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【期刊名称】 《苏州大学学报(哲学社会科学版)》
利用爬虫技术侵犯企业数据知识产权法益的司法解释
【作者】 许娟【作者单位】 南京信息工程大学法政学院{教授}
【分类】 经济法学
【中文关键词】 企业数据商业化利用;法益推定;知识产权类法益;商业秘密
【文章编码】 1001-4403(2020)01-0047-12【文献标识码】 A
【期刊年份】 2020年【期号】 1
【页码】 47
【摘要】

“弱化侵权类型化,强化法益推定”是对网络爬虫侵权和犯罪认定的结构性翻转,决定了今后处理利用爬虫技术进行企业数据商业化利用过程中的侵权和犯罪的基本原则。利用爬虫技术侵害企业数据商业秘密法益认定的困境在于:企业数据难以归类商业秘密,难以归类权利客体和犯罪客体,难以认定权利侵权乃至刑事犯罪,也就难以在刑法扩张保护机能与罪刑法定之间达成平衡。为解决以上困境并坚守侵犯知识产权法益认定的法律原则,须及时作出爬虫不法侵害企业数据知识产权法益的司法解释,包括根据技术合同约束,增加商业秘密概念、内容、认定标准的解释条款,明确侵犯商业秘密占领市场份额的标准,设置商业秘密中举证责任倒置,落实侵犯商业秘密的准用性条款。

【全文】法宝引证码CLI.A.1287328    
  

伴随着企业数据商业化利用产生的不法利用行为,致使其他数据企业遭受经济损失,需要刑法规制。早在刑法修正案七和刑法修正案九中,刑事立法者已密布了法网,以应对网络爬虫行为导致的犯罪行为。2015年起,武汉元光公司为提升自家“车来了”App软件的数据精度和使用人数,恶意爬取深圳谷米公司的“酷米客”App软件所收集保管的公交数据,用于自家软件运营。由于元光公司占有市场份额没有达到深圳谷米公司难以承受的限度,使得商业化利用的不法行为得以被容忍。直到2018年,武汉元光公司程序员邵某等五人被深圳市南山区人民法院判决认定,构成非法获取计算机信息系统数据罪。[1]该案成为商业化利用虫爬取企业数据的刑法适用的第一案。“车来了”程序员恶意使用网络爬虫技术入罪,引发刑法对网络爬虫行为规制的热烈讨论。{1}上海晟品网络科技有限公司的主管人员原来是字节跳动的员工从字节跳动跳槽后,“使用了伪造UA及IP绕过服务器的访问频率限制等规避或突破计算机系统保护措施的手段获取数据”,法院以非法获取计算机信息系统数据罪对被告人予以定罪判刑。[2]此类案件值得关注的问题是,数据企业产权日益成为国际贸易乃至数据之争中的焦点。

从技术层面来看,网络爬虫行为的核心技术是网络爬虫(Web Crawler),或者在一些文献中称为“机器人”(Robot),网络爬虫技术作为互联网基础性技术,被数据企业广泛运用于互联网场景下抓取网页数据,实现数据商业价值。各网站通过Robots协议即“网络爬虫排除标准”(Robots Exclusion Protocol)告知网络爬虫程序的编写者,搜索引擎哪些页面可以抓取,哪些页面不可以抓取。但是由于Robots协议从技术上无法阻止程序越过协定爬取协议中不允许爬取的数据,所以爬虫的批量访问会给网站带来巨大的压力和负担,甚至导致网站服务器过载或崩溃,造成网站经营者的损失,其他网站经营者会采取技术手段,以阻止爬虫批量获取自己网站信息,Robots协议就是网站之间达成的君子协议。{2}此外,现实中大多数网站不能通过常规搜索引擎和Web浏览器访问,这部分网络被称为暗网,暗网是可搜索到网络的约400至500倍,暗网是设计一个深度的反搜索爬虫程序,从而规避正常的访问和执法机构的监管。{3}根据网络爬虫行为的后果分为两类:一类为获得同意、符合必要性限度和具有公共利益的合法行为;另一类是违反同意设定、超过必要性限度和破坏网络秩序的非法行为。司法应当对此进行具体化解释:对不法利用爬虫技术侵犯刑法所保护的企业数据知识产权法益的,应当认定为知识产权类罪,以区别与违反服务器标准的黑客犯罪行为。这不仅符合中美贸易协定的趋势和规范,而且应当在国内法及其司法实践中获得回应,本文正是在数据企业知识产权保护法益困境中寻求一种司法解释路径,通过司法解释确定商业秘密的市场份额标准和举证责任倒置,以使得知识产权保护成为优化营商环境的核心要素之一。

