عصر دیجیتال در مقیاس بی سابقه ای از جمع آوری اطلاعات شخصی، ذخیره سازی و پردازش قرار گرفته است، زیرا شرکت ها از هر بخش، مخازن گسترده ای از اطلاعات کاربر را جمع آوری می کنند، شیوع نقض داده ها هر دو به صورت فرکانس و شدت افزایش یافته است، هنگامی که میلیون ها نفر از شرکت های حساس خود را در معرض داده اند، سیستم حقوقی باید پاسخ دهد.

تکامل داده های BRAN Licutation

اقدامات طبقاتی نقض داده ها جدید نیستند، اما مسیر آنها با موانع قانونی قابل توجه و احکام اساسی مشخص شده است.در اوایل دهه ۲۰۰۰، تعداد کمی از شاکیان موفق به اخذ گواهینامه یا غرامت شدند. دادگاه ها اغلب موارد را برای عدم وجود LT 3: بند III] که در ابتدا یک آسیب مشخص را مشخص کردند، رد کردند (در سال ۲۰۱۶، باید یک تصمیم به ویژه سرقت اطلاعات بالا را مشخص کنند).

نقض عمده مانند کسانی که در Equifax (2017)، یاهو (2013-2014)، و ماریوت (2018) تولید دادخواست های چند رشته ای گسترده (MDLs) این موارد سابقه در مسائل مانند کاتتر، خسارت، و نقش نظارت بر اعتبار، به عنوان مثال، کل تا 700 میلیون دلار، ارائه جبران خسارت برای از دست دادن جیب و زمان صرف شده است، با این وجود این حساب های کوچک، هزینه های اضافی، با وجود این تعداد اندک است.

زیرساخت های قانونی برای اقدامات طبقاتی نقض داده همچنان بالغ است.افزایش بیمه سیبر پویایی جدید را معرفی کرده است: بیمه گران اغلب بودجه دفاع و حل و فصل را تامین می کنند، اما همچنین به طور فزاینده ای از دادگاه ها خواسته می شود تا تعیین کنند که آیا شرکت ها اقدامات امنیتی "منطقی" را اتخاذ کرده اند - استانداردی که همچنان به طور گسترده ای برای شناسایی بیشتر و توصیه های مربوط به پرونده های نظارتی، به تایید دقیق تر از سوی کاربران، به عنوان تضمین های بیشتر پرونده های هدایت می شود.

راننده های حقوقی و نظارتی

آینده اقدامات طبقاتی نقض داده ها به شدت تحت تأثیر قوانین نوظهور و چارچوب های نظارتی قرار خواهد گرفت: تاثیر اضافی GDPR اروپا و کار ظریف قوانین حریم خصوصی دولتی در ایالات متحده.

GDPR و حق با سو

مقررات حفاظت از داده عمومی (GDPR) به موضوعات داده حق مستقیم برای جبران خسارت های مادی و غیر مادی می دهد، در حالی که اقدامات طبقاتی تحت GDPR به اندازه ایالات متحده رایج نیستند، مکانیسم هایی مانند اقدامات نمایندگی در مقررات مقررات مقررات مقررات مقررات اتحادیه اروپا برای "از دست دادن کنترل" بر داده های شخصی، مفهومی که می تواند بر اعتبار قانونی آمریکایی تأثیر بگذارد.[۱]

شرکت های آمریکایی که داده های اتحادیه اروپا را اداره می کنند نمی توانند این تعهدات را نادیده بگیرند. [۱] ارتباط بین حقوق GDPR و روش اقدام کلاس ایالات متحده ممکن است دادگاه های آمریکایی را تشویق کند تا دکترین های وسیع تری را اتخاذ کنند.

قوانین حریم خصوصی و آسیب های قانونی

در غیاب یک قانون جامع حریم خصوصی فدرال، دولت ها خود را به تصویب رسانده اند. (قانون حریم خصوصی مصرف کننده کالیفرنیا (CCPA) و جانشین آن، قانون حقوق حریم خصوصی کالیفرنیا (CPRA)، ایجاد یک حق خصوصی عمل تنها برای نقض داده ایلینوی، نه برای سایر موارد نقض قانون ایمنی، آسیب های قانونی بین 100 دلار و 750 دلار در هر حادثه مصرف کننده، یا خسارت واقعی، که باعث ایجاد یک دادگاه قوی تر است - حتی برای نقض قانون بی نظیر آن.

لینک: California دادستان کل CCPA

داوری و حذف فعالیت های کلاس

یکی از مهمترین موانع اعمال نقض داده ها، شیوع بندهای داوری اجباری با معافیت های عملی کلاس در قراردادهای مصرف کننده است. شرکت هایی مانند Uber، Equifax (بعد از نقض) و بسیاری از ارائه دهندگان خدمات آنلاین در این مقررات قرار داده اند، دادگاه عالی بارها این بندها را تحت قانون داوری فدرال، برای داوری فردی، با این حال، اداره حفاظت مالی (CF) و دادستان کل در حالی که به طور غیر قابل انکار است، به طور کلی استفاده از یک روند قانونی آنها را نشان می دهد.

