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生成式AI背景下著作權侵權樣態(tài)及其風險治理[人工智能][其他]

生成式AI作為最先進科學技術的代表大跨步走進人們生活的同時，也帶來了著作權侵權風險問題。生成式AI不同于以往的專家系統那樣只進行簡單的系統分析或者只關注現有數據，而是可以生成新穎內容的人工智能。該技術的產生對現行的著作權制度造成了沖擊，對生成式AI技術的侵權樣態(tài)分析迫在眉睫。通過對生成式AI技術挑戰(zhàn)背景下著作權侵權樣態(tài)進行分析，從而提出以下三條建議：面對數據輸入階段的侵權風險，應完善法定許可制度；面對數據分析階段的侵權風險，要加強行政監(jiān)管；面對數據輸出階段的侵權風險，要優(yōu)化平臺治理。

發(fā)表于：9/25/2023 5:49:00 PM

創(chuàng)作型人工智能應用下作者“數據控制權”的提出[人工智能][數據中心]

當人工智能使用作品作為數據來源并制造產物時，可能無法構成合理使用?，F有著作權法僅規(guī)定了控制作品電子存儲行為的復制權，缺少對“數據使用”行為的控制。使數據處理者在獲得電子存儲的復制許可后，可以利用權利要素的缺失，自由使用創(chuàng)作型人工智能生成數據產物，對作者利益造成損害?；耍岢隽俗髡叩摹皵祿刂茩唷?，并通過案例分析、文獻研究等方式，論述“數據控制權”設立的正當性、合理性并進行框架建構，填補著作權法中數據權利要素的缺失，對作品的數據權利進行針對性的保護，同時也兼顧了作者與數據處理者的利益，為人工智能的數據使用的行為，提供了一種基于數據權和著作權相結合的保護思路。

發(fā)表于：9/25/2023 5:43:43 PM

個人信息主體權利司法實現的解釋論展開[其他][其他]

《個人信息保護法》第50條規(guī)定了個人信息權益的司法保護程序，但在該條第2款的性質及其與相關條款的適用關系層面仍存疑惑。從解釋論的視角出發(fā)，該條系對個人信息主體訴權的確認而非請求權規(guī)范，第2款前句是個人信息主體行使訴權的前置要件，但并不適用于所有個人信息權利之訴。當不存在任何侵害行為時，個人信息主體需向個人信息處理者行使個人信息主體權利且被拒絕后，才能尋求司法救濟；當個人信息權益受到侵害或存在侵害之虞，但不存在損害結果時，個人信息主體的請求權基礎為相應的個人信息主體權利，不以向個人信息處理者提出請求且被拒絕作為起訴的受理條件；當個人因個人信息權益被侵害且存在損害結果時，可依據《個人信息保護法》第69條直接提起訴訟并要求賠償。

發(fā)表于：9/25/2023 5:38:00 PM

數據流通的歐盟戰(zhàn)略及其鏡鑒[其他][數據中心]

發(fā)表于：9/25/2023 5:33:42 PM

商業(yè)數據不正當競爭行為的司法規(guī)制研究*[其他][數據中心]

當前大量存在的不正當商業(yè)數據抓取、流量劫持、數據封鎖、惡意干擾等行為，嚴重干擾了數字經濟時代商業(yè)活動的有序發(fā)展，并出現了表現形式多樣化與動態(tài)化的變化趨勢。針對商業(yè)數據不正當競爭行為的司法實踐印證了《反不正當競爭法》第2條及第12條的法律保障效果，同時也暴露出現有規(guī)定的概括性、條款之間規(guī)范的界限不明確、對“不正當競爭關系”認定不當等問題。為進一步加強商業(yè)數據不正當競爭行為司法規(guī)制，應通過統一標準以規(guī)范反不正當競爭法的適用，明確“競爭關系”作為司法適用的前提，構建有利于引導商業(yè)數據合理利用的多元化法治體系。

發(fā)表于：9/25/2023 5:27:00 PM

基于知識圖譜技術的上市企業(yè)產業(yè)鏈風險預測[其他][信息安全]

