【摘 要】
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将海量数据作为罪量是我国网络犯罪立法特色。实践中，海量数据的准确计算一直是证明难题。对此，“综合认定”“推定”“抽样”“等约计量”“底线证明”等方法应运而生。然而，上述方法是在证明资源有限性条件下的权宜之计，未从根本上解决海量数据的真实性证明难题。可根据数据描述对象及生成机制对其进行多元化区分，分析不同类型的海量数据证明困境症结点，针对性构建多元化证明机制。对于身份类静态数据的重复性、无效性，可以
【基金项目】
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国家社会科学基金青年项目“大数据证据研究”（项目编号：18CFX036）的研究成果；
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将海量数据作为罪量是我国网络犯罪立法特色。实践中，海量数据的准确计算一直是证明难题。对此，“综合认定”“推定”“抽样”“等约计量”“底线证明”等方法应运而生。然而，上述方法是在证明资源有限性条件下的权宜之计，未从根本上解决海量数据的真实性证明难题。可根据数据描述对象及生成机制对其进行多元化区分，分析不同类型的海量数据证明困境症结点，针对性构建多元化证明机制。对于身份类静态数据的重复性、无效性，可以通过去重、抽样方法认定其真实数量；对于作品类静态数据的混杂性，可以通过专业鉴定方法来解决；对于动态行为数据的重复性、虚假性，可借助算法来识别。另外，既有的推定、证明责任分配等规则亦应当进行适当调整，与上述证明方法配套运行。
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