网络数据采集的边界在哪里？

　　网络数据采集的边界在哪里？

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　　在网络环境下，违反隐私信息保护的行为频发，由网络数据采集而引发的信息泄露事件频频出现在大众视野。

　　隐私信息的保护涉及采集、使用、披露等多个环节，而采集正是个人信息被滥用的源头。

　　若想彻底从源头上解决、控制问题，能够清晰做到划分合法采集与非法采集的边界就尤其重要。

　　本文将对网络数据采集的概念、方法和如何规避非法采集进行简单介绍。

　　大数据时代，几乎每种网络服务都需要采集用户的信息，出于各种原因，这些数据会被政府部门、相关机构、企业等收集并使用。

　　网络数据采集是指利用互联网搜索引擎技术，通过网络爬虫或网站公开API等方式从网站上获取数据信息，从而实现有针对性、行业性、精准性的数据抓取，并按照一定规则和筛选标准进行数据归类，并形成数据库文件的一系列过程。

　　随着互联网技术的发展和网络海量信息的增长，对信息的获取与分拣成为一种越来越强烈的需求。

　　网络数据采集采用的技术基本上是利用垂直搜索引擎技术的网络爬虫、分词系统、任务与索引系统等技术进行综合运用而完成，人们一般通过以上技术将海量信息和数据采集回后，进行分拣和二次加工，实现网络数据价值与利益更大化、更专业化的目的。

　　在大数据时代，网络爬虫是在互联网上采集数据的主流方法、有利工具，主要是为搜索引擎提供最新最全面的数据。

　　网络爬虫是一种按照一定的规则，自动地抓取Web信息的程序或者脚本。Web网络爬虫可以自动采集所有其能够访问到的页面内容，为搜索引擎和大数据分析提供数据来源。

　　从功能上来讲，爬虫一般有数据采集、处理和存储3部分功能。

　　通俗地将，爬虫就相当于一个探测机器，可以理解为你的“分身”，通过模拟人的行为去浏览各个网站，对网站内容进行查看，或者把看到的信息背回来，像一只虫子一样在楼里不知疲倦地爬来爬去。

　　如果把互联网比作一张大网，那么爬虫就是这张网上的蜘蛛，如果它遇到了自己的猎物（需要的资源），那么它就会将其抓取下来。

　　常用的网络采集系统有：

　　分布式网络爬虫工具：如Nutch

　　Java网络爬虫工具：如Crawler4j、WebMagic、WebCollector

　　非Java网络爬虫工具：如Scrapy（基于Python语言开发）

　　关于爬虫的原理和具体工作流程、爬取策略，将会在后续的文章中详细介绍，在此不再赘述。

　　了解了什么是网络数据采集和网络数据采集的方法，该如何规避非法网络数据采集呢？可以着重注意以下三方面：

　　01

　　与网络数据采集相关的法律/法规有哪些？

　　网络数据采集的法律法规，包括但不限于：

　　02

　　哪些采集行为不合规？

　　在采集过程中，以下采集行为是不合规的：

　　03

　　应该如何规避非法采集？

　　规避非法采集时应当注意：

　　企通查-动态大数据资源中心基于互联网+大数据+人工智能技术构建，通过分布式数据采集集群、数据特征提取、机器学习和深度学习算法模型、NLP文本分析等技术实现了数据的实时更新、高度关联、动态下载、主动推送，提供了全面、权威、及时、准确的数据资源，涵盖了宏观、中观、微观层面的全维度数据体系。大数据资源中心包含上百个维度、上千条二级类目及上千亿数据，数据类型包括结构化数据、网页数据、文本数据、图像数据等，数据存储总量超过500T，为企业采购风控、销售客户评估、Al精准获客、精准招商、投融资、高校科研机构、政府事业单位提供了全方位的数据支持和数据应用解决方案。

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