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更新时间:2024-05-20数据爬取治理报告
数据爬取的核心技术是网络爬虫技术,具备高时效性、高准确性、广覆盖面、低准入门槛和攻防不平衡等特点。基于爬取逻辑可以分为通用式网络爬虫、聚焦式网络爬虫、增量式网络爬虫、深度网络爬虫和分布式网络爬虫。
一方面,数据爬取在技术和产业应用上不断发展,极大地促进了数据资源的流通和变现;另一方面,数据爬取的滥用带来了影响网站正常运营,网络安全投入增加、数据泄露风险加剧、新型网络攻击和引发市场恶性竞争等风险。
数据爬取是否涉嫌违法犯罪,主要依赖于行为人在数据爬取的“访问进入——获取数据——使用数据”三个阶段下行为的综合考量。主要包括访问进入的计算机信息系统性质,是否得到足够充分授权,是否提供非法程序,访问进入后对计算机信息系统的影响,是否对计算机信息系统安全措施进行技术性规避或破解;是否实质上获取数据,获得数据类型是否涉及个人数据、内容数据、商业数据、重要数据;以及数据被爬取后的处理方式和流通走向等十一个核心因素。
数据爬取在治理中主要面临安全与发展难以平衡,数据基本权属仍无定论,数据法治体系尚不完善,行业性共识规范缺乏,数据壁垒严重,高质量数据供给较少,与其他议题交织复杂等方面的困境难点。
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- 数据爬取治理报告数据爬取作为数据采集的一种高效实现形式,是国内外诸多互联网企业极为通常设置赖以生存的手段。但是随着围绕数据自动化技术进行爬取和挖掘行为急剧增多,带来了数据权属、知识产权、商业机密保护、个人隐私界限、不正当竞争、计算机信息系统安全等方面的巨大争议。尤其是近期在金融、内容、电商等各类场景的数据爬取案件频发,对互联网和大数据商业业态产生重大影响,引起了产业界、监管者和全社会的广泛关注。随着我国数据治理法律体系加紧完善和执法力度不断提升,数据爬取这一“灰色地带”也必将被提上数据治理议程,已成为非常紧迫的现实问题。本报告总共包括数据爬取概述、数据爬取的现实法律风险、数据爬取的治理困境及难点,数据爬取的治理原则和建议,数据爬取相关争端案例六个部分。首先从技术原理、技术分类、技术特点、应用现状、发展趋势和滥用危害六个部分介绍了数据爬取,并根据现实法律环境深度剖析了数据爬取在访问进入、数据类型和数据使用三个环节可能的法律风险,总结发现数据爬取治理的七大难点,并针对性提出五项治理原则,以及不同治理主体的应对措施,最后梳理了九个近年国内外较为典型的数据爬取司法判例。2019年发布时间:2019-12-13
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