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    286-416
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    179-260
    【作者】 何淵等 
    【出版社】北京大學出版社 
    【ISBN】9787301303672
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
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    內容介紹



    出版社:北京大學出版社
    ISBN:9787301303672
    商品編碼:51807635380

    品牌:文軒
    出版時間:2019-06-01
    代碼:39

    作者:何淵等

        
        
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    作  者:何淵 等 著
    /
    定  價:39
    /
    出 版 社:北京大學出版社
    /
    出版日期:2019年06月01日
    /
    頁  數:230
    /
    裝  幀:平裝
    /
    ISBN:9787301303672
    /
    目錄
    ●第一篇 你的數據,誰的財富
    第一章 數據黑產:看不見的戰爭,看得見的威脅
    一、一個營銷電話背後的黑產陰影
    二、看似合法的數據交易背後也潛藏黑產雷區
    三、非法數據從何而來
    四、數據黑產猖獗傷害了誰
    五、如何驅散數據黑產的陰霾
    第二章 你在看的,它都知道:中國cookie隱私第一案
    一、被“老大哥”注視著的朱燁
    二、一審:個人權利“先下一城”
    三、二審:商業利益“反敗為勝”
    四、cookie技術何去何從
    第三章 互聯網,請忘掉我吧
    一、岡薩雷斯案:“被遺忘權”第一案
    二、GDPR中對“被遺忘權”的適用
    三、適用被遺忘權的例外
    四、被遺忘權在中國適用的困境:任甲玉訴百度案
    五、被遺忘權、數據控制權及數據流通的邏輯
    第四章 用戶數據保護,企業的責任邊界在哪裡
    一、龐理鵬訴東航、趣拿公司案
    二、尋找企業責任邊界的平衡點
    三、企業應承擔適度而非絕對責任
    第二篇 數據競爭,誰的遊戲
    第五章 數據石油:大數據產品的權益邊界及不正當競爭
    一、“生意參謀”產品不正當競爭案
    二、什麼是大數據產品
    三、大數據行業與合規邊界
    四、大數據產品權益的邊界——數據權益到底歸誰
    五、大數據產品的不正當競爭認定
    第六章 大數據商業化的規則:大數據引發的不正當競爭第一案
    一、脈脈私自收集、使用了非脈脈用戶的個人信息
    二、脈脈收集、使用用戶個人信息構成不正當競爭
    三、什麼是公認的商業道德
    四、信息如果通過網絡爬蟲抓取而得,如何認定其合理性
    五、對信息的使用,是否因提供同質化服務而有不同定性
    六、用戶同意就能免責嗎
    第七章 數據控制權、關繫鏈及數據可攜權:“頭騰案”的三重門
    一、“頭騰案”裁定書:“數據特洛伊之戰”的開端
    二、數據控制權:“頭騰案”的一重門
    三、關繫鏈:“頭騰案”的二重門
    四、數據可攜權:“頭騰案”的三重門
    五、實現數據保護和數據流通的平衡
    第八章 以技術為名,慷他人之慨:大眾點評網案與LinkedIn案
    一、由用戶點評引發的爭議——大眾點評網訴百度案
    二、公開簡歷信息的爬蟲與反爬蟲之戰——hiQ訴LinkedIn案
    三、中美司法邏輯上存在差異
    四、爬蟲的背後,數據權屬知多少
    五、展望
    第九章 Facebook的“數據門”:開放平臺的失敗與重生
    一、復盤Facebook“數據門”
    二、科根和劍橋分析公司的“惡”
    三、Facebook錯在何處
    四、開放平臺的死結
    五、給平臺運營者的禮物:從免費到付費
    六、給平臺監管者的禮物:從標準化管理到基於風險的管理
    第三篇 數據隱私,誰能保護
    第十章 海外數據,給還是不給:微軟訴美國司法部案與美國CLOUD法案
    一、微軟拒向美國政府移交用戶郵件數據
    二、CLOUD法案:手可以有多長
    三、CLOUD法案:好的示範嗎
    四、中國企業應提升應對海外合規風險的能力
    第十一章 縱的“民主”:歐盟GDPR生效後的首張執法通知
    一、英國人民是如何“被脫歐”的
    二、ICO如何抽絲剝繭
    三、案例警示與展望
    第十二章 保護的是人,而不是某個領域:美國法中的“合理隱私期待”原則
    一、為什麼要關注美國
    二、前凱茲案時代——奧姆斯特德訴美國案
    三、確立“合理隱私期待”原則——凱茲訴美國案
    四、用熱像儀觀察屋內是否種植侵犯隱私——凱洛訴美國案
    內容簡介
    無論是產業布局還是戰略規劃,人工智能時代大數據收集與應用的風險不能不加以正視。事實上,個人在其各種數據被眾多網站大量收集幾近成為“透明人”的情況下,大數據所有權該歸誰?互聯網公司進行數據競爭的邊界在哪裡?信息安全問題如何解決?政府監管如何著力?……本書選取大數據引發不正當競爭案(訴脈脈案)、遺忘權案(任甲玉訴百度案)、大眾點評網訴百度案、“頭騰案”、Facebook“數據門”事件,以及美國CLOUD法案、歐盟GDPR應用等典型案例與事件,通過對判決的評析、立法本意的探尋、事件的追問等,談論數據隱私、數據競爭、數據合規和數據共享,使我們能更好地面對人工智能時代大數據發展帶來的機遇與挑戰。



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