2、商业滥用私人数据应定为犯罪吗?

商业滥用私人数据应定为犯罪吗?

在当今数字化时代,计算机技术的飞速发展给人们的生活带来了前所未有的便利。我们能够轻松地获取和保留知识、实现全球即时通讯、购买商品和服务、参与各种兴趣爱好以及投身政治和文化事务,而且所花费的时间和成本远低于以往的想象。然而,这种技术革命也对个人的隐私权益产生了重大影响。

技术发展对隐私概念的冲击

现代社会中,数据收集和保留无处不在。“无处不在的技术”和“普适计算”指的是融入日常生活方方面面的技术,像无线技术、传感器、射频识别(RFID)标签以及机器与机器之间的通信等。这些“通信技术”能够生成、收集和共享信息。

随着技术的进步,供应商、服务提供商和政府机构(以下简称“收集者”)越来越普遍地收集和保留涉及个人(以下简称“消费者”)的交易数据。消费者在交易过程中常常会透露比十年前更加私密的生活细节。这种数据保留带来了前所未有的风险,即第三方(如犯罪黑客或跨国公司)可能在未经消费者同意的情况下获取这些数据。这是因为收集者可能未能充分保护数据,或者为了自身利益而披露数据。我们将收集者允许或因疏忽导致第三方在未经消费者同意的情况下使用数据的行为称为“滥用”。

过去,消费者向教育、宗教和医疗等机构披露数据时,通常是通过口头方式或分散的纸质文件。如今,数据以数字格式传输,使收集者能够以以前无法想象的方式对数据进行排序和报告。随着家庭服务的计算机化程度不断提高,如安全监控、有线电视甚至“智能住宅”,原本只有家庭成员或仆人才能知晓的家庭内部事件数据,现在也被传输到收集者的数据库中。同样,遥感和数据库技术的日益复杂,使得公用事业和电信服务提供商能够获取的数据量大幅增加。

隐私在信息时代的需求演变

技术与法律对

通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间与倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化与分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分与谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析与短时倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并用于实际信号的周期性特征提取与故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持与方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法与其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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