Интеллектуальное право в условиях развития технологии Big Data.
База данных как объект интеллектуальных и иных прав

Монография

ebooks@prospekt.org

Информация о книге

УДК 347.77:004

ББК 64.404.3:32.81

И73

Авторы:
Войниканис Е. А., кандидат юридических наук, кандидат философских наук, доцент, ведущий научный сотрудник Международного центра конкурентного права и политики БРИКС НИУ ВШЭ;
Кольздорф М. А., магистр юриспруденции (РШЧП), LL.M. (FU, MIPLC), преподаватель НИУ ВШЭ;
Корнеев В. А., кандидат юридических наук, доцент, профессор кафедры интеллектуальных прав Исследовательского центра частного права им. С. С. Алексеева при Президенте Российской Федерации;
Ульянова Е. В., аспирант Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации (РАНХиГС);
Шебанова Н. А., доктор юридических наук, доцент, профессор кафедры интеллектуальных прав Московского государственного юридического университета им. О. Е. Кутафина (МГЮА).

Рецензенты:
Гринь Е. С., кандидат юридических наук, доцент, заместитель заведующего кафедрой интеллектуальных прав Московского государственного юридического университета им. О. Е. Кутафина (МГЮА);
Новоселова Л. А., доктор юридических наук, профессор, заслуженный юрист Российской Федерации, заведующая кафедрой интеллектуальных прав Московского государственного юридического университета им. О. Е. Кутафина (МГЮА).

Стремительный рост объема разнородной информации, формируемой в виртуальной среде, привел к возникновению феномена, известного как «большие данные» (Big Data). Данные становятся сегодня основным ресурсом для повышения эффективности и производительности практически всех отраслей современной экономики. Ценность больших данных актуализирует вопрос о возможности и целесообразности охраны этих данных, защиты тех ресурсов, которые были затрачены на их сбор и обработку. Особенностью российского и зарубежного законодательства является возможность правовой охраны больших массивов данных смежным правом на базы данных, которое, не вводя правовой охраны данных как таковых (отдельных материалов, элементов содержания базы данных), устанавливает правовой режим использования всей совокупности данных, составляющих содержание баз данных. Не менее важным является вопрос о защите самих данных, которые, будучи весьма разнородными, могут охраняться государством по-разному.

Законодательство приведено по состоянию на 1 декабря 2021 г.

Настоящая монография посвящена в первую очередь исследованию вопроса о том, что же в целом понимается под условным термином «большие данные», какое в этой сфере существует регулирование и в каком направлении следует задуматься о его совершенствовании. Отдельно проводится анализ правового регулирования баз данных в России и за рубежом тех возможностей, которые правовая охрана баз данных предоставляет при работе с Big Data. Правовой режим данных как таковых рассматривается на примере защиты персональных данных, поскольку обработка больших данных открывает невиданные прежде возможности вмешательства в частную жизнь, неприкосновенность которой гарантирована ст. 23 Конституции Российской Федерации.

Исследование выполнено при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (РФФИ) в рамках гранта № 18-29-16169
«Интеллектуальное право в условиях развития технологии Big Data.
База данных как объект интеллектуальных и иных прав».
Текст печатается в авторской редакции.
Изображение на обложке foxaon1987 /Shutterstock.com

УДК 347.77:004

ББК 64.404.3:32.81

© Коллектив авторов, 2022

© ООО «Проспект», 2022

ВВЕДЕНИЕ

Мы живем в мире, где непрерывно генерируются и обрабатываются огромные массивы данных, однако даже с учетом высоких темпов технологического развития большие данные представляют собой относительно новый феномен. История больших данных насчитывает менее двадцати лет: с 2005 г. берет свое начало активное использование больших данных для управления бизнес-процессами и прогностической аналитики¹, и только затем, спустя некоторое время, получает признание ощутимое воздействие больших данных на экономику и общество². На современном этапе важное значение имеет сопряженность больших данных с другими сквозными технологиями, такими как технологии искусственного интеллекта и интернета вещей. Не случайно в Российской Федерации после длительных дискуссий в итоге отказались от принятия самостоятельной дорожной карты по большим данным: направление больших данных было объединено с направлением по развитию искусственного интеллекта³. Наличие и анализ массивов данных является необходимым условием для разработки и развития любых технологий искусственного интеллекта. Так, сбор огромных массивов машинных данных обеспечивает, прежде всего, интернет вещей. Но и сам искусственный интеллект, включая машинное и глубокое обучение, можно назвать ключевой технологий, позволяющей извлекать максимальную ценность из больших данных.

Стремительное развитие технологий, повсеместное внедрение компьютерных сетей, построение глобального информационного пространства, рост числа лиц, задействованных в сфере информационных технологий, увеличение доли ВВП, приходящейся на информационный сектор экономики стран — это все основные признаки информационного сообщества.

