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一本书读懂数据合规的底层逻辑。
内容简介
本书介绍了数据合规的理论及适用场景，作者探讨了数据、数据管理与纠纷解决等多方面的知识，建立了国内比较完备的数据与数据合规理论体系。对如个人信息、数据交易、数据安全公共数据、数据资产与人工智能生成等内容也进行了专门的讨论。
本书作者团队丰富多元，既有高校资深教授、地方立法机构从业者、实务经验丰富的大律师，也有头部企业从业人员，内容既有学术调性，也通俗易懂，读起来也轻松有趣。
作者简介
作者陈吉栋，同济大学法学院副教授。上海交通大学民商法博士（师从彭诚信教授），美国爱荷华大学访问学者，入选2018年上海市浦江人才计划（浦江学者）、上海市青年法学法律人才库。主要从事民法基础理论研究，近年来研究兴趣为数据信息与人工智能法、都市法。兼任上海市人工智能社会治理协同创新中心研究员、上海市数据交易专家委员会委员等职。
章节目录
版权信息
作者名单
序
第一章 数据合规概论
一、 数据合规的概念
（一）如何理解“数据”
（二）如何理解“合规”
二、 数据合规的历史梳理
（一）数据合规的起源
（二）数据合规的立法史
三、 数据合规的总体图景的提出
第二章 数据合规的正当性基础
一、 数据合规与规制的关系
二、 规制资源的格局转变
三、 规制空间的重构
第三章 数据合规的实践路径
一、 数据风险管理
二、 数据风险的识别：数据处理生命周期
（一）数据采集阶段的风险
（二）数据传输阶段的风险
（三）数据存储阶段的风险
（四）数据处理阶段的风险
（五）数据交换阶段的风险
（六）数据销毁阶段的风险
三、 数据风险的预防：风险预防原则
（一）风险预防原则的基本构造
（二）风险预防原则之“风险”要素：数据风险的评估与分级
（三）风险预防原则之“预防”要素：数据风险的预防与限制
第四章 个人信息保护合规
一、 导入案例与问题
二、 原理阐释
（一）个人信息处理的基本概念
（二）个人信息处理的基本原则
三、 合规要点指引
（一）处理的告知
（二）基于同意的个人信息处理
（三）基于合同目的所必需的个人信息处理
（四）基于其他合法性基础的个人信息处理
（五）敏感个人信息的处理
（六）多方处理个人信息的情形
（七）公开个人信息的处理
四、 讨论与展望
（一）基于风险与信任的合规理念
（二）隐私政策能否构成格式条款
（三）个人信息处理的合法性基础叠加
（四）捆绑禁止问题
（五）权利冲突问题
第五章 数据流通交易合规
一、 导入案例与主要问题
二、 原理阐释
（一）架构逻辑的合规问题
（二）市场逻辑的合规问题
三、 合规要点指引
第六章 公共数据授权运营合规
一、 导入案例与主要问题
二、 原理阐释
（一）狭义的公共数据授权运营
（二）广义的公共数据授权运营
三、 合规要点指引
（一）授权主体的合规关注点
（二）运营主体（被授权主体）的合规关注点
四、 讨论与展望
第七章 生成式人工智能的数据侧合规
一、 导入案例与主要问题
二、 原理阐释
（一）人工智能的分类
（二）生成式人工智能技术与深度合成技术
（三）《生成式人工智能服务管理暂行办法》的适用范围
（四）大模型的发展与数据语料库的建设
三、 合规要点指引
（一）生成式人工智能服务使用特殊情形的讨论
（二）基于违法训练数据取得的大模型及参数能否继续使用
（三）服务提供者和模型开发者预训练数据的合规性
（四）服务提供者储存和利用使用者输入信息的合规问题
（五）大模型关联数据出境的合规风险
（六）AIGC的著作权问题
第八章 数据资产入表合规
一、 导入案例与主要问题
二、 原理阐释
（一）数据资产入表的内涵
（二）“数据二十条”与数据资产入表
（三）如何理解不同语境下的“数据资源”
（四）数据资产入表的难点
三、 合规要点指引
（一）《企业数据资源相关会计处理暂行规定》对数据资源会计处理的具体要求
（二）数据资产入表的合规问题
（三）对企业数据资产入表准备工作的建议
四、 讨论与展望
（一）数据资产入表与数据资产衍生金融服务与产品
（二）将数据资源确认为“存货”时对“出售”的判断问题
附录 《上海数据交易所数据交易安全合规指引》
数据合规3.0：基础理论与场景指引是2024年由人民邮电出版社出版,作者陈吉栋。
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