一、爬虫类案刑事立法规制模式与刑事司法知识产权保护法益解释的二元分离

目前国内学者包括法官仍然致力于通过民事侵权责任保护网络爬虫不法爬取企业数据行为,但是单单通过民事手段等已经无法遏制网络爬虫侵权违法行为的愈演愈烈,刑法作为保障大数据行业发展的最根本的最后一道防线,也并未对网络爬虫行为做出明确单独的规范,直到《刑法修正案(九)》其中的许多新增罪名规制网络爬虫不法行使的犯罪行为,才形成了以《刑法修正案(九)》为轴心的保护体系。在新增妨害社会管理秩序罪中扰乱公共秩序罪的网络类犯罪的基础上,形成了破坏社会主义市场经济秩序罪中的知识产权类犯罪、侵犯公民人身权利、财产权利罪中个人信息类犯罪以及《刑法》287条的提示性条款,“7+7+1+ N”全方面规制网络爬虫不法行为的刑法模式。

(一)扰乱社会管理秩序等七类罪的规定

互联网从“联”到“互”的转变提出了现实性与紧迫性的网络犯罪立法的完善要求。通过《刑法修正案(七)》和《刑法修正案(九)》的立法完善,计算机网络犯罪立法规制从技术性犯罪和传统犯罪网络化格局,向对象性网络犯罪、工具型网络犯罪和其他所有形式的利用计算机、网络实施的犯罪按照传统犯罪来处理的“两点一面”{4}格局,再向对象型、工具型、空间型网络犯罪多方面规制格局完善。在具体法律规定方面,网络爬虫行为受到刑法规定七种破坏社会管理秩序类的罪名的约束:(1)非法入侵计算机信息系统罪(第285条第1款);(2)非法获取计算机系统数据(第285条第2款);(3)提供侵入、非法控制计算机信息系统的程序、工具罪(第285条第3款);(4)破坏计算机信息系统罪(第286条);(5)拒不履行信息网络安全管理义务罪(第286条之一);(6)非法利用信息网络罪(第287条之一);(7)帮助信息网络犯罪活动罪(第287条之二)。“车来了”程序员恶意使用网络爬虫技术入罪案,法官判决适用《刑法》285条第2款,即认定其行为属于侵入计算机信息系统采用其他技术手段,获取该计算机信息系统中存储、处理或者传输的数据,构成非法获取计算机系统数据罪。

(二)侵犯知识产权等七类罪的规定

现代社会经济模式从传统经济向知识经济过渡,对知识产权的保护越发重要,我国对知识产权的保护呈现起步晚发展快的特征,已制定了《民法总则》《商标法》《专利法》《著作权法》等一系列法律,1997年《刑法》修正后,知识产权刑事保护制度也已初步建立。互联网发展背景下,网络知识产权侵权行为和犯罪行为更为猖獗,在刑事立法上,侵犯知识产权犯罪的刑事责任的承担以短期自由刑为核心,同时罚金刑的优势极为明显。{5}七种网络爬虫行为知识产权类的罪名包括:(1)假冒注册商标罪(第213条);(2)销售假冒注册商标的商品罪(第214条);(3)非法制造、销售非法制造的注册商标标识罪(第215条);(4)假冒专利罪(第216条);(5)侵犯著作权罪(第217条);(6)销售侵权复制品罪(第218条);(7)侵犯商业秘密罪(第219条)。“车来了”程序员恶意使用网络爬虫技术入罪案,不当网络爬虫行为同样触犯《刑法》219条,即程序员利用网络爬虫技术破解“酷米客”加密系统后获取的商业数据属于商业秘密,其不正当获取受害人的商业秘密并使用,构成侵犯商业秘密罪。但因商业秘密证据不充分,市场占有份额难以确定,法官最终选择以破坏公共秩序犯罪和不正当竞争的民事判决结合认定行为,使得知识产权类罪及其民事侵权认定落空。