Данные становятся сегодня основным ресурсом для повышения эффективности и производительности практически всех отраслей современной экономики. Не менее интенсивно данные используются в государственном управлении и в социальной сфере. Однако большие данные имеют и свою негативную сторону: риски, связанные с концентрацией и монополизацией данных, непрозрачными и нередко недобросовестными бизнес-практиками, манипулированием общественным мнением и нарушением права на неприкосновенность частной жизни. Как следствие, перед государством стоит задача не только стимулировать развитие рынка больших данных, но и максимально снизить существующие риски. В решении этой задачи существенную роль играет правовое регулирование.

Развитие информационных технологий закономерно привело к возникновению ряда острых правовых вопросов. В центре стоит решение главных задач: кому принадлежит информация и как право на информацию должно соотноситься с частными интересами и правами лиц — участников отношений.

В настоящее время отечественное законодательство предусматривает общие положения, касающиеся правового регулирования информации в целом.

В соответствии с Федеральным законом «Об информации, информационных технологиях и о защите информации»⁴ (далее — Закон об информации) информация — сведения (сообщения, данные) независимо от формы их представления. В сферу правового регулирования Закона об информации попадают отношения, связанные с осуществлением поиска, получением, передачей, производством и распространением информации в информационных сетях, в том числе в сети Интернет.

В статье 3 Закона об информации устанавливаются основные принципы правового регулирования отношений в указанной сфере, в том числе:

1) принцип свободы поиска, получения, передачи, производства и распространения информации любым законным способом;

2) принцип установления ограничений доступа к информации только федеральными законами;

3) принцип неприкосновенности частной жизни, недопустимость сбора, хранения, использования и распространения информации о частной жизни лица без его согласия.

При этом закон отдельно указывает, что информация может являться объектом публичных, гражданских и иных правовых отношений (статья 5 Закона об информации).

Обладатель информации, которым может быть гражданин Российской Федерации, юридическое лицо, сама Российская Федерация и ее субъекты, а также муниципальное образование, вправе самостоятельно определять порядок доступа, использования, передачи или совершения иных действий, связанных с информацией.

Исходя из содержания Закона об информации, информация, в зависимости от пределов ее распространения, может быть нескольких видов:

1) свободно распространяемой;

2) распространяемой в соответствии с законодательством;

3) распространяемой в ограниченном круге лиц (по соглашению участников);

4) запрещенной к распространению.

При этом важно отметить, что в соответствии со статьей 7 Закона об информации, информация может являться общедоступной — то есть доступ к ней является неограниченным. К такой информации, в частности, относится информация, размещаемая ее обладателями в сети Интернет в формате, допускающем автоматизированную обработку без предварительных изменений человеком. Данная разновидность информации размещается в форме открытых данных.

Таким образом, в зависимости от пределов доступности информация может быть:

1) ограниченного доступа (например, персональные данные в соответствии с Федеральным законом «О персональных данных»⁵);

2) общего доступа;

3) закрытого доступа (например, информация, составляющая тайну усыновления ребенка в соответствии со статьей 139 СК РФ).

Как было отмечено выше, в соответствии с Законом об информации, информация может являться объектом гражданских прав. Следует отметить, что именно в качестве объекта гражданских прав (статья 128 ГК РФ), информация была исключена из гражданского законодательства с 5 декабря 2007. Таким образом, в настоящее время информация, размещаемая пользователями в сети Интернет, с точки зрения гражданского права, может быть отнесена к:

— информации, по своей сути составляющей персональные данные (имена пользователей, контактные данные, данные о рождении, информация о подписках и подписчиках и т. д.)

— информации, являющейся объектом интеллектуальной собственности (фотографии, видеоклипы, посты, комментарии, музыкальные произведения и др.).

В отношении информации, размещаемой в сети Интернет и попадающей под режим правовой охраны объектов интеллектуальной собственности, действуют механизмы использования и защиты, предусмотренные частью четвертой ГК РФ. За пределами правовой охраны в данном случае оказывается информация, составляющая сообщения о событиях и фактах, имеющие исключительно информационный характер (статья 1259 ГК РФ).

В свою очередь информация, представляющая персональные данные, по своей природе является нематериальным благом, принадлежащим гражданину от рождения или в силу закона, неотчуждаемым и непередаваемым по своей природе (статья 150 ГК РФ). То есть, с точки зрения как гражданского законодательства, так и специальных законов, такая информация является защищенной от свободного использования третьими лицами априори.

Нормы действующего законодательства достаточно четко направлены на регулирование отношений, связанных с самостоятельным размещением пользователями информации в общедоступных источниках. При этом за пределами общей правовой определенности остается та информация, которая собирается за счет автоматизированных систем или оказывается предоставленной пользователями неосознанно, о чем будет сказано ниже.

В информационно-телекоммуникационных сетях, в частности в сети Интернет, размещаемая напрямую или опосредовано пользователями информация сама по себе является разнородной. Пользователи, не придавая значения, какие именно сведения передаются во «всемирную паутину», своими действиями сами дают согласие на использование принадлежащих им данных (составляющих, как результаты интеллектуальной деятельности, так и персональные данные). Более того, зачастую пользователи даже не имеют возможности отследить, кто именно будет осуществлять доступ и обработку размещаемой информации.

