Research on the Legal Mechanism of Personal Information Protection in Cross-border Data Flows Based on Numerical Analysis Methods
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The rapid growth in the scale of cross-border data flow has pushed the protection of personal information to become an important issue of global concern.This paper drafts a legal adjustment mechanism for the protection of personal information under cross-border data, and builds a data sovereignty practice system from the aspects of comprehensive strength construction and crossborder flow pilot.It utilizes civil law, criminal law and administrative law to protect personal information in cross-border data flow.Based on the numerical analysis method, the legal protection mechanism of personal information in cross-border data flow is discussed in depth.The numerical analysis results show that the probability of personal information exposure increases to about 0.35 when the ratio of malicious nodes under the legal mechanism of this paper is 0.5.The estimated accuracy of personal information protection effect increases by 65.16% to 80.52% when the enforcement strength of this paper's mechanism is 0.7 and the sample size of companies is 300.Fixing the initial ratio of cross-border data information disclosure, the smaller the initial ratio of personal information protection, the faster the speed of personal information leakage under the legal mechanism.The investigators' scores on the personal information risk indicators of a cross-border ecommerce platform are uniformly distributed between 1 and 2, and the sum of the overall scores is less than 10, demonstrating the effectiveness of the legal mechanism constructed in this paper on the protection of personal information.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle