摘要：为构建针对恶意爬取企业数据行为的刑法规制体系，平衡企业数据安全保护、数据价值流通需求，本文提出了以法益保护理论为基础的规制路径：对突破安全防护、造成实质损害的行为入罪，区分正常数据采集、恶意攻击，确立“择一重罪处断”原则，为数字经济时代恶意爬取企业数据行为犯罪的立法完善提供了理论参考。
　　关键词：企业数据；刑法规制；数据安全
　  引言
　　在大数据时代不断发展的背景下，数据资源是企业的核心竞争力，也是企业的战略性资产。爬虫技术是自动化数据采集工具，部分不法分子利用其恶意窃取企业数据的行为日益增加，损害了企业的合法权益[1]。目前，我国法律对此类违法行为的规制存在标准模糊、适用困难等问题。基于此，研究恶意爬取企业数据行为的特征、危害，建立合理的刑法规制体系具有重要意义。
　　一、恶意爬取企业数据行为的概述
　　恶意爬取企业数据是指未经目标企业明确授权或违反其意愿，使用爬虫技术或其他技术手段，非法、大规模获取其非公开或受保护数据资源的行为。此类行为违反网站服务条款、侵犯企业商业秘密、知识产权，触犯《中华人民共和国反不正当竞争法》《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》等法律法规，导致数据泄露、服务中断、经济损失。
　  二、恶意爬取企业数据行为的刑法规制路径
　　1.恶意爬取企业数据行为的刑法规制立场
　　在数字经济快速发展的背景下，企业数据已成为企业的核心商业资源。基于法益保护理论，要认识到企业数据是需要法律保护的重要利益，是推动经济社会发展的关键。在规制恶意爬取企业数据行为时，要保护企业数据权益、促进数据价值流动。制定相关刑法规制措施时，既要充分考虑数据安全的保护需求，又要考虑数据流通产生的社会效益，还要防止数据垄断产生的负面影响。因此，运用利益衡量原则，建立科学合理的刑法规制体系，能够保证企业数据安全，促进数据的合理流动、价值创造，实现企业的可持续发展。
　  2.恶意爬取企业数据行为的刑法规制限度
　　在平衡企业数据安全与合法流通的问题上，近年来数据泄露事件频发，企业数据遭受恶意爬取的情况不断增多[2]。在进行刑法规制时，要保持理性态度，既要遏制恶意爬取行为，又要避免过度干预正常的数据采集、技术创新活动。也就是说，不能将所有未经授权的数据爬取行为一律视为犯罪，仅违反爬虫协议、突破技术反爬措施的行为也不一定构成犯罪。例如，在某金融机构数据爬取案中，法院认定，虽爬取行为违反爬虫协议，但因数据未被滥用且未造成实际损失，不构成刑事犯罪，体现了刑法规制的谦抑性。由此可见，应在保护企业数据安全的同时，为数据流通、利用预留空间。
　  3.恶意爬取企业数据行为的罪数确定
　　在处理恶意爬取企业数据的刑事案件时，要全面考虑行为的危害性——此类行为既威胁计算机信息系统安全，又侵犯数据承载的各类法益。在确定罪责时，应当采用想象竞合的处理方式，在涉及多个罪名时“择一重罪处断”。该处理方式既体现了刑法的谦抑性原则，又维护了法律的公正性、合理性；在实践中通过想象竞合将多罪名归结为一罪处理，既能保护企业数据权益，又能避免刑罚过度扩张。
 　 结语
　　本文提出恶意爬取企业数据行为的刑法规制分析方法，构建规制体系并剖析相关法律的作用。该规制路径可提升对恶意爬取行为的判断能力，为指导此类行为的刑法规制实践提供理论支持。未来，随着区块链、生成式AI等新技术的普及，恶意爬取手段将更加隐蔽复杂，亟待动态完善刑法规制体系，以适应数字经济发展需求。
　　参考文献：
　　[1]陈淑婷.中小企业爬取数据的正当性及规制路径[J].华南理工大学学报(社会科学版),2024,26(04):100-110.
　　[2]周佳颖,吴道霞.竞争法视角下企业数据爬取行为合规研究[J].山西高等学校社会科学学报,2024,36(03):38-46.
　　作者单位：慈溪市人民检察院