，通過分析圖像內(nèi)容與相關(guān)文本描述之間的關(guān)聯(lián)來識別敏感信息。[28-30]在檔案審核中，多模態(tài)模型可以同時分析檔案的文本內(nèi)容、相關(guān)圖片和音頻記錄，以全面檢測敏感信息。隨著多模態(tài)學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，未來的敏感詞識別模型將更加智能和準(zhǔn)確。采用多模態(tài)訓(xùn)練的方式來構(gòu)建敏感詞庫，是適應(yīng)檔案信息多樣性和復(fù)雜性的有效途徑。[31]這種方法通過融合不同模態(tài)的數(shù)據(jù)，提高了模型對敏感詞的識別能力，為檔案開放審核提供了更加全面和準(zhǔn)確的技術(shù)支持，如圖1所示。

在大模型和多模態(tài)訓(xùn)練的基礎(chǔ)上，構(gòu)建檔案開放審核敏感詞庫。詞庫包含各種敏感詞匯和短語，并且可以根據(jù)實際需要進(jìn)行動態(tài)更新和擴展。同時，敏感詞庫設(shè)計了查詢和檢索機制，方便審核人員快速定位和查找敏感詞。

2.3 敏感詞的定義與分類。在檔案開放審核中，根據(jù)詞匯的敏感性程度，可以將其分為不同的級別，如低敏感、中敏感和高敏感，以便于采取不同程度的處理措施。敏感詞的分類應(yīng)基于國家法律法規(guī)的相關(guān)規(guī)定，確保識別工作符合法律要求，考慮社會文化的多樣性和變遷，敏感詞的分類應(yīng)具有一定的適應(yīng)性和靈活性。檔案開放審核涉及的領(lǐng)域廣泛，不同行業(yè)和領(lǐng)域?qū)γ舾性~的定義和分類可能有所不同，需要結(jié)合具體情境進(jìn)行細(xì)化。通過文本分析、專家評審和用戶反饋等多種方式收集潛在的敏感詞匯，包括歷史檔案、政府文件、公開出版物等來源，對收集到的敏感詞匯進(jìn)行分類標(biāo)注，明確其所屬的類別和敏感性級別。[32]

識別策略的實施是根據(jù)敏感詞的分類和級別，制定相應(yīng)的識別和處理規(guī)則，如屏蔽、替換或標(biāo)記等。采用自然語言處理、機器學(xué)習(xí)等技術(shù)手段，實現(xiàn)自動化的敏感詞識別和處理，包括關(guān)鍵詞匹配、語義分析等方法。[33，34]對識別結(jié)果進(jìn)行人工審核，確保處理的準(zhǔn)確性和合理性。

檔案開放審核中敏感詞的概念和分類標(biāo)準(zhǔn)的確立是構(gòu)建有效識別系統(tǒng)的關(guān)鍵基礎(chǔ)。通過明確敏感詞的定義、制定分類準(zhǔn)則和實施識別策略，可以有效地識別和處理敏感詞匯，為檔案開放審核和其他內(nèi)容管理系統(tǒng)提供支持。[35]同時，這一過程也需要應(yīng)對語境變化、多義詞處理等挑戰(zhàn)，并嚴(yán)格遵守合規(guī)性和倫理原則。

2.4 基于大模型與多模態(tài)訓(xùn)練的敏感詞庫構(gòu)建。結(jié)合大模型和多模態(tài)訓(xùn)練技術(shù)，以提高敏感詞庫的全面性和準(zhǔn)確性。

首先，利用大數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練模型，如BERT及其變體，來捕捉詞匯的豐富語義表示。通過這種方式，模型能夠理解和預(yù)測詞匯在不同上下文中的語義。

其次，引入多模態(tài)訓(xùn)練，將文本內(nèi)容與圖片、音視頻等非文本數(shù)據(jù)相結(jié)合。例如，檔案資料中常見的手寫注釋、歷史照片和相關(guān)文檔的圖像，都可以作為額外的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。這種方法可以增強模型對于檔案特定內(nèi)容的理解和敏感詞的辨識能力。