隨著產業(yè)互聯網的飛速發(fā)展，面對海量的產業(yè)數據，構建知識圖譜等自然語言處理應用需求逐漸增長。產業(yè)信息的有效管理和挖掘有助于及時發(fā)現所面臨的風險和機遇，產業(yè)鏈風險預測可以為監(jiān)管部門提供產業(yè)風險預警手段。針對以上問題，本文以知識圖譜相關知識為科學依據，提出了基于知識圖譜技術的產業(yè)文本數據實體標注準則，對海量上市公司產業(yè)信息進行知識抽取，形成自上而下的三維產業(yè)知識圖譜。同時研究了上市企業(yè)產業(yè)知識圖譜特定產業(yè)鏈知識的內在聯系，總結規(guī)律并結合產業(yè)鏈往年時序圖特征信息實現圖譜推理，成功的對產業(yè)鏈中上市企業(yè)市值等信息進行了預測和分析。

發(fā)表于：9/25/2023 5:14:00 PM

基于三維人臉數據增強的深度偽造檢測方法[測試測量][數據中心]

隨著深度偽造技術的發(fā)展，深度偽造視頻的制作及傳播變得越來越容易，給社會帶來了巨大的安全風險，深度偽造檢測算法成為當前網絡安全領域的重要方向。聚焦于提出一種泛化性能更好、效率更高、可解釋性更強的深度偽造檢測算法，主要針對DFDC、FaceForensic++及CelebDF三個深度偽造視頻數據集進行實驗并以這三個數據集集中訓練出檢測模型，首先使用人臉檢測算法MTCNN提取人臉圖像，進而將EfficientNet網絡與Transformer架構相結合作為檢測模型，通過采用三維人臉數據增強、注意力機制以及全局局部融合方法對模型進行訓練和測試。模型在未使用型集成、知識蒸餾等方法的基礎上，達到了與最優(yōu)檢測效果相當的檢測水平。

發(fā)表于：9/25/2023 4:48:00 PM

金融數據安全：應對新興技術挑戰(zhàn)的策略與實踐[其他][信息安全]

隨著科技的快速發(fā)展和新興技術的廣泛應用，金融行業(yè)正面臨著前所未有的安全挑戰(zhàn)。金融數據的安全性對于金融機構和客戶而言至關重要，因為數據泄露或被黑客攻擊可能導致經濟損失、信譽受損以及其他嚴重后果。通過研究對金融數據安全帶來的影響和威脅，探討新興技術對金融數據安全所帶來的挑戰(zhàn)，并提出應對策略和解決方案。該研究成果對于確保金融數據的安全性、維護金融行業(yè)的穩(wěn)定發(fā)展具有重要意義。

發(fā)表于：9/25/2023 4:34:00 PM

基于數據元件與數據金庫打造安全可信金融數據空間[其他][數據中心]

基于中國電子提出的數據元件與數據金庫理念，數據要素市場被科學合理地切分為數據資源市場、數據元件市場、數據產品市場，實現數據“資源化、資產化、資本化”。安全可信金融數據空間通過搭建多對多的安全可信數據空間架構模型，融合公共數據和社會數據，以信用為手段，以金融科技為抓手，搭建政府、組織、企業(yè)和金融機構之間的數據安全流通橋梁，實現多主體在線供給需求對接，支撐數據要素實現安全、高效流通和跨域流通，形成符合經濟學原理的市場化配置體系。

發(fā)表于：9/25/2023 4:22:06 PM

基于領域驅動的測控任務評定系統設計與實現[通信與網絡][航空航天]

隨著航天技術的不斷進步，尤其是近年來商業(yè)航天的快速發(fā)展，高密度航天發(fā)射成為常態(tài)，測控系統作為航天發(fā)射場的重要業(yè)務系統之一，該系統運行的能力與效率將極大影響航天發(fā)射任務執(zhí)行的結果，因此有必要實施對測控任務過程的決策與評定研究?？紤]到未來測控任務快速評定呈現少人化、通用化、自動化與智能化的發(fā)展趨勢，提出了一種基于領域驅動設計的測控任務評定系統設計思想。通過深入分析測控任務評定業(yè)務，結合領域驅動設計和微服務架構特點，經過領域模型設計、微服務識別、微服務實現等步驟進行全系統設計。最后，結合典型航天發(fā)射測控任務場景，驗證了本方案的可行性，為進一步提升我國測控任務評定效率提供了參考和思路。

發(fā)表于：9/25/2023 3:18:47 PM