Для определения огромного массива разнородных данных, как структурированных, так и разрозненных, размещенных в информационно-телекоммуникационных сетях, принято использовать термин — Big Data (дословно «большие данные»)⁶. Именно возможность свободного использования «больших данных» вызывает наибольшую обеспокоенность с правовой точки зрения.

Председательствующая судья Верховного патентного суда ФРГ К. Фрие отметила, что Big Data представляет новую эпоху цифрового обмена данными. При этом сбор указанных данных осуществляют не люди, а автоматические программные алгоритмы, поскольку такой объем сведений человек обработать не в состоянии. Во многом это связано с тем, что «большие данные», помимо сведений, размещаемых пользователями самостоятельно, содержат также автоматически собираемую информацию при помощи:

— систем слежения (содержат записи изображений физических лиц, которые, скорее всего, не давали своего разрешение на проведение видеофиксации);

— платежных систем (внесение данных о банковских картах при проведении транзакции через информационно-телекоммуникационные сети);

— использование электронных устройств, имеющих доступ в информационно-телекоммуникационную сеть и обрабатывающих информацию («умные» часы, навигаторы и др.);

— автомобили, оснащенные бортовым компьютером;

— жилые помещения, оснащенные технологией «умный дом»;

— сведения, собираемые организаторами мероприятий (покупка билетов на мероприятия через электронные кассы, заполнение онлайн форм для регистрации на научные и развлекательные события) и т. д.

Цели, для которых операторы (лица, заинтересованные в использовании данных) собирают сведения о пользователях, чаще всего преследуют коммерческий интерес. Нарушение прав на информацию заключается в том, что операторы желают осуществлять такой сбор с наименьшими затратами с финансовой точки зрения и в сокращенные сроки (ценность информации о пользователях заключается в ее актуальности). Поэтому источниками необходимых сведений для операторов становятся социальные сети, сведения о запросах из поисковых систем, а также любая иная информация, находящаяся в открытом доступе.

Собранная информация систематизируется при помощи автоматических алгоритмов. В итоге операторы получают готовый продукт в виде систематизированных сведений о конкретном лице, который может быть использован самим оператором или продан заказчику.

Указанный выше процесс сбора, обработки и последующего использования данных о пользователе в преобладающем большинстве случаев происходит без согласия последнего.

Таким образом, перед общепринятой системой защиты информации стоит сложная задача: оставляя возможность распространения информации, при этом сохранять тайну данных пользователей, собираемых в том числе в автоматическом режиме.

Возможным способом решения поставленной задачи является деперсонализация пользователей информационно-телекоммуникационных сетей. Большинство действующих браузеров, действующих в сети Интернет, предоставляют пользователям возможность включения режима приватного просмотра сайтов. В таком режиме браузер не сохраняет данных о просмотренных интернет-страницах, а временные файлы Интернета, файлы кэша, журналы просмотра не будут сохраняться в памяти устройства, через который выполнен вход в сеть.

При этом использование приватного режима не гарантирует изоляции всех данных о пользователях по ряду причин.

Во-первых, как уже было сказано, в некоторых случаях пользователи вынуждены передавать данные о себе операторам, в том числе давая согласие на сохранение таких данных. Например, при использовании услуг сетевых магазинов клиент должен указать контактную информацию (адрес электронной почты, номер телефона; почтовый адрес), сведения о способе оплаты (включает информацию о банковских картах). В объем собираемых данных также может попасть информация о товарах, которые пользователь приобретает.

Во-вторых, в большинстве случаев пользователи добровольно сообщают информацию о себе в социальных сетях. Даже при минимальном доступе к странице в социальной сети общедоступной информацией является имя пользователя, его фотографическое изображение, а также непосредственный адрес страницы в сети. Количество пользователей крупнейших социальных сетей (Facebook, Instagram, Twitter, ВКонтакте) по состоянию на 2019 превышает 3 млрд человек (по состоянию на 2010 год количество зарегистрированных пользователей составляло около 900 млн)⁷.

В-третьих, широкое распространение получило явление известное как «интернет вещей» — тесная интеграция реального и виртуального мира, в котором производится общение между людьми и устройствами⁸. Это означает, что информацию о пользователе могут собирать не только традиционные компьютерные устройства, смартфоны, планшетные компьютеры, но и любые бытовые предметы, имеющие доступ к информационно-телекоммуникационной сети (технология «умный дом»). В силу удобства использования современных технологий большинство пользователей не готово отказаться от комфорта в пользу абстрактной защиты персональных данных.

Очевидным становится факт, что полностью прекратить размещение информации пользователями в информационно-телекоммуникационных сетях в современных условиях не представляется возможным.

Поэтому в качестве возможных мер по поиску баланса между интересами пользователей и возможностью свободного использования информации высказываются следующие предложения:

1. Сведения о защите персональных данных и иной размещаемой пользователями информации должны быть доступны на всех ресурсах, где такие данные запрашиваются.

2. Разработка международных документов, предусматривающих основополагающие принципы и минимальные гарантии пользователей в вопросах защиты информации. Проблема заключается в том, отношения, возникающие в сети Интернет, носят трансграничный характер, поэтому национальные законодательства отдельных стран могут быть не в состоянии комплексно решить поставленную задачу.

