拒不履行信息网络安全管理义务可处三年以下有期徒刑等处罚

最高法、最高检联合发布司法解释,详细规定了网络服务提供者拒不履行信息网络安全管理义务的定罪量刑标准,涉及违法信息传播、用户信息泄露、刑事案件证据灭失等方面。

2019年11月1日起,最高人民法院、最高人民检察院日前联合发布的《最高人民法院、最高人民检察院关于办理非法利用信息网络、帮助信息网络犯罪活动等刑事案件适用法律若干问题的解释》(以下简称《解释》)正式实施。《解释》共十九条,对拒不履行信息网络安全管理义务罪的具体情形、定罪量刑标准及有关法律适用问题作了全面、系统的规定,具体如下:

 

第三条  拒不履行信息网络安全管理义务,具有下列情形之一的,应当认定为刑法第二百八十六条之一第一款第一项规定的“致使违法信息大量传播”:

(一)致使传播违法视频文件二百个以上的。

(二)致使传播违法视频文件以外的其他违法信息二千个以上的。

(三)致使传播违法信息,数量虽未达到第一项、第二项规定标准,但是按相应比例折算合计达到有关数量标准的。

(四)致使向二千个以上用户账号传播违法信息的。

(五)致使利用群组成员账号数累计三千以上的通讯群组或者关注人员账号数累计三万以上的社交网络传播违法信息的。

(六)致使违法信息实际被点击数达到五万以上的。

(七)其他致使违法信息大量传播的情形。

第四条  拒不履行信息网络安全管理义务,致使用户信息泄露,具有下列情形之一的,应当认定为刑法第二百八十六条之一第一款第二项规定的“造成严重后果”:

(一)致使泄露行踪轨迹信息、通信内容、征信信息、财产信息五百条以上的。

(二)致使泄露住宿信息、通信记录、健康生理信息、交易信息等其他可能影响人身、财产安全的用户信息五千条以上的。

(三)致使泄露第一项、第二项规定以外的用户信息五万条以上的。

(四)数量虽未达到第一项至第三项规定标准,但是按相应比例折算合计达到有关数量标准的。

(五)造成他人死亡、重伤、精神失常或者被绑架等严重后果的。

(六)造成重大经济损失的。

(七)严重扰乱社会秩序的。

(八)造成其他严重后果的。

第五条  拒不履行信息网络安全管理义务,致使影响定罪量刑的刑事案件证据灭失,具有下列情形之一的,应当认定为刑法第二百八十六条之一第一款第三项规定的“情节严重”:

(一)造成危害国家安全犯罪、恐怖活动犯罪、黑社会性质组织犯罪、贪污贿赂犯罪案件的证据灭失的。

(二)造成可能判处五年有期徒刑以上刑罚犯罪案件的证据灭失的。

(三)多次造成刑事案件证据灭失的。

(四)致使刑事诉讼程序受到严重影响的。

(五)其他情节严重的情形。

第六条 拒不履行信息网络安全管理义务,具有下列情形之一的,应当认定为刑法第二百八十六条之一第一款第四项规定的“有其他严重情节”:

(一)对绝大多数用户日志未留存或者未落实真实身份信息认证义务的。

(二)二年内经多次责令改正拒不改正的。

(三)致使信息网络服务被主要用于违法犯罪的。

(四)致使信息网络服务、网络设施被用于实施网络攻击,严重影响生产、生活的。

(五)致使信息网络服务被用于实施危害国家安全犯罪、恐怖活动犯罪、黑社会性质组织犯罪、贪污贿赂犯罪或者其他重大犯罪的。

(六)致使国家机关或者通信、能源、交通、水利、金融、教育、医疗等领域提供公共服务的信息网络受到破坏,严重影响生产、生活的。

(七)其他严重违反信息网络安全管理义务的情形。

《中华人民共和国刑法》第二百八十六条之一 拒不履行信息网络安全管理义务罪:

网络服务提供者不履行法律、行政法规规定的信息网络安全管理义务,经监管部门责令采取改正措施而拒不改正,有下列情形之一的,处三年以下有期徒刑、拘役或者管制,并处或者单处罚金: 

(一)致使违法信息大量传播的。

(二)致使用户信息泄露,造成严重后果的。

(三)致使刑事案件证据灭失,情节严重的。

(四)有其他严重情节的。

单位犯前款罪的,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,依照前款的规定处罚。有前两款行为,同时构成其他犯罪的,依照处罚较重的规定定罪处罚。

 

那么对于“监管部门责令采取改正措施”如何认定,《解释》中做如下规定:

第二条 刑法第二百八十六条之一第一款规定的“监管部门责令采取改正措施”,是指网信、电信、公安等依照法律、行政法规的规定承担信息网络安全监管职责的部门,以责令整改通知书或者其他文书形式,责令网络服务提供者采取改正措施。

认定“经监管部门责令采取改正措施而拒不改正”,应当综合考虑监管部门责令改正是否具有法律、行政法规依据,改正措施及期限要求是否明确、合理,网络服务提供者是否具有按照要求采取改正措施的能力等因素进行判断。

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据理流程。前期预理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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