大数据交易中的数据所有权研究

[目的/意义]文章研究大数据交易中的数据所有权问题。大数据交易的核心问题之一是数据所有权的归属,特别是作为数据源的个体所拥有的隐私权与作为数据控制者的组织所拥有的数据控制权之间存在冲突。我国法律对数据交易权属未做明确规定。[方法/过程]首先回顾国外法律对数据源和数据控制者的法律保护制度,并依据大数据交易的特点和我国大数据交易现状,提出我国大数据交易中急需解决的3个重要的所有权法律问题:技术进步造成权利边界难以确定;侵权责任难以追究;对交易中的所有权问题无系统规定。[结果/结论]提出了相应的解决方案和法律建议。

一种支持数据所有权动态管理的数据去重方案

将数据去重引入大数据中心云存储系统,能够提高磁盘空间的利用效率,节约用户带宽消耗,但会导致数据机密性、完整性和隐私性等方面的安全问题。如何实现对数据的安全去重已成为云存储安全领域的研究热点。文章以大数据中心半可信云计算环境为背景,设计了一种支持数据所有权动态管理和隐私保护的加密数据去重方案。该方案通过引入用户级密钥管理和更新机制实现了细粒度的访问控制。同时,文章搭建了方案性能仿真评估的实验环境,通过仿真结果分析了所提方案在存储、通信和计算方面的开销,证明了所提方案在总体效率和安全性方面具有明显优势。

多数据所有者场景下具有访问模式和搜索模式隐私的对称可搜索加密方案

对称可搜索加密(symmetric searchable encryption,SSE)允许数据所有者将加密数据安全地外包给云服务器,同时保持关键词搜索的能力.大多数现有的可搜索加密方案为了保证方案的高效性会向服务器泄露访问和搜索模式,访问模式泄露了搜索陷门和被匹配文件之间的关系,搜索模式泄露了搜索陷门中是否包含相同的关键词.有研究表明,访问和搜索模式的泄露能够导致一些严重的攻击.本文给出一个多数据所有者场景下能够同时隐藏访问和搜索模式的SSE方案,只需要向服务器发送一个单一的关键词搜索陷门,就能够在不同密钥加密的文件上进行搜索,并且每一次关键词问询都会产生一个全新的混淆访问模式,从而同时隐藏了访问和搜索模式.最后在具有代表性的真实世界数据集上进行实验,说明了所提方案的实用性.

数据所有权的三重转变——以平台资本主义中数据资本的运生逻辑为线索

步入数字经济时代,以数据要素为核心的数字资本生产过程使传统财产所有权的权利体系难以为继,催生了数据所有权的新形态。以平台资本主义数据资本的运生逻辑为线索,可以发现数据所有权的三重转变。在数据资源价值化过程中,以用户消费性的无偿数字劳动生产形式,实现从数据所有权到数据使用权的转变。在数据价值资本化过程中,以平台对数字资本的剥夺性积累形式,实现从数据所有权到数据掌控权的转变。从用户的数据使用权到平台的数据掌控权,意味着传统的所有权由权利束集合裂变为单一的数据所有权,形成了“数据鸿沟”中的隐性剥削。消除平台资本主义的隐性剥削,需要在数据资本公有化中推进从数据确权到数据共享。

个人数据所有权制度概念及基本设立框架研究

个人信息是数据的内核,是算法计算预测的客体,是每天活跃于网络平台的无形痕迹,而个人数据则是每个人在网络上信息的载体。个人信息的人格权保护越来越受到官方和大众的重视,但是个人信息的载体——个人数据的经济价值方面至今仍没有得到任何保护和运用。本文突出展示个人数据的财产权属性,提出关于个人数据所有权的设想,并从数据权属、数据估值、个人数据所有权立法以及数据体系的建设四方面提出创新性的建议,旨在为个人数据财产经济的保护提出部分设想,以适应并推动当今"数据原油"的市场经济。

大数据交易中数据所有权的困境研究

大数据时代数据资源利用的前提是明确数据的所有权。以数据为视角分析目前大数据交易中数据所有权面临的两个困境,即去身份化处理的和政府依职权收集的数据所有权问题,希望通过对数据所有权相关内容的研究,促进对个人数据、企业数据的保护和推动数据产业的发展。

