“大数据资产”刑法保护研究
发布时间:2020-03-30 22:33
【摘要】:大数据时代下,随着网络技术、大数据技术、云计算技术的不断发展和完善,大数据产业化发展势头迅猛,“大数据资产”应运而生。近年来,随着大数据资产交易市场的兴起,大数据资产开始涌入资本市场,由于大数据资产具有巨大的财产性价值,所以在民商事领域的大数据资产交易盛行。由于大数据资产在我国处于刚刚兴起之势,对大数据资产相关监管不严,从而造成了许多包含公民个人信息、商业秘密、国家秘密及情报、军事秘密等敏感信息且未经脱敏、清洗的大数据资产流入“黑市”,而包含敏感信息的大数据资产较正规交易市场的大数据资产具有更大的价值性和资产性,此类大数据资产便成为了不法分子眼中抢手的“猎物”。可以说,刑法视域下的大数据资产不仅包括那些可在交易市场中交易的大数据资产,还包括含有公民个人信息、商业秘密、国家秘密及情报、军事秘密等敏感信息的大数据资产。在犯罪手段上,犯罪分子常采用窃取、篡改、破坏等手段对大数据资产进行侵害,且侵害刑法视域下大数据资产的不法行为往往不仅侵害了大数据资产的财产性权益,还易侵害公民个人信息权、商业秘密、国家秘密等多重法益。随着侵害大数据资产的犯罪行为不断增多、危害程度不断加深、危害面积不断增大,但我国现行刑事立法及司法实践中并没有大数据资产相关的法律规定及司法解释。纵观我国现行刑法体系,对数据的规制思路仍停留在对静态信息数据予以保护,而对具有动态性、实时更新特征的大数据资产并未进行评价和保护;对财产的规制思路仍停留在对传统意义上的财产予以规制,而对于大数据资产这类新兴的虚拟财产并未纳入到刑法的保护范围。对于上述问题,应当在立法及司法上共同对大数据资产进行刑法保护。首先,在刑事立法上肯定大数据资产的财产性权益并使大数据资产进入刑法保护范围:将大数据资产纳入虚拟财产的保护范围,并将虚拟财产纳入《刑法》第九十一条、第九十二条的财产范围;按现有财产类罪名评价和保护大数据资产;在司法实践中,制定关于大数据资产原始大数据、次生大数据规则的司法解释,制定关于被侵害“大数据资产”价值评估的司法解释,该司法解释对被侵害“大数据资产”的价值评估应采取“以参考市场交易价值为主,以投入成本、销赃所得、量级价值等多维度综合评估”的评估方针。只有对刑法视域下的大数据资产的予以保护,才能有效维护大数据资产不受侵害,使公民、企业、国家的财产不受损害,大数据资产交易市场秩序不受侵害,国家安全与稳定不受到威胁。
【图文】:
一、刑法视域下大数据资产概述用于交易的大数据产品已近 4000 个①,其产品种类涉及金融、医疗、交通育等众多行业、领域,这些种类繁多的大数据产品即是典型的大数据资产此可见,,这些原本零散的存储在网络空间、网络后台数据库、云端数据库储空间的大数据资源,通过运用各种大数据技术、云计算技术等对其进行整理后,所汇成的关于某一项、某一类或某几类混合的大数据资源,如交数据、金融大数据、航空大数据等,从而形成的具有价值的新信息、新知大数据资产。
图 1.2 大数据技术框架①,次生大数据。大数据资产的价值性正是基于对原始大数据而人们依据相应步骤进行数据挖掘、分析而到不同阶段获得即为次生大数据。一般大数据核心产业构成(如图 1.3)由据基础能力部分、数据分析/可视化部分、数据应用部分四的数据基础能力部分、数据分析/可视化部分所产生的大数据技术对大数据进行分析的 5 个阶段②(如图 1.2)所形成据技术将原始数据经过分析、挖掘、加工到最终获得价值一的操作,即数据准备、数据存储与管理,计算处理,数据分据准备阶段主要是对数据进行清洗、整理的过程;数据存储对数据进行存储、处理和管理;计算处理阶段主要是根据数目标特点,选择适当的算法模型,对海量数据运用各种技术行多种分析的过程,如定性分析、数据关联分析等;数据分各种数据挖掘技术对大数据进行建模定性分析的过程,此阶
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:D924.3
本文编号:2608150
【图文】:
一、刑法视域下大数据资产概述用于交易的大数据产品已近 4000 个①,其产品种类涉及金融、医疗、交通育等众多行业、领域,这些种类繁多的大数据产品即是典型的大数据资产此可见,,这些原本零散的存储在网络空间、网络后台数据库、云端数据库储空间的大数据资源,通过运用各种大数据技术、云计算技术等对其进行整理后,所汇成的关于某一项、某一类或某几类混合的大数据资源,如交数据、金融大数据、航空大数据等,从而形成的具有价值的新信息、新知大数据资产。
图 1.2 大数据技术框架①,次生大数据。大数据资产的价值性正是基于对原始大数据而人们依据相应步骤进行数据挖掘、分析而到不同阶段获得即为次生大数据。一般大数据核心产业构成(如图 1.3)由据基础能力部分、数据分析/可视化部分、数据应用部分四的数据基础能力部分、数据分析/可视化部分所产生的大数据技术对大数据进行分析的 5 个阶段②(如图 1.2)所形成据技术将原始数据经过分析、挖掘、加工到最终获得价值一的操作,即数据准备、数据存储与管理,计算处理,数据分据准备阶段主要是对数据进行清洗、整理的过程;数据存储对数据进行存储、处理和管理;计算处理阶段主要是根据数目标特点,选择适当的算法模型,对海量数据运用各种技术行多种分析的过程,如定性分析、数据关联分析等;数据分各种数据挖掘技术对大数据进行建模定性分析的过程,此阶
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:D924.3
【参考文献】
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1 蒋媛媛;大数据时代下数据犯罪的研究[D];华南理工大学;2016年
本文编号:2608150
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