刑事电子证据保管链证明研究

电子证据既存在与传统书证同样的真实性问题，即需要确认其制作者的真实性，以防伪造、捏造，更重要的是，还存在传统书证不涉及的同一性问题，即证据掉包或混入问题。电子证据同一性证明依赖于电子证据保管链的证明，电子证据保管链具有动态复合性，既涉及原始电子数据的保管链，又涉及呈述性电子数据的保管链。原始电子数据的保管链证明环节有原始电子数据的收集环节、原始电子数据的保管环节、原始电子数据的移送环节。呈述性电子数据保管链证明的环节包括呈述性电子数据发现环节和呈述性电子数据固定环节。刑事电子证据保管链的证明方式主要有笔录证明和证言证明等方式。与传统证据保管链的证明不同，笔录除纸质笔录外还包括电子笔录，证言除取证人员的证言外还包括见证人的证言。此外，原始电子数据和呈述性电子数据保管链证明适用的证明方法存在差异。     

电子数据独立性对证据分类体系的冲击与应对

电子数据在成为独立的证据种类后,与物证、书证及视听资料存在交叉重叠,在理论研究和司法实践中均造成了一定程度的混乱。这一混乱的根源在于我国证据分类体系的封闭和证据分类标准的不统一。在立法和司法解释已经将电子数据独立的前提下,视听资料的范围进一步被限制,已无独立存在的必要;现行法中的物证和书证也无法涵盖数据形态的丰富内容。应当取消视听资料并入电子数据,并将数据形态的物证和书证划归电子数据,这样不仅能够有效厘清不同证据之间的界限,更有利于电子数据独特证据规则的建立。     

充满魅力的SQL语句的VFP、VB中的应用

我们可以设想：在一个人事管理系统的数据库中，为减少数据冗余，节约存贮空间，主要数据表中多项字段的内容均需以代码表示，而相应的代码内容存放于其它表中，比如部门代码、民族代码、学历代码，政治面貌代码、学历编码，而往往我们又需要根据多项条件进行查询，这就得在访问主数据表的同时，还需访问相应的代码内容表。     

“电子数据”概念之重述

新刑事诉讼法增加了“电子数据”这一全新形态的证据种类,但是在理论研究和司法实践中,电子数据与相近似概念仍处于混用的状态。对电子数据概念的界定,应当准确界定“电子”与“数据”的内涵,并将之与其他理论概念相区别。“电子数据”的完整概念可以表达为：借助现代信息技术、利用电子设备生成、存储、传输而成的,以电子形态存在的证明案件事实的数据（包括模拟数据与数字数据）。电子数据与电子证据没有区分的必要,电子数据包含计算机数据与数字数据,构成种属关系。电子数据与科学证据是交叉关系,只有科学分析型的电子数据才是科学证据,因此电子数据并非一律要进行司法鉴定。     

民事诉讼中电子数据的认定

我国《民事诉讼法》明确地规定了“电子数据”为法定独立的证据形式,肯定了电子数据在民事诉讼活动中的证据能力和法律地位,然而并未对其认定规则作出详细规定,从而导致在认定方面存在较大的分歧。对于电子数据的认定,应当适用《最高人民法院关于民事诉讼证据的若干规定》中对证据审查认定的一般性规定,同时也应当针对电子数据的独特性作出特殊性规定,肯定CA认证、EDI中心、DRM、数字签名和时间戳等新型收集手段的合法性、变更对其原件的要求、肯定单一电子数据的证明力、明确数个电子数据证明同一事实时各电子数据证明力大小的认定原则。     

充满魅力的SQL——SQL语句在VFP、VB中的使用

一、SQL 查询语句的优越性我们可以设想:在一个人事管理系统的数据库中,为减少数据冗余,节约存贮空间,主要数据表中多项字段的内容均需以代码表示,而相应的代码内容存放于其它表中,比如部门代码、民族代码、学历代码,政治面貌代码、学历编码。而往往我们又需要根据多项条件进行查询,这就得在访问主数据表的同时,还需访问相应的代码内容表。完成一个这样的查询,我     

不确定性人工智能数据的证据分析

由于人类在认识过程中表现出的智能和认知不可避免地伴随着不确定性，不确定性人工智能电子数据的可信性和证据分析的科学性问题也成为人们关注的重点。在司法实践中，需要通过区分基于有形物和基于语言(包括自然语言与人工语言)的证据属性来审查不确定性人工智能电子数据的可信性。同时，基于贝叶斯网络，实践中还需要在不确定性人工智能的信息点挖掘、模式识别以及证据表达方式三方面充分利用规则表示概念之间的关系，建立不确定性人工智能分析电子数据的认知模型，并用拓扑势形式化地表示电子数据信息中的规律性，这样才能确保不确定性人工智能电子数据证据分析过程的科学性。     

不确定性人工智能数据的证据分析

由于人类在认识过程中表现出的智能和认知不可避免地伴随着不确定性，不确定性人工智能电子数据的可信性和证据分析的科学性问题也成为人们关注的重点。在司法实践中，需要通过区分基于有形物和基于语言(包括自然语言与人工语言)的证据属性来审查不确定性人工智能电子数据的可信性。同时，基于贝叶斯网络，实践中还需要在不确定性人工智能的信息点挖掘、模式识别以及证据表达方式三方面充分利用规则表示概念之间的关系，建立不确定性人工智能分析电子数据的认知模型，并用拓扑势形式化地表示电子数据信息中的规律性，这样才能确保不确定性人工智能电子数据证据分析过程的科学性。     

技术侦查中大数据取证的法律规制

进入大数据时代,侦查机关通过技术侦查措施得以接触更为丰富的数据集合,并在其中提取出有利于案件侦破的刑事证据。由于取证手段的特殊性,其所获取证据材料的争议性也更突出。技术侦查过程中的大数据取证行为亟需严格的法律规制。在侦查过程中应当进一步强化取证监督,规范“信息数据”的提取流程;审查起诉环节实现对“证据材料”的筛选查验,破解证据使用的异化情形;在审判阶段,通过严格的证据审查、特殊的质证制度以及非法证据排除规则对“定案根据”予以认定,以此倒逼技术侦查中大数据取证规范化。     

论非法电子数据之排除——以电信网络诈骗犯罪为视角

电信网络诈骗犯罪中，合法性欠缺的电子数据难以被排除，其根源在于我国法律及司法解释对于非法电子数据的排除采取一种非常保守的态度，电子数据很难构成“非法证据”，一般只构成“瑕疵证据”并适用裁量排除。对电子数据的获取，司法解释未区分任意侦查与强制侦查，且有以技术手段模糊强制措施的不良倾向，这导致了排除的困难。电子数据不应成为非法证据排除规则的例外，应参照实物证据设置两个层次的证据排除。对于严重违反程序以及侵犯基本权利所获取的电子数据，不允许补正和合理解释，应予以绝对排除；对于违反一般程序和技术规范所获取的瑕疵电子数据，应当适用裁量排除，并分别建立文书审查和技术审查这两种不同的裁量方式。