德国马普创新与竞争研究所《数据所有权与数据访问立场声明》

一、引言1.数字化正在日益深刻影响经济发展。诸如“工业4.0”、“物联网”等流行语代表着数据驱动型经济的发展。基于数据的商业模式并不仅仅只代表某一个行业。相反,数据驱动的业务几乎渗透到今天的所有经济生活领域。2.欧委会已宣布“欧盟数字化单一市场战略”作为十大优先项目之一。该战略声明的三大支柱之一是实现“最大化数字经济增长潜力”这一目标。这将通过计划于2016年11月发布的《欧洲数据自由流动倡议》(European Free Flow of Data Initiative)实现。在此背景下,欧委会宣称在某些情况下,它还将解决数据的所有权、互操作性、可用性以及访问等新兴问题。但是,欧委会未对“数据”一词作出明确界定。

关于大数据交易核心法律问题——数据所有权的探讨

清晰的产权归属是交易的前提与基础。然而,当前关于数据的产权归属问题还远未达成共识,特别是在去除个人身份属性的数据交易中,到底是数据主体(产生数据的个人)还是记录数据的企业拥有数据的所有权,各方莫衷一是。笔者提出的思路是:原始/底层的个人数据,所有权归用户本人所有;而在原始数据基础上,经过充分匿名化获得的数据集,企业享有限制性的所有权。

个人数据所有权归属问题的法经济学分析

解决大数据交易的法律和社会问题,避免给个人带来不利影响,关键在于明确数据的所有权。数据收集者取得个人数据,对他们而言,个人不是他们的用户而是商品,他们不会真正关注数据主体的个人隐私和人格权能问题。但是个人数据主体又无法发挥数据的真正价值。因此有必要明晰个人数据所有权的归属以发挥数据的最大效用。数据的价值主要在于商业利用,所以基于法经济学的视角对个人数据进行不同类型的分类,并在区别类型的基础之上,将个人数据分属不同主体所有,在最大的范围内达到个人数据的经济利用与人权保护最优状态。

云上多数据所有者的安全密文搜索技术

随着网络储存服务的发展,越来越多的企业和个人选择把本地复杂的数据管理事物外包给第三方服务器。这种情况下,为了保护信息的隐私性,企业和个人会在外包之前先对数据进行加密。研究怎样利用已经趋于成熟的明文检索技术,设计适用于密文的检索技术,是现在可搜索加密技术研究的热点。本文采用"坐标匹配"的方法度量搜索请求和数据文件相关关系,利用安全内积计算技术,定义和解决了云上多数据所有者多、关键词的安全排序搜索问题。并且,通过仿真实验,分析了不同参数变化对效率的影响。

大数据时代个人数据所有权的归属

个人信息经过一定的处理、整合,最终存留下来的个人数据有一定的变化,导致其存在不同的权利属性。个人数据的法律属性在理论上存在不同的争议,主要有数据财产权说、物权说、知识产权说、人格权说、新兴权利说。个人数据所有权的归属目前存在个体所有模式、组织所有模式、国家控制模式三种观点。要想解决个人数据使用带来的法律问题,只有确定个人数据所有权的归属,摒弃单一的所有权归属模式,采用多元化模式,才能有效保护个人数据,引导大数据交易市场的发展,降低数据交易风险。

美对农药登记数据所有人权益保护进行改革

美国环保署（EPA）近日宣布一项正式法案，对农药登记数据提交人的相关权益进行保护：同时，EPA颁布了一项面向风险评控人员的指导文件，以确保上述法案的有效实施。

基于手机信令数据的广州市居民公园访问行为空间分异及其影响因素分析

加快推进城市公园建设是实现人与自然和谐共生的重要抓手。既有研究大多基于问卷调查数据和访谈资料分析城市居民的公园访问行为空间分异特征,研究结论的普适性和科学性有限。手机信令数据具有大样本、覆盖范围广、信息被动提供和动态实时性强等优点。利用手机信令数据精准刻画城市居民的公园访问行为,有助于开展城市公园的布局优化与品质提升工作。基于个体尺度的手机信令数据,本研究试图揭示广州市居民公园访问行为的空间分异特征并识别其影响因素,尤其关注城区居民和郊区居民的差别。结果表明:(1)城区居民的公园访问频率、公园访问时长和公园访问强度均高于郊区居民,前者的公园平均访问距离低于后者;(2)公园访问频率、公园访问强度、公园平均逗留时间和公园平均访问距离呈现高值集聚区/低值集聚区在城区连片分布,在郊区零星分布的空间特征;(3)公园访问行为受性别、年龄、时空约束性、社会经济地位、公园可达性、社区出行便利性和出行适宜性等因素的共同影响。本研究为相关政府部门精准开展城市公园的规划、建设与管理工作提供决策参考。