Расширение возможностей общения, обмена информацией, появление новых специальностей и профессий, улучшение условий проживания, завязанных на активно развивающихся информационно-телекоммуникационных технологиях — блага, который технический прогресс привнес в повседневную жизнь общества. Вместе с тем очевидным становится то, что виртуальный мир компьютерных сетей стирает привычную осторожность пользователей, подталкивая их раскрывать в общедоступном режиме личную информацию. Помимо операторов, занимающихся сбором данных в коммерческих, научно-исследовательских, публичных целях, существует реальный риск использования таких сведений во вред самим пользователям.

Построение сбалансированных правил использования информации, соблюдение частных и публичных интересов — одна из первостепенных задач, стоящих перед современным юридическим сообществом.

Настоящее исследование посвящено в первую очередь исследованию вопроса о том, что же в целом понимается под условным термином «большие данные», какое в этой сфере существует регулирование и в каком направлении следует задуматься о его совершенствовании.

Особенностью российского (как и европейского) законодательства является возможность правовой охраны больших массивов данных смежным правом на базы данных (в Европейском Союзе — правом sui generis), которое, не вводя правовой охраны данных как таковых (отдельных материалов, элементов содержания базы данных), устанавливает правовой режим использования всей совокупности данных, составляющих содержание баз данных. С этой точки зрения законодательство о базах данных существенным образом, с одной стороны, защищает ресурсы лиц, вложившихся в подбор определенного рода данных, а с другой — ограничивает третьих лиц в использовании этих данных. Исходя из этого, необходим анализ как в целом правового регулирования баз данных, так и тех возможностей, которые правовая охрана баз данных предоставляет третьим лицам (как с согласия правообладателя, так и без него).

Как отмечено выше, данные, составляющие содержание баз данных и в целом охватываемые понятием «большие данные» могут быть весьма разнородными, подпадающими под разные правовые режимы и охраняемые государством разным образом. В ряде случаев они могут подпадать под нормы законодательства о том или ином виде тайны — налоговой, банковской, врачебной, адвокатской, усыновления (и многих других).

Вместе с тем главный вопрос, который стоит в настоящее время в отношении обработки больших данных, которые тем или иным образом становятся доступными третьим лицам, заключается в необходимости охраны персональных данных. Обработка больших данных позволяет получать доселе невиданные возможности вмешательства в частную жизнь, неприкосновенность которой гарантирована статьей 23 Конституции Российской Федерации. Так, объединение данных, получаемых из разных источников (с камер видеонаблюдения, из баз данных служб такси, из баз органов безопасности дорожного движения, из баз данных органов государственной регистрации юридических лиц, содержащих данные об их местонахождении), путем их совмещения, обработки и сопоставления можно получить с высокой степенью достоверности информацию не только о самом передвижении конкретного лица, но и о цели такого передвижения). И это лишь один из возможных результатов обработки больших данных.

Это приводит к новому вызову для права — при всех плюсах, которые дает обработка больших данных, нельзя лишить современное население Земли права на частную жизнь. В этом смысле настоящее исследование предпринимает попытку анализа того, какие меры могут быть предприняты для защиты такого права.

Глава 1.
ОБЩИЕ ВОПРОСЫ РЕГУЛИРОВАНИЯ БОЛЬШИХ ДАННЫХ

1. Регулирование больших данных и право интеллектуальной собственности: общие подходы, проблемы и перспективы развития

Когда речь идет о регулировании какого-либо нового объекта, обычно, возникает необходимость в его легальном определении. Однако в случае с большими данными складывается иная ситуация. Попытки ввести определение больших данных в российское законодательство пока остаются безуспешными⁹. Согласно позиции, которую последовательно отстаивает Ассоциации больших данных (АБД), создание единого термина, описывающего большие данные в целом, нецелесообразно, с учетом того, что категории обрабатываемой информации постоянно меняются, а сам термин служит своего рода метафорой, что не позволяет дать ему однозначное юридическое определение¹⁰.

Законодательство зарубежных стран не дает определения больших данных, что в целом подтверждает приведенную позицию. Однако и за пределами правовой сферы единого общепринятого определения больших данных до сих пор не выработано. Чаще других, пожалуй, цитируется двухстраничная публикация агентства Гартнер 2001 г., где бизнес-аналитик Д. Лейни впервые описал так называемую модель «трех V»¹¹.

К ним относят:

1. «Volume» — «объем». К 2020 г. общий объем информации, созданный в цифровой среде, достиг 44 зеттабайтов¹². По прогнозам Всемирного экономического форума, к 2025 г. объем ежедневного интернет-трафика данных по всему миру достигнет 463 эксабайтов¹³. С точки зрения наглядной оценки такого огромного объема информации следует отметить, что для его записи потребовалось бы более 212 млн DVD-дисков. Информация, которая образует объем «больших данных», поступает от миллионов используемых электронных сетевых устройств и приложений. Например, в 2019 г. среднее ежедневное количество созданных сообщений в Twitter составляло 500 млн 294 млрд электронных почтовых сообщений, 65 млрд сообщений и 2 млрд голосовых записей в мессенджере WhatsApp, 5 млрд поисковых запросов и т. д. Важно иметь в виду, что на этапе накопления информации Big Data не производит отбора «ненужных» данных: любые транзакции, действия пользователей в сети (включая просто просмотр интернет-страниц, без совершения активных действий или перехода по ссылкам). Обычные инструменты хранения и анализа не способны справляться с таким объемом данных.

