python爬取企业工商数据相关数据报告_免费下载-镝数聚dydata,相关行业数据商务车,财务风险详细分析,管理水平,薪酬水平,卡车,经营分析数据爬取治理报告 数据爬取的核心技术是网络爬虫技术,具备高时效性、高准确性、广覆盖面、低准入门槛和攻防不平衡等特点。基于爬取逻辑可以分为通用式网络爬虫、聚焦式网络爬虫、增量式网络爬虫、深度网络爬虫和分布式网络爬虫。 一方面,数据爬取在技术和产业应用上不断发展,极大地促进了数据资源的流通和变现;另一方面,数据爬取的滥用带来了影响网站正常运营,网络安全投入增加、数据泄露风险加剧、新型网络攻击和引发市场恶性竞争等风险。 数据爬取是否涉嫌违法犯罪,主要依赖于行为人在数据爬取的“访问进入——获取数据——使用数据”三个阶段下行为的综合考量。主要包括访问进入的计算机信息系统性质,是否得到足够充分授权,是否提供非法程序,访问进入后对计算机信息系统的影响,是否对计算机信息系统安全措施进行技术性规避或破解;是否实质上获取数据,获得数据类型是否涉及个人数据、内容数据、商业数据、重要数据;以及数据被爬取后的处理方式和流通走向等十一个核心因素。 数据爬取在治理中主要面临安全与发展难以平衡,数据基本权属仍无定论,数据法治体系尚不完善,行业性共识规范缺乏,数据壁垒严重,高质量数据供给较少,与其他议题交织复杂等方面的困境难点。 【更多详情,请下载:数据爬取治理报告】
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    更新时间:2024-11-19
    数据爬取治理报告 数据爬取的核心技术是网络爬虫技术,具备高时效性、高准确性、广覆盖面、低准入门槛和攻防不平衡等特点。基于爬取逻辑可以分为通用式网络爬虫、聚焦式网络爬虫、增量式网络爬虫、深度网络爬虫和分布式网络爬虫。 一方面,数据爬取在技术和产业应用上不断发展,极大地促进了数据资源的流通和变现;另一方面,数据爬取的滥用带来了影响网站正常运营,网络安全投入增加、数据泄露风险加剧、新型网络攻击和引发市场恶性竞争等风险。 数据爬取是否涉嫌违法犯罪,主要依赖于行为人在数据爬取的“访问进入——获取数据——使用数据”三个阶段下行为的综合考量。主要包括访问进入的计算机信息系统性质,是否得到足够充分授权,是否提供非法程序,访问进入后对计算机信息系统的影响,是否对计算机信息系统安全措施进行技术性规避或破解;是否实质上获取数据,获得数据类型是否涉及个人数据、内容数据、商业数据、重要数据;以及数据被爬取后的处理方式和流通走向等十一个核心因素。 数据爬取在治理中主要面临安全与发展难以平衡,数据基本权属仍无定论,数据法治体系尚不完善,行业性共识规范缺乏,数据壁垒严重,高质量数据供给较少,与其他议题交织复杂等方面的困境难点。 【更多详情,请下载:数据爬取治理报告】
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