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出版者:Bradford Pub Co

作者:Hart, Jonathan D.

出品人:

页数:448

译者:

出版时间:

价格:65

装帧:Pap

isbn号码:9781932779158

丛书系列:

图书标签:

• Web Law
• Internet Law
• Cyberlaw
• E-commerce Law
• Intellectual Property
• Online Privacy
• Digital Rights
• Legal Technology
• 2005
• Law

《数字时代的隐私边界：法律与技术的博弈》（暂定书名） 引言 在信息爆炸与技术飞速迭代的今天，隐私已成为个人最基本也是最受威胁的权利之一。从早期的电子邮件加密到如今无处不在的社交媒体、物联网设备，再到新兴的基因测序和人工智能，技术的进步以前所未有的方式拓展了我们对个人信息的收集、存储、分析和传播的能力。与此同时，这些能力也带来了严峻的隐私挑战，迫使法律体系不断调整和适应。本书旨在深入剖析数字时代隐私边界的演变，探究法律与技术之间错综复杂的博弈关系，并展望未来隐私保护的新可能。 第一部分：隐私权的历史演进与数字时代的挑战 1. 隐私权的萌芽与发展： 从“不被打扰的权利”到“信息自主权”。追溯隐私权概念的哲学根源和法律演变，探讨其在不同历史时期的表现形式，如肖像权、通信秘密等。 早期隐私困境：工业革命、报纸的普及对个人生活领域的侵扰。 “隐私权”概念的提出：沃伦与布兰代斯的经典论文及其影响。 2. 数字革命重塑隐私： 互联网的出现：信息传播的去中心化与大规模化，个人数据成为可交易的商品。 大数据时代：海量数据的收集、存储与分析能力，如何通过算法勾勒出个人画像，并预测个人行为。 移动互联网与物联网：个人信息无时无刻不在被捕获，从地理位置到生活习惯，几乎无所遁形。 新兴技术带来的新挑战： 人工智能（AI）与机器学习： 自动化数据分析、模式识别、预测性判断，AI是否会成为隐私的“终结者”？AI的“黑箱”问题对可解释性和问责制的冲击。 基因隐私： 基因信息的独特性、可遗传性及其潜在的歧视风险。基因测序的普及如何影响个人隐私？ 生物识别技术： 指纹、面部识别、虹膜扫描等，其便捷性与安全性的双刃剑。 区块链技术： 在去中心化存储和数据所有权方面的潜力，以及其匿名性与可追溯性带来的复杂性。 个人信息的新定义：从姓名、地址到浏览记录、社交关系、健康数据、行为模式，隐私的边界不断被拓展和模糊。 第二部分：现有法律框架下的隐私保护困境 1. 传统隐私法的局限性： 地域性与跨国界数据流动：传统法律往往基于国家边界，难以有效管辖全球性的互联网数据。 静态与动态数据：传统法律更多关注静态信息，难以应对大数据时代的动态、实时数据分析。 “通知与同意”模式的失效：长篇大论的隐私政策、模糊不清的同意选项，使“同意”形同虚设。 对技术中立性的反思：法律如何避免滞后于技术发展？ 2. 全球主要隐私保护法规概览与比较： 欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）： 核心原则：合法、公平、透明；目的限制；数据最小化；准确性；存储限制；完整性与保密性；问责制。 重要概念：个人数据、敏感个人数据、数据控制者、数据处理者、数据主体权利（访问权、更正权、删除权、限制处理权、数据可携带权、反对权）。 影响与挑战：对全球数据处理者的合规要求，域外效力，巨额罚款的威慑力。 美国隐私法律体系： 扇形法（Sectoral Approach）：缺乏统一的联邦隐私法，而是针对特定领域（如HIPAA，COPPA，FCRA）立法。 州层面立法：如《加州消费者隐私法》（CCPA）及其后续修正案（CPRA）的出台，标志着美国隐私保护的进步。 执法与监管：联邦贸易委员会（FTC）的角色，州总检察长。 其他国家与地区的隐私保护实践： 简要介绍亚洲（如中国《个人信息保护法》）、加拿大、澳大利亚等地的立法特点。 各国法规的共性与差异： 比较不同法规在数据主体权利、数据跨境传输、执法机制等方面的异同，以及由此产生的合规挑战。 3. 数据泄露与滥用的法律应对： 数据泄露的定义与法律责任：谁应承担责任？侵权责任、合同责任。 通知义务：发生数据泄露后，法律要求向数据主体和监管机构进行通知的规定。 损害赔偿：数据主体在遭受数据泄露和滥用时的法律救济途径。 监管机构的调查与处罚：执法机构如何处理数据泄露事件，以及对违规者的处罚机制。 第三部分：法律与技术的融合：创新与未来 1. 技术赋能隐私保护： 差分隐私（Differential Privacy）： 如何在不泄露个体信息的前提下，对数据集进行统计分析。 同态加密（Homomorphic Encryption）： 在数据加密状态下进行计算，解决数据在处理过程中的隐私暴露问题。 联邦学习（Federated Learning）： 在不共享原始数据的情况下，协同训练机器学习模型，保护模型训练过程中的数据隐私。 匿名化与假名化技术： 持续改进数据脱敏方法，应对去匿名化攻击。 隐私增强技术（PETs）： 探索更多利用技术手段实现隐私保护的新方法。 2. 法律的“技术化”与“可编程化”： 数据治理框架： 如何设计更清晰、可操作的数据治理规则，使其能够被技术系统理解和执行。 隐私 by Design & by Default： 在产品设计初期就融入隐私保护考量，以及默认设置即为最高隐私保护级别。 自动化合规工具： 利用技术实现对隐私政策的审查、用户同意的管理、数据访问的审计等。 区块链在隐私保护中的应用： 数据所有权证明、去中心化身份管理、安全数据共享平台。 3. 新兴领域的隐私治理： AI伦理与隐私： 如何确保AI系统的公平性、透明性，避免算法偏见带来的歧视和隐私侵犯。 元宇宙与虚拟世界的隐私： 沉浸式体验带来的新数据类型（动作、情绪、社交互动），以及虚拟空间中的身份、财产与隐私。 数字遗嘱与身后数据处理： 个人去世后，其数字资产和数据如何处理？ 供应链隐私： 跨越多个机构的数据流动，如何确保整个链条上的隐私安全。 4. 未来展望： 隐私作为一项人权与社会契约： 重新审视隐私在数字社会中的根本价值。 全球隐私治理的协调与合作： 面对跨境数据流动的现实，需要更强的国际合作。 数字公民权利的重塑： 个人在数字世界中应享有的权利清单。 法律、技术与伦理的协同发展： 建立一个更加平衡、可持续的数字未来，使技术发展服务于人类福祉，而非侵蚀个人尊严。 结论 数字时代的隐私挑战是复杂且持续演进的。本书通过梳理隐私权的演变、分析当前法律框架的困境，并积极探讨技术与法律的融合之道，旨在为读者提供一个全面深入的视角。面对前所未有的技术浪潮，我们需要不断反思和创新，构建一个既能拥抱技术进步，又能有力保障个人隐私的法律与社会体系。这不仅关乎个体权利，更关乎数字社会的可持续发展与人类的未来。

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