2. «Velocity» — «скорость». Указанные выше объемы данных поступают в обработку в режиме реального времени, в отличие от традиционной обработки пакета данных. Это означает, что они накапливаются моментально, при этом не имеет значения продолжительность потока самих данных. Таким образом, Big Data не только фиксирует потоки данных, но и производит их запись и обработку в таком виде, чтобы не было потерь. Примером потоковой обработки данных является сервис YouTube, проводящий анализ данных пользователей, исходя не только из просмотренных полностью видеозаписей и трансляций, но из пропущенных пользователями материалов и воспринятых ими в качестве ненужных. Для целей авторов каналов YouTube дополнительно предлагает услуги по сбору данных об интересах зрителей, географических особенностях, контентных предпочтениях, предложения по целевой аудитории¹⁴.

3. «Variety» — «разнообразие». Big Data формируется из различных источников и в виде множества разнообразных форматов данных (видеоданные, фотографии, звуковые записи, текстовые сообщения, файлы транзакций, комментарии, использование ссылок и фиксация просмотров страниц и т. д.). Наибольший объем «больших данных» формируется из сведений в социальных сетях и социальных медиа-сервисах и представляет либо частично структурированную, либо неструктурированную информацию.

Любопытно, что изначально определение больших данных дал бизнес-аналитик, который не имел специального образования в области информационных технологий, но именно это определение в итоге стало самым распространенным. При этом попытки усовершенствовать определение постоянно возобновляются, выходят все новые научные и околонаучные публикации, в которые обосновывается необходимость дополнить определение новыми «V», число которых на 2017 г. превысило сорок¹⁵.

Так, ряд ученых выделяет по крайней мере следующие дополнительные признаки Big Data («7-V»)¹⁶:

1. «Value» — «ценность». Потенциальная ценность Big Data крайне высока. На ценность влияют указанные выше признаки Big Data: тщательный и точный анализ данных, актуальность информации и полученные в результате визуализации выводы. Наибольший коммерческий и научный интерес представляют те сведения, которые можно использовать для решения текущих задач конкретного пользователя, а также результаты анализа, которые способствуют построению новых идей.

2. «Veracity» — «достоверность». Из-за большого объема и вариативности источников поступающих данных сложно проконтролировать достоверность Big Data. Соответствие, точность и правдивость получаемой информации могут быть подтверждены только в результате тщательного анализа и сопоставления.

3. «Variability» — «вариативность». При обработке и сопоставлении исходное значение полученных данных может меняться, то есть зависит от определенного контекста. В первую очередь данный признак проявляется при работе с речевыми и текстовыми данными. Для понимания точного значения отдельных слов необходима разработка сложных программных продуктов, позволяющих определять смысловую нагрузку исходя не только из прямого значения, но и из контекста.

4. «Visualization» — «визуализация». Полученные в результате сбора данные непригодны для восприятия человеком. Поэтому требуется их обработка в доступной форме — процедура визуализации. Характерным примером визуализации данных является построение графиков и диаграмм, отображающих результаты анализа данных. Важным является возможность самостоятельной настройки визуализации Big Data: самостоятельное определение параметров, которые учитываются при построении итоговых данных. Необходимые параметры пользователи определяют самостоятельно, в зависимости от поставленных целей и задач.

С технической точки зрения, большие данные, характеризуются в первую очередь не объемом, а определенной, основанной на масштабируемости, архитектурой баз данных. Объем, разнообразие и скорость обработки только характеризуют большие данные, но не являются необходимыми и достаточными условиями для их определения. Также понятна и обеспокоенность стандартизирующих организаций отсутствием единого понимания понятия «большие данные»¹⁷. Международная организация по стандартизации (ISO) и Международная электротехническая комиссия (IEC), а также Национальный институт стандартов и технологий США (NIST) предприняли серьезные усилия для определения базовой терминологии в сфере больших данных. Согласно принятому определению большие данные представляют собой значительные массивы данных, которые характеризуются объемом, разнообразием, скоростью и (или) изменчивостью и требуют масштабируемой технологии для эффективного хранения, обработки, управления и анализа¹⁸. При этом специально указывается на то, что термин «большие данные» является, по сути, «модным словом», которое употребляется для обозначения самых различных понятий. Как отмечается в стандарте ISO и IEC: «Революция в технологиях, называемых большими данными, возникла потому, что реляционная модель больше не могла эффективно удовлетворять все потребности, связанные с анализом больших и часто неструктурированных массивов данных. Дело не только в том, что данных стало больше, чем раньше, поскольку данные постоянно увеличивались на протяжении последних десятилетий. На самом деле, революция больших данных — это единовременный фундаментальный сдвиг в архитектуре в сторону распараллеливания, точно так же, как был однократным переход к реляционной модели»¹⁹.