(三)侵犯公民个人信息罪的类罪规定

进入互联网信息时代以来,公民个人信息泄露的情况屡见不鲜,甚至已经产生贩卖个人隐私的地下黑色产业链,这对公民的人身、财产安全构成严重威胁,具有较为严重的社会危害性。对此情况,立法机关于2009年出台《刑法修正案(七)》将这种行为规定为非法获取公民个人信息罪,追究行为人的刑事责任。2015年《刑法修正案(九)将非法获取公民个人信息罪变更为侵犯公民个人信息罪。最高人民法院也于2017出台相关司法解释以预防和遏制此类型犯罪行为的发生。

网络爬虫行为侵犯人身权利类的侵犯公民个人信息罪(第253条)在“车来了”案件中不适用。在“车来了”案件中,法院最终是以非法获取计算机信息系统数据罪进行定罪量刑;在民事判决中是以不正当竞争行为进行民事损害赔偿。虽然数据本身与个人信息有交叉之处,但是企业数据与个人信息又是不尽相同的。首先,就概念内涵而言,企业数据是信息资源用以表达其性状或功能并可以复制传递给市场的增值数据信息,而个人资料或个人信息是载有个人人格生命信息,表现为生物体或其组成成分(身份、隐私)的人格体,二者是人格性状表达方式与知识载体的关系。其次,就使用目的而言,对企业数据或者说个人资料信息的使用,是为了满足公共数据库和数据新产品开发的需要,而对个人资料的使用,在于一般的生产和消费需要,如对数据加工、数据复制来获取数据信息等。最后,就价值而言,不是所有的个人资料加工都是企业数据,只有具有增值收益功能价值的个人资料,可识别、可利用才是企业数据。企业数据具有稀缺性,其蕴含巨大的商业价值和管理价值,使得转让企业数据的价格远远高于转让个人资料、个人数据的价格。司法实践中,“车来了”案件所涉场景的复杂性不适宜运用个人信息类罪进行归类罪名,应当运用企业数据知识产权法益保护分场景规制,然而在司法实践中,较难甚至并不会选择适用商业秘密侵权和犯罪。

(四)提示性条款关于网络犯罪的规定

随着网络犯罪形式的日益多样化,立法机关于2015年推出《刑法修正案(九)》,其中“N”类提示性条款(287条)明确规定:利用计算机实施金融诈骗、盗窃、贪污、挪用公款、窃取国家秘密或者其他犯罪的,依本法有关规定定罪处罚。提示性条款制定的目的是为了规制将网络当作实施其他犯罪的工具。网络爬虫行为并不是发挥着如同运用枪、刀类工具的帮助犯罪,网络爬虫行为作为犯罪行为核心不是只发挥其工具性价值,而是发挥着扰乱网络市场秩序并谋取经济利益的两种类型的犯罪,在这种条件下,规制网络爬虫犯罪就不能使用提示性条款。“车来了”案件以非法获取计算机信息系统数据罪认定程序员侵害行为,尽管本文并不赞同该罪名适用的唯一性,但是在规制模式的排除取向上是与法官一致的,没必要适用N模式下的提示性条款。

二、难以将企业数据知识产权的法益解释从反不正当竞争一般条款解释中独立出来

在“车来了”案件中,法官在三选一中选择适用反不正当竞争条款进行民事司法,选择非法获取计算机系统数据罪进行刑事司法。一方面法官不仅需要面对实践事务的内部困境,还需要面对理论性总结归纳的外部困境;另一方面对于司法制度以及实践判决的社会性与效率性要求的考虑,迫使法官不得不避开知识产权的本质特征,在民事上避开了商业秘密的侵权保护,在刑事上避开了侵犯商业秘密罪。现有的商业秘密认定门槛高,难以适用商业秘密,即使法院重新创设新“知识产权”,仍需考虑知识产权的本质特征、内部制约和外部制约等司法适用困境问题。法官难以包容审慎地提出一整套的解决问题方案,其具体困境如下:

