爬知乎盐选小说,判有期徒刑三年

这是「进击的Coder」的第 969 篇分享

作者:K 哥

来源:K 哥爬虫

阅读本文大概需要 5 分钟。

  案件回溯  

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《K哥爬虫 普法专栏》

前段时间,法制日报的《法治周末》栏目,发表了一期关于侵犯著作权的文章,讲的就是利用爬虫技术非法爬取知乎盐选小说的案例。

知乎盐选 👑

知乎盐选是知乎推出的一个会员订阅服务,提供付费阅读的内容,包括但不限于短篇小说、专业课程、电子书、心理测试等。

知乎盐选频道中受众最多的就是盐选小说,而盐选小说最大的特点就是主打短篇,一篇小说通常就一两万字,由于是短篇,所以情节大都十分紧凑,很能吊足读者的胃口,读者往往花上小半天的时间就能看完一个精彩的故事,不不会因为长时间的阅读追文导致身心俱疲。

正是因为有这些特点,盐选小说的读者量还是颇具规模的,但它毕竟是付费会员制,很多不愿意付费的读者看到一半发现要付费解锁全文时就只能急的抓耳挠腮。

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在这种情况之下,免(dao)费(ban)的盐选小说渠道就此应运而生。

盐选鸭APP、盐选书阁、盐神阁等等,都是能免费看盐选小说的渠道,除了诸如此类的平台,还有用在线文档进行传播的方式。以及各类技术论坛关于爬取盐选小说的教程也不在少数。

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有人的地方就有江湖,有需求的地方就有市场,总有一些“聪明人”能敏锐地从中嗅到商机,而本案的主角李某,就是这种聪明过头的人。

李某本是一名软件测试工程师,但技多不压身嘛,工作之余,他还自学了一点儿爬虫技术。

也是偶然的机会,他发现知乎盐选小说有庞大的受众群体后,便萌生了通过爬取知乎付费内容来牟利的念头。

说干就干,李某遂编写了爬虫脚本,经测试确实可以成功爬取到盐选栏目的内容,紧接着他又开发了多个具有阅读和下载功能的微信小程序,打算通过小程序内嵌广告的商业模式从中获利。(这小子还是个多面手:D)

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为了吸引更多用户,提高广告收入,李某还找到了具有网络推广以及运营经验的卢某进行合作。如此一来,有卢某负责在网上发布图文将用户引流至小程序并负责后期的运营,而李某则能够腾开手专心搞技术,只管提供技术支持就行了,最后从中抽取30%的广告收益。

  案件后续  

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《K哥爬虫 普法专栏》

好景不长,知乎很快就监测到了李某的爬取行为,并迅速向公安机关报案。

一个月内,李某和卢某先后被抓获归案,两人对犯罪事实供认不讳。

与以往的盗版行为不同,李某并不是通过搭建网站提供侵权作品,而是利用小程序吸引用户进行搜索和下载,这种犯罪成本更低且行为更为隐蔽。

但公安机关及时联系了涉案云服务平台调取和存证相关电子数据,并围绕涉案作品与著作权权利人作品的同一性比对等方面夯实了证据链条。

2024年12月27日,太仓市人民检察院提起公诉。经审定,两名被告人爬取知乎盐言故事共计3.2万余篇,侵犯著作权罪事实成立。

在证据链完整且犯罪嫌疑人均认罪认罚的情况下,法院最终依法判处如下:

· 李某有期徒刑三年,缓刑四年,并处罚金;

· 卢某有期徒刑二年六个月,缓刑三年,并处罚金。

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  相关法条  

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《K哥爬虫 普法专栏》

《中华人民共和国刑法》

第二百一十七条  侵犯著作权罪

以营利为目的,有下列侵犯著作权情形之一,违法所得数额较大或者有其他严重情节的,处三年以下有期徒刑或者拘役,并处或者单处罚金;违法所得数额巨大或者具有其他特别严重情节的,处三年以上七年以下有期徒刑,并处罚金:

1、未经著作权人许可,复制发行其文字作品、音乐、电影、电视、录像作品、计算机软件及其他作品 的;

2、出版他人享有专有出版权的图书的;

3、未经录音录像制作者许可,复制发行其制作的录音录像的;

4、制作、出售假冒他人署名的美术作品的。

  K言K语  

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《K哥爬虫 普法专栏》

时至今日,知乎已经上线了自己的反盗系统,具备内容监控、反爬取、创作者维权等多种功能,能覆盖盗版网站、小程序、公众号、社群等形式。在本案中,该系统对盗版行为的前期监测和采集就起了关键作用。据官方信息,知乎的反盗版行动已成功抓获犯罪嫌疑人30余名,打击了近10个盗版团伙。(你们可不要以身试法= =)

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技术本身并无善恶之分,但其使用方式却有合法与非法之别。技术中立并不能成为恶意爬取数据行为的借口,若是滥用技术,侵害到了他人的合法权益,那必然会受到法律的制裁。

素材来源:《法治周末》

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点个在看你最好看

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分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论识在
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