為適應(yīng)檔案數(shù)據(jù)的多樣性和歷史性，引入領(lǐng)域適應(yīng)性訓(xùn)練，使模型更好地適應(yīng)檔案語境中的特定表達(dá)方式。此外，考慮到檔案的敏感性和歷史性，采用了半監(jiān)督學(xué)習(xí)或弱監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，以利用有限的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行有效訓(xùn)練。

2.5 敏感詞庫的動態(tài)更新機制。在檔案開放審核中，動態(tài)更新機制是確保敏感詞庫能夠適應(yīng)不斷變化的信息環(huán)境的關(guān)鍵，這一機制涉及對敏感詞庫的持續(xù)監(jiān)控、定期更新和適時調(diào)整，以保持其時效性和準(zhǔn)確性。

通過設(shè)定監(jiān)控系統(tǒng)，實時跟蹤網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和社會動態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)新出現(xiàn)的敏感詞匯和表達(dá)方式，制定明確的更新計劃，如每季度或每半年對敏感詞庫進(jìn)行全面的審查和更新。針對特定事件（如政治事件、社會事件等），靈活調(diào)整更新頻率，確保敏感詞庫能夠及時反映當(dāng)前的敏感話題。利用自然語言處理和機器學(xué)習(xí)技術(shù)，自動識別和提取潛在的敏感詞匯，提高更新效率。[36，37]通過對大量文本數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析，發(fā)現(xiàn)敏感性詞匯的出現(xiàn)頻率和分布規(guī)律，為更新提供數(shù)據(jù)支持。邀請法律、社會學(xué)、信息安全等領(lǐng)域的專家參與敏感詞庫的更新過程，提供專業(yè)意見，通過跨學(xué)科的合作，綜合考慮不同領(lǐng)域的知識和需求，確保敏感詞庫的全面性和準(zhǔn)確性。[38，39]

某些詞匯的敏感性可能會隨時間而變化，需要及時調(diào)整其分類和處理規(guī)則。對于具有多重含義的詞匯，需要結(jié)合上下文進(jìn)行細(xì)致判斷，避免誤判，通過持續(xù)的監(jiān)控、專家參與和技術(shù)創(chuàng)新，確保敏感詞庫的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性，[40，41]在全球化的背景下，敏感詞庫的更新可能需要考慮到跨國文化和法律的差異，國際合作將成為重要的趨勢。

檔案開放審核中的動態(tài)更新機制是確保敏感詞庫能夠適應(yīng)不斷變化的信息環(huán)境的關(guān)鍵。通過實時監(jiān)控、定期更新、技術(shù)手段的應(yīng)用、專家參與等措施，可以有效地保持敏感詞庫的時效性和準(zhǔn)確性。同時，這一機制也需要應(yīng)對語境變化、多義詞處理等挑戰(zhàn)，并嚴(yán)格遵守透明性與可追溯性的原則。

3 系統(tǒng)實現(xiàn)

基于檔案開放智能審核對敏感詞的識別與控制技術(shù)需求，通過選擇合適的開發(fā)工具和技術(shù)平臺，進(jìn)行系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計、數(shù)據(jù)庫設(shè)計、界面設(shè)計等，實現(xiàn)檔案開放智能審核中敏感詞的自動化、智能化處理。

3.1 開發(fā)工具和技術(shù)平臺選擇。前端選擇Vue3框架，該JavaScript框架提供了響應(yīng)式用戶界面；后端使用.NETCore，該技術(shù)支持快速開發(fā)與高效的系統(tǒng)性能，根據(jù)數(shù)據(jù)類型和查詢需求，選用MsSQL結(jié)合緩存數(shù)據(jù)庫Redis，可以提升數(shù)據(jù)訪問效率，采用云計算技術(shù)，如騰訊云或阿里云等，提供彈性的計算資源，可以滿足系統(tǒng)在不同負(fù)載下的性能需求。[42]同時，利用微服務(wù)架構(gòu)，將系統(tǒng)拆分為多個獨立的服務(wù)，以提高系統(tǒng)的可維護(hù)性和可擴展性。

