网络爬虫是一种中立的技术手段，数据爬取是否构成犯罪，要根据爬取行为本身和获取数据的性质进行实质性判断；流量造假危及数据信用生态，形成了大量经济泡沫，建议通过立法增设“妨害数据信用罪”来加强打击。

　　2020年，疫情的巨大挑战和数字经济的蓬勃发展共同构成了网络空间治理的大背景，针对数据爬取、流量灰黑产、个人数据保护等方面的新问题，刑法学应该如何作出回应？来自清华大学、中国政法大学、浙江大学等机构的专家和互联网企业代表就此展开了讨论。

　　公民个人信息保护与大数据产业发展之间、信息自由与信息安全之间该如何寻求平衡？在梳理现行法律的基础上，部分专家建议应该对整体保护框架进行改进，对于公开信息的流转问题，刑法应该保持谦抑。

　　清华大学法学院博士生导师、教育部“长江学者”劳东燕教授认为，现有的法律保护框架存在四大缺陷：没有规制数据滥用行为、对个人权利的刑法保障明显不足、无法准确体现不法行为的本质以及保护不足和过度犯罪化问题。她同时建议，应实现从数据收集到数据使用、从秩序导向到权益导向、法权进路与利益衡量并用、控制原则与防御原则并举的四个转换。

　　华东政法大学博士生导师张勇教授认为，知情同意是个人信息自决权的核心，法律应在信息自由与信息安全之间进行利益平衡。对于侵犯公民个人信息罪中的“违反国家有关规定”，他认为应该进行限制解释，同时，将APP用户知情同意看做刑法上被害人同意的出罪事由，但其出罪功能应受到适度限制。

　　网络爬虫又称为网页蜘蛛、网络机器人，是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。网络爬虫是大数据和人工智能的基础，已经融入日常生活的方方面面。根据场景和诉求，网络爬虫可分为通用网络爬虫、聚焦网络爬虫、增量式网络爬虫和Deep Web 爬虫，并不是一项违法技术。

　　杭州长三角大数据研究院研究员宋伟进一步指出，爬虫技术是一种中立的计算机技术，各网站的robots协议也不是技术保护措施。他认为，不是所有的爬取行为都是违法的，是否构成犯罪，要根据爬取行为本身的具体情况，和获取的数据性质进行实质性判断。

　　上述观点也得到了浙江理工大学法政学院教授揭萍的支持，她将爬虫行为的刑事法律风险分为三种类型，即使用技术的风险、爬取数据的风险和使用获取数据的风险。揭萍认为，爬虫行为的法律规制需要遵循刑法的谦抑性原则，在入罪时要加强场景判断和主观目的判断。

　　据与会的北京字节跳动科技有限公司刑事法务总监姜楠介绍，仅抖音平台，抖音安全中心日均拦截刷量、刷粉等违法违规内容、行为即超过了10亿次，可见打击流量黑灰产问题的难度和必要性。

　　中国政法大学网络法学院副教授李怀胜认为，司法机关面对新型不法行为具有陌生感，未充分认识到群控软件的社会危害性，具体案件定性上存在较大争议，黑灰产整体态势猖獗而单独打击群控软件效果和威慑力较小，都是目前打击群控软件所面临的困难。

　　浙江大学互联网法律研究中心主任高艳东提出，“流量黑灰产”破坏了数字经济的基础秩序，形成了大量经济泡沫，具有严重的社会危害性。由于其规模化、匿名化等特点，其他部门法在对其进行惩处时出现了治理失灵的状况，因此迫切需要诉诸刑法这一最后保护手段。但我国刑法对恶意刷量行为尚无明文规定，非法经营罪、破坏计算机信息系统罪、虚假广告罪、非法利用信息网络罪几种规范路径都有其漏洞和盲区，存在寻法障碍。

　　因此他建议地址ip代理，可以从立法上进行回应，增设“妨害数据信用罪”，从法益重构、理念纠正、规范设计和制度协调四个维度来保护数据信用。