روند تکنولوژی بر کاهش فشار

فناوری یک شمشیر دو لبه برای اقدامات طبقاتی نفوذ داده است.از یک طرف، امنیت سایبری بهبود یافته می تواند فرکانس نقض را کاهش دهد.از سوی دیگر، هنگامی که نقض ها رخ می دهد، قانونی دیجیتال ابزار قدرتمندی برای شاکیان فراهم می کند.

قوانین دیجیتال و شواهد

تجزیه و تحلیل مدرن پزشکی می تواند دقیقاً مشخص کند که چه زمانی یک نقض رخ داد، چگونه داده ها از بین رفته و چه کسی به آن دسترسی پیدا کرد. وکلای ساده اکنون به طور منظم شرکت های متخصص را استخدام می کنند تا اطلاعات سرور، ترافیک شبکه و پایگاه های داده را بررسی کنند، این شواهد می توانند بی اعتمادی ایجاد کنند - به عنوان مثال، اگر یک شرکت نتواند یک آسیب پذیری شناخته شده یا موارد رمزگذاری ضعیف را مورد استفاده قرار دهد، همچنین این واقعیت را قادر می کند که در مورد بحث و بحث در مورد سوء استفاده قانونی قرار می گیرد.

هوش مصنوعی در تشخیص و مسئولیت پذیری

هوش مصنوعی هر دو سیستم تشخیص نفوذ مبتنی بر هوش مصنوعی را می تواند نفوذ در زمان واقعی را شناسایی کند، به طور بالقوه آسیب را محدود می کند، اما AI همچنین نظریه های جدید مسئولیت پذیری را مطرح می کند.اگر یک شرکت به سیستم AI متکی باشد تا داده های مربوط به هدف را محافظت کند و سیستم بدون شک به دلیل اطلاعات نادرست یا سوگیری الگوریتم، مسئولیت تصمیمات AI را نقض می کند؟ دادگاه هنوز به طور عمیقی با استفاده از هوش مصنوعی مواجه نشده است - این اقدامات اطلاعاتی و اطلاعاتی که به عنوان اطلاعات مربوط به طور خاص مورد انتظار می شود، اطلاعات مربوط به اطلاعات مربوط به اطلاعات مربوط به اطلاعات مربوط به اطلاعات مربوط به اطلاعات مربوط به اطلاعات مربوط به اطلاعات مربوط به اطلاعات مربوط به اطلاعات مربوط به اطلاعات مربوط به اطلاعات مربوط به اطلاعات مربوط به اطلاعات مربوط به اطلاعات مربوط به اطلاعات مربوط به اطلاعات مربوط به اطلاعات مربوط به اطلاعات مربوط به اطلاعات مربوط به اطلاعات مربوط به اطلاعات مربوط به اطلاعات مربوط به اطلاعات مربوط به اطلاعات مربوط به اطلاعات مربوط به اطلاعات مربوط به اطلاعات مربوط به اطلاعات مربوط به اطلاعات مربوط به اطلاعات مربوط به اطلاعات مربوط به اطلاعات مربوط به اطلاعات مربوط به نفوذ و اقدامات مربوط به اطلاعات مربوط به اطلاعات مربوط به اطلاعات مربوط به اطلاعات مربوط به اطلاعات مربوط به اطلاعات مربوط به نفوذ و اقدامات مربوط به اطلاعات مربوط به اطلاعات مربوط به اطلاعات مربوط به اطلاعات مربوط به

نظارت بر وب تاریک و شناسایی هارم

Plaintiffs اغلب به سرویس های نظارت وب تاریک متکی است تا نشان دهد که مدارک سرقت شده معامله شده یا استفاده شده است.این خدمات می تواند نشان دهد که داده ها برای فروش ارائه شده است، حمایت از ادعاهای "خطر جدی سرقت هویت" است، دفاع کنندگان مخالف این است که لیست صرف در وب تاریک نشان نمی دهد سوء استفاده واقعی است.

چالش ها و انتقادات

علی رغم افزایش تعداد فعالیت های طبقاتی نقض اطلاعات، سیستم با انتقادات قابل توجهی مواجه است. متداول ترین شکایت این است که شهرک ها بیش از قربانیان به وکلا سود می برند.در بسیاری از موارد، اعضای کلاس تنها چند دلار یا نظارت بر اعتبار آزاد دریافت می کنند، در حالی که هزینه های وکلا به میلیون ها نفر می رسد.