(一)企业数据难以归类侵犯商业财产性利益的司法困境

1.企业数据难以归类财产性利益的困境

企业数据本身是否可以归类为财产一直是一个尚未解决的问题,且就数据这一更大范围的概念而言是否可将其认定为财产也是一个更为复杂的问题。数据的客体与财产的关系与民法的财产性与客体性关系相似,都是既有区别又彼此紧密联系。总的来看客体方面的问题一直是比较清晰的,其本身就是一个较为严格的民法建构性质的概念,与此相反的是财产性的问题则较为复杂与麻烦。因为根据现有财产的三个概念属性而言,其要么是将财产直接认为是物权法上的物的概念,要么是将其认为是民法中的财产权,即除人身权以外的所有财产权就是财产,又或者是将其认为是与经济利益相关的更为抽象的一种经济法律关系概念,这种情况反而使得财产更加难以把握。{6}杨立新教授在解释《民法总则》111条的时候,认为个人信息是个法益;{7}杨立新教授还认为衍生数据是个财产性利益,{8}杨立新教授的观点是能够与刑法的财产性保护法益形成一束一致的概念群,对于企业数据保护是有效的。因而可以看出第三种对于财产属性的理解在我们的企业数据财产性认定上更具有适用性,即认为只有与经济相关联的数据才能够被定性为财产。现代社会虚拟财产这一概念早已经被广泛使用,即使数据本身的客体性问题与财产性问题尚未被解决,因为其所具有对于现代大数据时代的积极意义,将涉及经济利益的数据问题纠纷通过财产法来予以解决不失为一种除建立企业数据法律法条体系解决之外的一种高效的解决方式。虽然到底是使用物权法、侵权法还是债权法等具体的法律能否予以高效解决尚是未知数,但是程啸教授倾向于认为运用物权法绝对权保护效益最大化;{9}冯晓青、李扬等教授认为运用行为法益规制更符合知识产权法定主义特征;[3]郑成思、刘春田、吴汉东、易继明等教授倾向于认为运用知识产权保护更能够满足企业数据保护特征;[4]周林彬教授较折中的观点认为采取物权与知识产权结合保护。{10}在比较法意义上,欧盟并不将数据作为财产进行保护{11},美国正在立法将数据当作财产对待。鉴于此,企业虚拟数据在大数据时代一直是一种重要的商业资源,企业数据以互联网的方式进行使用模式与适用类型等创新,已经成为现代社会商业资本创新利用的方式,因而未来将企业数据真正界定为一种财产已具备合理性与必要性。

日本刑法在研究财产犯罪时往往将其行为对象进行两类区分,即财物和财产性利益。这其中对于后者财产性利益的犯罪的规定往往被规定在相应条文的第2款,而该条文的第1款则规定以财物作为犯罪行为对象的情形。{12}当然我国并没有在刑法中明文规定财产性利益,现在刑法学界的主流观点还是主张将财物进行扩大解释,认为其应包括财产性利益,且仅限于财产本身,张明楷教授就极力推崇以上的观点。{13}但是刑法学界其他人持有不同的观点,如陈烨博士就认为如果将财产性利益解释成为财物的话并不是扩大解释反而是类推解释,这样就违反了罪刑法定原则与禁止类推解释原则。{14}当然还有一部分学者进行折中性的解释,如王骏教授认为不需要将财产单纯与财产性利益单一相关,反而将财产性利益以及财物都作为财产的低层次概念,在财产犯罪立法中尽量不使用广义的财物,直接使用财物、财产,将其做相同意义理解,财产性利益等作为其下位概念。基于财产性权益和财产在刑法上具有差异,因此,应当根据爬取企业数据的所属客体性质进行判定。{15}鉴此,企业数据应当被规定为财产性利益而非财产。在概念上,2016年出台的《关于办理贪污贿赂刑事案件适用法律若干问题的解释》中{16},将财产性利益解释为可以折算为货币的物质利益以及需要支付货币的其他利益。概言之,企业数据财产性利益表现为:(1)在表现形式上属于承载于数据上的无形物;(2)具有经济利益;3)可以被控制转移。

2.企业数据难以归类某一具体财产属性的困境

权利、安全和秩序作为三种法益形态,在众多被企业数据侵害的法益中是最为重要的三种,权利主要包括人身权利与财产权利,安全主要是指国家安全与公共安全,而秩序是指经济秩序与社会秩序。{17}财产权利中的知识产权法益侵害相对于秩序和安全法益更为具体化,其认定标准是财产属性。一般来说,进行财产犯罪与人身犯罪是侵权中最为普遍的类型,而在这些犯罪中刑法所要保护的数据犯罪中的财产属性就是企业数据刑事财产性法益。民事法律所保护的财产属性,就是民事财产性法益。而数据民事财产属性是以数据模型作为媒介来实现自我呈现的属于民法规制的财产属性。企业数据财产性法益作为保护法益的一种新类型,其所能被保护的范围与保护的目的任务都是不确定的,在我国各部门法中并没有予以明确的规定。