При отсутствии единого и общепринятого определения возникает вопрос о том, на какое определение, какое общее понимание больших данных должно ориентироваться право. И стоит ли оценивать отрицательно тот факт, что законодатели и правоприменители различных стран, обычно, не рассматривают отсутствие легального определения больших данных как какое-либо значимое препятствие для регулирования.

Представляется, что сложившаяся ситуация является вполне естественной и закономерной. С учетом сферы регулирования и обстоятельств конкретного дела право могут интересовать данные как таковые и (или) то, как данные используются, включая технологии их сбора, хранения и обработки. В любом случае релевантными с правовой точки зрения являются не универсальные технические характеристики больших данных, а лишь те характеристики, которые являются значимыми для регулирования той или иной сферы экономической деятельности. Более того, у законодателя или суда не возникает необходимости в квалификации спорных массивов данных в качестве именно «больших данных» или квалификации алгоритмов с точки зрения их применимости к большим данным. Не случайно, зарубежные законодатели и правоприменители предпочитают избегать термина «большие данные» в нормативных актах и судебных решениях, хотя в программных документах, комментариях и пояснениях данный термин используется достаточно широко.

Такое несоответствие можно объяснить достаточно просто: комментарии имеют в виду роль данных в социальных и экономических связях, на определенных рынках, и для это лучше всего подходит понятие «большие данные» в широком, а не в точном техническом смысле; в нормативных актах использование технического термина требует специальных пояснений, но определение больших данных является «неопределенным» и реальной правовой потребности в определении нет²⁰.

Например, для конкурентного права первостепенное значение имеют не категории и не способы их обработки данных, а их реальная и потенциальная коммерческая ценность. Не случайно авторы опубликованной в 2016 г. монографии «Большие данные и конкурентная политика», рассматривая модель «трех V» настаивают на том, что первостепенное значение имеет четвертое V, а именно Value, т. е. ценность больших данных²¹. Хотя сами данные могут быть общедоступными, информация, которая из них извлекается с использованием специальных алгоритмов, обладает самостоятельной ценностью. Ценность данных имеет первостепенное значение для конкурентного права, поскольку позволяет понять их роль в увеличении рыночной власти компаний и закреплении доминирующего положения.

Если мы обратимся к персональным данным, то здесь более важными оказываются категории данных, а также технические инструменты, используемые для их сбора и обработки. Уже в Директиве Европейского парламента и Совета ЕС 95/46/ЕС от 24.10.1995 о защите физических лиц при обработке персональных данных и свободном обращении таких данных, т. е. еще до «эпохи больших данных», были предусмотрены определенные ограничения, защищающие субъекта персональных данных от решений, основанных исключительно на автоматической обработке его данных (ст. 15). Сходные нормы содержатся и в Федеральном законе от 27.07.2006 № 152-ФЗ «О персональных данных» (ст. 16). С другой стороны, масштабы и особенности обработки больших пользовательских данных потребовали включения в сферу регулирования профайлинга как новой формы автоматизированной обработки данных, что нашло свое отражение в статье 22 Общего Регламента о защите персональных данных (GDPR)²².

В рамках интеллектуальной собственности, как в России, так и за рубежом, действует общий принцип, согласно которому защита данным как таковым не предоставляется. Однако данный принцип действует с определенными исключениями. Например, во многих странах большие данные можно защищать как торговые секреты, что требует соблюдения тех же условий, которые установлены законом в отношении любой иной информации. Если же речь идет о праве изготовителя базы данных, то для целей установления правонарушения (извлечение и (или) использования материалов из базы данных) правовое значение могут иметь способы сбора данных и используемые технологии их обработки, которые в случае больших данных имеют свои особенности²³. Однако и здесь ни объем, ни способ обработки данных именно как больших данных не принципиальны.

1.1. Дилемма между доступом и присвоением

Для правильного понимания и оценки общего подхода к регулированию больших данных важно учитывать преемственность между существующими подходами к регулированию больших данных и общими подходами к регулированию информации и данных, которые сформировались в процессе перехода от индустриального к информационному обществу.

Информационное общество²⁴ фактически является продуктом развития информационных и коммуникационных технологий, благодаря которым информация и знание становятся основным ресурсом для экономического и социального развития. Общество и экономика информации и знания уже в 60–70 гг. ХХ в. становятся предметом научных исследований, а в 90-е гг. занимают прочное место в политическом и правовом дискурсе, в стратегиях развития и в законодательстве²⁵. В российской правовой науке и доктрине сферу правового регулирования, непосредственно связанную с функционированием информационного общества, обычно, называют «информационным законодательством» или «информационным правом». В других стран, в том числе в Европе и США, данные понятия используются не часто, однако мы можем идентифицировать ту же самую область законодательства, которая охватывает регулирование информационно-коммуникационных технологий (например, телекоммуникаций или электронной торговли), а также оборота информации и данных (включая защиту персональных данных, права и обязанности информационных посредников и т. п.)²⁶. Информационное законодательство, которое формировалось в течение нескольких десятилетий и действует сегодня на международном и национальном уровне, содержит базовые принципы регулирования оборота информации. При этом общий подход к регулированию можно охарактеризовать как приоритет доступа по отношению к присвоению информации и данных.