3.2 系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計。前端架構(gòu)采用響應(yīng)式設(shè)計，確保系統(tǒng)在不同設(shè)備上的良好顯示和用戶體驗。同時，利用Vue.js、React等前端框架，實現(xiàn)快速、高效的界面渲染和交互。后端架構(gòu)采用微服務(wù)架構(gòu)，將系統(tǒng)拆分為檔案信息管理、審核流程管理、權(quán)限控制等獨立的服務(wù)。[43]每個服務(wù)負(fù)責(zé)處理特定的業(yè)務(wù)邏輯，并通過API網(wǎng)關(guān)進(jìn)行通信。此外，利用消息隊列（如RabbitMQ、Kafka）實現(xiàn)服務(wù)的異步通信和解耦。數(shù)據(jù)庫選擇關(guān)系型數(shù)據(jù)庫MsSQL存儲檔案信息、審核記錄等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。[44]同時，結(jié)合Redis作為緩存數(shù)據(jù)庫提升數(shù)據(jù)的查詢和存儲效率。

3.3 數(shù)據(jù)庫設(shè)計。數(shù)據(jù)模型設(shè)計，定義清晰的數(shù)據(jù)模型，符合檔案數(shù)據(jù)的特點和審核需求。例如，檔案數(shù)據(jù)模型應(yīng)包括索引信息、內(nèi)容摘要、敏感標(biāo)識等字段?？紤]數(shù)據(jù)的一致性和完整性，設(shè)計合理的數(shù)據(jù)約束和索引策略，提高查詢效率和數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性，實施嚴(yán)格的數(shù)據(jù)訪問控制，確保只有授權(quán)用戶可以訪問敏感數(shù)據(jù)，[45，46]定期進(jìn)行數(shù)據(jù)備份，制定災(zāi)難恢復(fù)計劃，保障數(shù)據(jù)的安全性和可靠性。

3.4 原型設(shè)計。策略配置提供一站式管控策略配置，將詞庫與業(yè)務(wù)巧妙融合，靈活控制影響方式、持續(xù)時間及狀態(tài)，精準(zhǔn)掌握策略召回數(shù)量，并可對策略召回內(nèi)容進(jìn)行深度處理。詞庫管理實現(xiàn)便捷添加敏感詞，明確所屬詞庫，添加時即可預(yù)覽召回量，抽樣評估后準(zhǔn)確掌握攔截準(zhǔn)確率。初步劃分所屬詞庫，隨后評估召回量與隨機樣本，決定是否生效及確認(rèn)詞庫歸屬。隨機樣本抽取數(shù)量與方式可在“樣本設(shè)置”中調(diào)整，命中準(zhǔn)確率評估則在“敏感詞評估”中進(jìn)行。[47]用戶配置將用戶與敏感詞、業(yè)務(wù)、地域三維緊密關(guān)聯(lián)，命中策略對應(yīng)“策略配置”頁相關(guān)策略，清晰展示受該策略影響的用戶數(shù)，點擊“處理”即可跳轉(zhuǎn)至“內(nèi)容處理”頁面進(jìn)行相應(yīng)操作。內(nèi)容處理方面，針對命中策略的業(yè)務(wù)或用戶，實施精準(zhǔn)處理。數(shù)據(jù)統(tǒng)計實現(xiàn)從策略、詞庫、用戶及處理等多維度進(jìn)行詳盡數(shù)據(jù)統(tǒng)計，并以報表形式直觀呈現(xiàn)各類數(shù)據(jù)，方便分析與決策。

本文系2024年國家社會科學(xué)基金年度一般項目《檔案開放智能審核的創(chuàng)新研究》（項目批準(zhǔn)號：24BTQ022）；2022年國家檔案局科技項目“檔案開放審核流程優(yōu)化和應(yīng)用系統(tǒng)開發(fā)研究”（項目批準(zhǔn)號：2022-X-012）；中國高等教育學(xué)會“2024年度高等教育科學(xué)研究規(guī)劃課題”《人工智能賦能檔案管理轉(zhuǎn)型發(fā)展的研究》（課題編號：24DA0303）；2023年江蘇省檔案科技項目《人工智能在檔案管理中應(yīng)用的現(xiàn)狀與前景研究》（2023-17）；江蘇省高校檔案研究會2023年檔案科研項目《基于AI技術(shù)的檔案開放審核研究》（JSGDZ2023-02）階段性研究成果。

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（作者單位：鹽城師范學(xué)院歷史與公共管理學(xué)院 卞咸杰，教授，碩士生導(dǎo)師 來稿日期：2024-06-20）