我们从具体案例入手,分析其所涉及的法律问题,进而掌握企业数据的财产属性。邵凌霜,陈昂为了提高元光公司开发的智能公交App“车来了”在中国市场的用户量及信息查询的准确度,保证公司更好地经营,指示公司员工刘江红、刘坤朋、张翔等人利用网络爬虫软件获取包括谷米公司在内的竞争对手公司服务器的公交车行驶信息、到站时间等实时数据。法院最后判决邵凌霜、陈昂、刘江红等人违反国家规定,利用技术手段方式,对于存储在计算机系统中的数据进行获取,情节特别严重,直接构成非法获取计算机信息系统数据罪。从该案例中我们不难看出现行法官对于爬虫行为侵权及数据保护基本上还是以刑法的七类社会秩序犯罪模式来保护,但是本案中虽然该公司貌似是用爬虫行为去侵入对方计算机软件,但实际上其目的并非在于侵入本身,而在于最后“索财”的行为,即是为了通过侵入系统来获取数据进而来实现对方数据利益的损失与我方数据利益的增加,而数据财产属性,也不仅仅体现在刑事方面,更多的是体现于民事方面。法律对于数据刑事财产属性的保护主要是通过定罪入刑予以间接的保护,通过国家的公权力强权,对该种非法的网络爬虫行为进行规制,进而达到了保护数据利益的目的。对于民事财产属性的保护,基于私权平权性保护的特征,对于数据民事权益主要通过损害赔偿与恢复原状等方式,进行直接性保护。数据利益被侵害后最直接的后果就是经济损失,而公司侵入计算机爬取数据的目的也是为了获得数据背后的利益,因而直接通过民事损害赔偿方式予以保护是现行司法中最可行的方式。但是数据民事财产属性与数据刑事财产属性在一个案件中又是交叉结合的,而其交叉性也是网络爬虫行为法律规制所需要解决的难点,现行司法中法官只能通过刑事附带民事来予以解决,但是对于一个基本问题网络爬虫行为所侵犯的法益到底是刑事法益还是民事法益并没有予以界定,并且究竟是刑事财产属性还是民事财产属性也没有做出区分。

理论界难以明确企业数据的法律属性。既然难以正面定义企业数据权属,那么通过侵害法益反向定义数据权属,就成为一种退而求其次的选择。企业数据确实是以财产形式的存在,是具有财产价值的数据形式。除此以外,企业数据还具有公共数据和个人数据的人机混同数据的特性,我们基于企业求财的法律保护目的,排除了人机混同数据这一事实上的问题。因而将数据这一事物纳入刑法的规制调整范围是保护现行虚拟网络秩序的治理方式之一,只有在这种意义上才能进一步谈对于网络空间的保护,而对于数据的民事财产性属性与刑事财产属性的分立与组合,难以做出明确性的界定。

3.企业数据难以归类客体的困境

经过多年的努力,中国刑法学界已经用法益概念替换了犯罪客体概念。法益概念分为自由主义的法益和实定的法益概念两种。自由主义法益是指以国家的整体任务作为犯罪行为判定的核心要素所要求的法益,而实定法益是指以保护国家公民自身的自由作为其基础观点的法益概念,后者是前置与刑事立法者的,而前者是后者的前提。{18}企业数据知识产权保护法益有明确公共管理秩序内容、排除他人适用的私法只能和影响产权变动的功能,此即它们的“知识产权法意义”。企业数据知识产权保护法益是指尽管不确定企业数据是否可以作为知识产权的一种客体进行保护,但是企业数据利用行为可以用知识产权保护法益进行保护。企业数据虽然没有完全被知识产权类型法定化,但是可以在司法解释上解释为知识产权上的设权行为。同时,知识产权上专属设定的行政管理措施,有利于企业数据的商业利用的法律监管,类似于知识产权上的技术转让合同。企业数据被侵害的知识产权法益包括侵害企业数据知识产权人对企业数据的资产占有权、支配权、处分权和收益权。

(二)难以在刑法扩张保护机能与罪刑法定之间平衡的司法困境

网络安全成为国家治理现代化的重要组成部分,在网络空间中通过爬虫行为,恶意侵害权益,妨碍自由经营权利,耗费大量流量资源,在促进互联网产业发展的同时,也对国家治理现代化构成了挑战。有数据显示:有一半以上的爬虫爬取企业数据的技术行为是恶意行为。{19}扎克伯格在《华盛顿邮报》上的发言并非危言耸听:恶意的含量还在不断地增加,恶意技术正在不断击破市场的防线,甚至击穿了人类民


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【注释】                                                                                                     
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