کاهش کم در Plaintiffs

در یک حل و فصل معمول نقض داده ها، متوسط پرداخت در هر عضو کلاس کوچک است - اغلب کمتر از 100 دلار، به عنوان مثال، حل و فصل نفوذ یاهو برای زمان صرف شده تا 100 دلار ارائه شده است، اما بهبود جبران خسارت های غیر جیبی در $ 25000 دلار در هر فرد، با اکثر مدعیان دریافت منتقدان بسیار کمتر استدلال می کنند که چنین نتایج به جبران قربانیان خطرات طولانی مدت مانند تقلب، که می تواند بسیاری از فرآیندهای آگاهی گروهی را به دلیل عدم وجود آمدن پرونده های پیچیده، به دلیل عدم وجود ندارد.

استراتژی های دفاعی: حرکت برای خلع سلاح و نبردهای دائمی

متهمان اغلب به اخراج در زمینه های ایستاده حرکت می کنند، استدلال می کنند که شاکیان نمی توانند آسیب واقعی را نشان دهند، در حالی که دادگاه ها به طور کلی اجازه داده اند پرونده هایی را که خطر قریب الوقوع است، ادامه دهند، برخی موارد را رد کرده اند که داده های سرقت شده محدود به نام ها و آدرس های ایمیل بدون اطلاعات مالی یا حساس است.نتیجه اغلب به حقایق خاص و سابقه دادگاه عالی بستگی دارد که در نهایت ممکن است اطلاعات را برای آسیب های طبقاتی محدود کند.

Data BRAN خستگی و Apathy عمومی

از آنجایی که سرفصل های نقض دیگر به روال عادی تبدیل می شود، توجه عمومی کاهش می یابد.این خستگی انگیزه برای شاکیان را برای پیوستن به اقدامات طبقاتی و دادگاه ها برای بررسی شهرک سازی ها کاهش می دهد.شرکت ها ممکن است پرداخت را به عنوان هزینه انجام کسب و کار، به جای یک بازدارنده، اقدامات طبقاتی نه تنها باید جبران کنند بلکه تغییر رفتاری را بدون بازدارندگی قوی، تعداد نقض ها ممکن است ادامه یابد.

آینده چشم انداز آینده

چندین پیشرفت به سمت یک اکوسیستم پیچیده تر اما به طور بالقوه مؤثرتر برای قربانیان نفوذ داده ها اشاره می کند.

امکان بالقوه برای یک قانون حریم خصوصی فدرال

عدم وجود یک قانون جامع حریم خصوصی فدرال ایالات متحده، عدم کارایی و ناکارآمدی را ایجاد می کند.قانون مجاز مانند قانون حریم خصوصی و حفاظت از داده های آمریکا (ADPPA) استانداردهای یکنواختی را ایجاد می کند، از جمله حق خصوصی اقدام برای نقض های خاص، اگر چنین قانون عبور کند، می تواند اقدامات طبقاتی را با ارائه آسیب های روشن و پایین آوردن موانع، پیش بینی سیاسی و مطمئن ترین اقدامات دولت، ساده کند.

نوآوری در روش عملی کلاس Action

دادگاه ها با روش هایی برای رسیدگی به نقض اطلاعات انبوه آزمایش می کنند.[۱۰] دادخواست چند رشته ای (MDL) ابزار اصلی برای تثبیت ده ها یا صدها پرونده مربوط به قانون گذاری است - با این حال، تعداد مطلق از مدعیان می توانند فرآیندهای حل و فصل را به طور فزاینده ای، دادگاه ها اثبات می کنند [۳] پیش از عمل [F:3 ما برای بهبود بخش های توزیع اخلاقی و یا کمک به بخش های توزیع مشترک است.

توانمندسازی مصرف کننده و آگاهی عمومی

ظهور حریم خصوصی داده ها به عنوان یک نگرانی اصلی می تواند تعادل را تغییر دهد.سازمان هایی مانند بنیاد مرزهای الکترونیکی و گروه های حمایت از مصرف کننده در مورد حقوق خود آموزش می دهند. کارگزار داده ها و شرکت های فناوری با افزایش نظارت از تنظیم کنندگان مواجه هستند، به ویژه کمیسیون تجارت فدرال (FTC)، که اقدامات اجرای برای شیوه های داده ناعادلانه را به ارمغان آورده است، این اقدامات می تواند به عنوان کاتالیزور برای اقدامات طبقه خصوصی خدمت کند، علاوه اینکه استفاده از اطلاع رسانی افزایش یافته است.

لینک: ] صفحه حریم خصوصی و امنیت [[FLT 1 ]

نتیجه گیری

آینده دادخواست های عملی کلاس در عصر نقض داده های دیجیتال از پیش تعیین نشده است، در حالی که موانع رویه ای، بندهای داوری و بازیابی های معتدل ادامه دارد، حرکت به سمت تقویت چارچوب های نظارتی بیشتر است - پیشرفت در فن آوری قانونی، و یک عمومی خصوصی تر ایجاد شرایط برای دادخواهی برای یک بازدارنده موثرتر است.