13、数据泄露的法律补救措施:日本、美国和英国的比较研究

美日英数据泄露法律比较

数据泄露的法律补救措施:日本、美国和英国的比较研究

在当今数字化时代,数据泄露已成为一个全球性的严重问题,它不仅威胁到个人的隐私和安全,也对企业的声誉和经济利益造成了巨大的影响。不同国家针对数据泄露问题制定了不同的法律和监管措施,下面我们来详细了解日本、美国和英国在这方面的情况。

日本的数据保护情况

日本的数据保护法规在应对数据泄露问题上经历了不断的发展和改革。

典型案例
  • 学生索赔案 :学生向大学索赔,东京地方法院和东京高等法院驳回了学生的索赔请求,但最高法院推翻了高等法院的判决,判给每名学生5000日元的安慰金。
  • 雅虎BB案 :雅虎BB用户起诉雅虎日本公司和BB科技有限公司数据泄露。泄露是由一名前员工及其熟人非法访问服务器,窃取约1000万条记录造成的。大阪地方法院支持了原告的诉求,大阪高等法院维持原判。
  • 东京美容中心案 :该中心疏忽泄露客户在线问卷结果,包括敏感信息。东京地方法院判给几名原告每人35000日元,一名原告22000日元,东京高等法院维持判决。
  • 贝乐思公司案 :2014年,贝乐思公司泄露约2900万条客户数据。一名分包商员工复制数据清单卖给数据经纪人,最终被竞争对手购买。公司给每位受害者发放价值500日元的可交易优惠券,但不足以赔偿损失。截至2015年12月4日,超1万人起诉,每人索赔55000日元。
法律改革

由于贝乐思案,《个人信息保护法》(AP

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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