Например, Руководящие принципы ОЭСР о персональных данных в их первой редакции 1980 г. указывают в качестве цели гармонизацию конкурирующих ценностей неприкосновенности частной жизни и свободного распространения информации, а также «развитие свободного обмена информацией между странами-членами»²⁷. В новой редакции документа, принятой в 2013 г. и учитывающей риски, связанные с феноменом больших данных, принцип обеспечения свободного обмена информацией (free flow of information) остался неизменным²⁸.

Другим ярким примером является политика ЕС в области данных. Директива 1995 г. об обработке персональных данных уже в своем названии, а также в преамбуле содержала указание на равнозначность защиты персональных данных и их свободного движения на территории ЕС²⁹. В дальнейшем в целях развития единой экономики данных ЕС принял Общий Регламент о защите персональных данных (GDPR)³⁰ и Регламент о свободном движении не-персональных данных³¹. Данные документы в совокупности образуют нормативно-правовую базу для свободного движения не только персональных, а всех данных на территории ЕС, и de facto устанавливают так называемую «пятую свободу», которая дополняет экономические свободы движения товаров, людей, услуг и капитала, закрепленные в Договоре о функционировании Европейского Союза (TFEU)³².

Приоритетность доступа также очевидна в случае так называемых «открытых данных» (open data), которые государственные органы предоставляют третьим лицам на условиях неограниченного и бесплатного доступа в целях повторного использования³³. В связи с развитием технологий больших данных открытые данные приобретают особую актуальность, о чем свидетельствует принятие Европейским союзом в 2019 г. новой Директивы 2019/1024 «Об открытых данных и повторном использовании информации государственного сектора», отменяющей Директиву 2003/98/EC 2003 г., которая уже не отвечает потребностям цифровой экономики³⁴.

На первый взгляд, принцип открытого доступа к информации и данным касается категорий данных, которые регулируются публичным правом (таких как персональные данные и открытые данные), но в действительности это не так.

Например, в преамбуле Директивы 96/9/ЕС Европейского Парламента и Совета от 11.03.1996 «О правовой охране баз данных»³⁵ (далее по тексту — Директива «О правовой охране баз данных») специально указывается, что наличие права запрещать извлечение и (или) последующее использование всех или существенной части материалов, входящих в базу данных, не является распространением авторского права на факты и данные и не должно приводить к появлению «нового права на такие произведения, данные или материалы как таковые³⁶. Растущая коммерческая ценность больших данных стимулирует компании к использованию как технических, так и правовых средств для обеспечения своего контроля над большими массивами данных. Однако в условиях цифровой экономики контроль над данными и потребность в данных дополняют друг друга. Обладая контролем над одними данными, компании для улучшения своих продуктов или повышения эффективности своей деятельности одновременно нуждаются в дополнительных массивах данных, принадлежащих другим компаниям или государству. В итоге дилемма между доступом и присвоением обостряется, но не приводит к смене приоритетов: в сфере гражданско-правового оборота больших данных право продолжает отдавать предпочтение предоставлению, обмену данными, а не их присвоению.

Проведенный ОЭСР анализ 200 инициатив по развитию больших данных в 37 странах показал, что использования данных в коммерческом секторе рассматривается в числе наиболее острых. В то же время только 15% от общего числа инициатив содержат конкретные меры по решению данной проблемы, причем большая часть таких мер основана на схемах саморегулирования³⁷.

Европейская комиссия, с другой стороны, обращает внимание на тот факт, что во многих случаях данные могут использоваться повторно без потери качества и конкурентоспособности, поскольку одни и те же данные служить основой для создания или улучшения различных продуктов или услуг. Таким образом, политика и регулирование должны быть направлены на поощрение кооперации между компаниями для максимально эффективного использования данных как можно большим количеством коммерческих игроков. Речь идет не об императивных правилах, а о поощрении обмена данными между компаниями, которое осуществляется посредством мягкого права. Например, компаниям, работающим на рынке интернета вещей, Европейская комиссия рекомендует применять в своих договорах принцип «совместного создания стоимости» (shared value creation), согласно которому если данные производятся как побочный продукт или услуга, то в их создание вносят вклад несколько сторон, интересы которых необходимо учитывать³⁸. Регламент 2018/1807 от 14.11.2018 о свободном обороте не-персональных данных в Европейском союзе предусматривает содействие разработке кодексов поведения, которые должны обеспечить справедливые условия переносимости данных для профессиональных пользователей, у которых возникает потребность в перенесении данных на собственные информационные системы или в смене провайдера услуг³⁹.

Такую же закономерность в развитии регулирования данных мы наблюдаем и в Российской Федерации. Закон о защите информации относит к основным принципам правового регулирования отношений в сфере информации, информационных технологий и защиты информации свобода поиска, получения, передачи, производства и распространения информации любым законным способом, и установление ограничений доступа к информации только федеральными законами (ст. 3). Таким образом, общим принципом является открытый доступ к информации, а не ограничение доступа. Л. К. Терещенко, анализируя общие тенденции, а также Декларацию ООН о принципах развития информационного общества⁴⁰ приходит к выводу, что «общим правовым режимом информации является режим открытой информации»⁴¹.

