
在大数据领域的小伙伴们要注意了,这些雷区千万避开
7日广东公安组织警力,在20个省份同步开展打击侵犯公民个人信息违法犯罪“飓风一号”行动。成功摧毁侵犯公民个人信息犯罪团伙6个,捣毁犯罪窝点14个,抓获犯罪嫌疑人138名,缴获涉及全国公民个人信息近1亿条。
(图片转自奥一网)
看到清一色的年轻人和一脸懵逼的小伙伴,你们知不知道你们的行为,不仅违法并且构成了犯罪,等待你们的将是数年的牢狱之灾!
那么出售个人信息到底会面临什么样的结果呢?根据新修订的刑法修正案九将刑法第二百五十三条规定:
“违反国家有关规定,向他人出售或者提供公民个人信息,情节严重的,处三年以下有期徒刑或者拘役,并处或者单处罚金;情节特别严重的,处三年以上七年以下有期徒刑,并处罚金。”
“违反国家有关规定,将在履行职责或者提供服务过程中获得的公民个人信息,出售或者提供给他人的,依照前款的规定从重处罚。”
“窃取或者以其他方法非法获取公民个人信息的,依照第一款的规定处罚。”
“单位犯前三款罪的,对单位判处罚金,并对其直接负责的主管人员和其他直接责任人员,依照各该款的规定处罚。”
因此,无论是个人还是单位从事出售或非法提供个人信息,都会面临刑法的处罚。那么哪些信息属于个人信息呢,下面由小编简单介绍一下。
个人信息范围涵盖很广,在法理上还存在着一定的争议。目前主要流派有关联说、隐私说、识别说。
关联说,认为一切与个人相关的信息都被认定为个人信息;
隐私说,认为不愿他人公开或知悉的信息属于个人信息;
识别说,认为能够识别出特定人信息为个人信息。
关联说界定的公民个人信息太过宽泛,如果把个人相关的全部信息纳入带法律保护范围,表面上来看有利于保护公民的权利,实际上却扩大了公权力的干预范围,缩小了公民活动的自有空间。
隐私说在侵权界定上面存在一定困难,例如有人认为身高、体重、年龄等信息可以对外界告知,有人则认为这些信息属于个人隐私,极不愿对外界透露。
识别说虽然操作性较强,但是随着互联网的发展,个人信息的范围也将逐步扩大,因此识别说存在一定的滞后性。例如工信部24号令《电信和互联网用户个人信息保护规定》中对个人信息的界定是指电信业务经营者和互联网信息服务提供者在提供服务的过程中收集的用户姓名、出生日期、身份证件号码、住址、电话号码、账号和密码等能够单独或者与其他信息结合识别用户的信息以及用户使用服务的时间、地点等信息。在互联网普及的今天,这些信息只能涵盖个人信息的部分内容,因此范围并不完整。
那么个人信息主要包含哪些内容呢,个人信息包括能够直接或间接地识别自然人的任何信息,覆盖了自然人的心理、生理、智力以及个体、社会、经济、文化、家庭等各个方面。一般包括姓名、职业、职务、年龄、血型、肖像、婚姻状况、宗教信仰、学历、专业资格、工作经历、家庭住址、电话号码(手机用户的手机号码)、身份证号码、信用卡号码、财产情况、指纹、病史、电子邮件、网上登录账号和密码等等信息。
随着大数据产业如火如荼的发展,数据业务中或多或少的会涉及个人信息,如此之多的信息应该如何区分和使用,哪些可以合法使用,哪些属于违法行为呢?其实很简单,凡是涉及个人的任何信息只有在本人授权的前提下才可以交易、提供和使用(公安机关及有关部门打击违法犯罪行为时采集、披露、使用个人信息情况除外),若未得到当事人的授权与认可,均属于违法行为。非法买卖、提供个人信息的行为更是触犯刑法。前车为鉴,希望广大从事大数据领域的小伙伴们引以为戒,保护个人信息,保障数据合法合规流通,亦是保护我们自己的合法权益。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23