基于数据挖掘技术的拖拉机发动机故障诊断

拖拉机是农业生产的重要工具,发动机是其核心部件,如发动机出现故障,将会直接影响农业生产效率和产量。为此,提出了一种使用数据挖掘技术进行拖拉机发动机故障诊断的方法。利用了机器学习技术和统计学,首先针对拖拉机田间运行信号噪音较大的问题,引入小波阈值去噪的方法;其次,基于卷积神经网络模型,引入一种注意力机制,提高故障诊断准确率,并通过对拖拉机传感器数据进行分析,可以帮助诊断和预测发动机故障;最后,通过实验结果验证了算法的有效性。研究结果不仅可以提高故障的准确性和效率,还能够节约维修成本和提高机器的利用率,具有较高的应用价值。

基于大数据技术的大蒜品质智能化调控研究

以进一步提升大蒜种植的智能性、品质性为目标,选取大数据处理及应用技术,针对大蒜种植过程的调控系统展开设计。考虑大蒜种芽、种植土壤条件等基础特点,结合不同种植调控下的大蒜培育状况,基于大数据架构平台组成,搭建用于智能化品质大蒜调控的数据处理模型。设计布局大数据应用的软件控制模块,配置相应的系统硬件结构,重点针对种芽朝向进行调控。展开品质化作业试验,结果表明:基于大数据技术的大蒜品质智能化调控系统设计,能够很好地运用数据计算与处理算法对大蒜种植运动过程各数据进行准确监测,通过及时的调控措施满足种芽朝向调整正确率要求,单粒合格率可达到95.40%,蒜芽漏充率可降低至3.15%,种植效率相对提升了6.37%,具有很好的推广价值。

垄断势力视角下平台大数据杀熟的价格歧视机理

大数据杀熟问题近年来受到各界的广泛关注,政府出台了一系列有关大数据杀熟治理的政策文件。然而,诸多法规相互交叉、竞合,给监管执行造成了巨大的困难。大数据杀熟愈演愈烈,导致了消费者群体与涉事平台企业之间存在严重的信任危机。为了能更好地理解和治理大数据杀熟,本文深入分析了垄断势力视角下平台大数据杀熟的价格歧视机理。通过分析,揭示了大数据杀熟的经济逻辑为(:1)垄断势力是形成大数据杀熟的源泉(;2)大数据杀熟本质是不公平的高价价格歧视。在以上分析的基础上,本文对大数据杀熟的本质、认识误区和治理思路进行了分析,指出大数据杀熟治理的关键是反垄断和防欺诈。总之,本研究通过对大数据杀熟垄断势力下价格歧视机理的分析,厘清了大数据杀熟与价格歧视和精准营销的区别,从而为正确认识大数据杀熟和有效抑制大数据杀熟提供参考。

《中国全科医学》已开通“论文关联数据共享服务”

《中国全科医学》入驻科学数据银行(ScienceDB),开通“论文关联数据共享服务”。科学数据银行(ScienceDB)由中国科学院计算机网络信息中心建设、维护,是一个公共的通用型科学数据存储库,主要面向科研人员、科研项目/团队、科研期刊、科研机构及高校等利益相关者,提供科学数据汇交、长期保存、出版、共享和获取等服务。《中国全科医学》通过与科学数据银行(ScienceDB)合作,共建《中国全科医学》数据社区(https://www.scidb.cn/en/c/cgp),用于发布本刊论文关联数据并推动数据共享合作,专注于数据的共享,致力于打造高质量的数据共享环境。

《中国全科医学》已开通“论文关联数据共享服务”

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《中国全科医学》已开通“论文关联数据共享服务”

《中国全科医学》入驻科学数据银行(ScienceDB),开通“论文关联数据共享服务”。科学数据银行(ScienceDB)由中国科学院计算机网络信息中心建设、维护,是一个公共的通用型科学数据存储库,主要面向科研人员、科研项目/团队、科研期刊、科研机构及高校等利益相关者,提供科学数据汇交、长期保存、出版、共享和获取等服务。《中国全科医学》通过与科学数据银行(ScienceDB)合作,共建《中国全科医学》数据社区(https://www.scidb.cn/en/c/cgp),用于发布本刊论文关联数据并推动数据共享合作,专注于数据的共享,致力于打造高质量的数据共享环境。

基于福建50年滑坡灾情数据的滑坡时序特征分析

福建省山地多,年降雨量较丰富,降雨引起滑坡灾害多发。收集了福建省1969年—2018年近50年的已发滑坡灾情数据,提取已发滑坡时间和空间位置信息,建立时间序列模型,分析福建省近50年已发滑坡的时间特征。结果表明:采样福建省已发灾害数据模拟构建的ARIMA(1,2,1)时间序列模型,以4年为一个周期,可以有效地预测福建省崩塌滑坡年度发生的频次,经实际检验误差在±10次之内。