Косвенно данный вывод подтверждают нормы авторского права, касающиеся информации и данных. Авторское право не защищает не только идеи как таковые, но и информацию, которая не носит творческого характера и сообщает лишь о фактах. Данный принцип отчетливо выражен в ст. 1259 ГК РФ, согласно которой объектами авторских прав не являются, частности, факты, языки программирования, геологическая информация о недрах, сообщения о событиях и фактах, имеющие исключительно информационный характер (сообщения о новостях дня, программы телепередач, расписания движения транспортных средств и тому подобное). Авторские права на базу данных предоставляются на подбор или расположение материалов (составительство), но не на сами материалы (п. 2 ст. 1260 ГК РФ). Смежное право изготовителя базы данных, хотя и предоставляет исключительное право на извлечение и использование материалов из базы данных, однако оно существенно ограничено по сравнению с правами на другие объекты авторского и смежных прав.

Регулирование больших данных стало актуальным вопросом в рамках национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации»⁴². При этом основной подход заключается в обеспечении доступа, т. е. в создании благоприятных правовых условий для сбора, хранения и обработки данных. Интересно отметить, что Евразийский экономический союз (ЕАЭС) планирует до 2025 г. заключить соглашение об обороте данных⁴³. Поскольку в ЕАЭС, также как и в Европейском союзе, действует принцип свободы движения товаров, людей, услуг и капитала⁴⁴, есть все основания полагать, что рамочное регулирование сделает своим приоритетом обеспечение свободного оборота данных на эконмическом пространстве союзных государств.

Вывод о том, что базовым принципом регулирования информации и данных, включая большие данные, является приоритетность свободного оборота данных, не означает, что контроль над данными, например, когда лицо самостоятельно осуществляет сбор или производство массивов данных, теряет свою актуальность. Экономическая модель больших данных основана на извлечении коммерческой ценности в результате анализа данных специальными алгоритмами или использования для тренировки и обучения систем искусственного интеллекта. И поскольку распространение и развитие новых технологий приводит к увеличению ценности данных, потребность в их защите, а также в защите тех инвестиций, которые были вложены в их сбор и обработку, также возрастает.

По аналогии с правом собственности в отношении вещей, в сфере нематериальных объектов, к которым относятся данные, самую сильную защиту предоставляет право интеллектуальной собственности. Соответственно, именно интеллектуальная собственность рассматривается бизнесом как наиболее актуальный и привлекательный правовой инструмент для обеспечения контроля над данными. В праве интеллектуальной собственности также присутствует дилемма между доступом и присвоением, но, в отличие от информационного законодательства, в силу абсолютного характера исключительного права приоритетом наделяется не открытый доступ, а присвоение, максимально полный контроль со стороны правообладателя за использованием соответствующего результата интеллектуальной деятельности или средства индивидуализации.

В исследовании ОЭСР 2019 г. отмечается, что текущую неопределенность в отношении владения и распоряжения данными (data ownership) может объяснить «запутанная сеть существующих правовых режимов» в сочетании с вовлеченностью многих сторон в создание данных и их ценности. Но главный вывод исследования заключается в том, что «не существует единого оптимального уровня «открытости» данных; ценность доступа и обмена данными зависит от категории данных и контекста, в котором эти данные повторно используются, включая социальную, экономическую и культурную среду, в которой осуществляется такая деятельность»⁴⁵.

Действительно, регулирование больших данных только формируется, многие проблемы далеки от своего решения, и по многим вопросам существует правовая неопределенность, поэтому не существует простого ответа на вопрос о применении исключительных прав к большим данным. Поэтому необходимым шагом к решению этой задачи является продуманный и комплексный анализ, касающийся наиболее релевантных объектов интеллектуальной собственности, которые могут использоваться для защиты больших данных; условий и пределов осуществления исключительных прав; рисков и последствий, которые связаны с взаимным пересечением и коллизией различных правовых режимов оборота данных.

Кардинальное отличие в решении дилеммы между доступом и присвоением также осложняет задачу обеспечения защиты больших данных посредством исключительных прав. Возьмем, к примеру, предложение Европейской комиссии о введении нового исключительного права «производителя данных» (data producer’s right), которым могут наделяться производитель устройств, обладатель устройств или оба субъекта одновременно. В отличие от права sui generis новое право планировалось предоставить лицу, которое вложило максимальные ресурсы не в создание базы данных, а в создание самих данных⁴⁶. По идее, бизнес должен был поддержать введение нового права, тем более что на обсуждение были внесены несколько альтернативных моделей, но этого не произошло⁴⁷. Сбор, хранение и обработка больших данных в зависимости от бизнес-модели предполагает участие различных лиц и имеет отраслевые особенности, поэтому простого ответа на проблемы, связанные с распределением прав на данные, видимо, не существует. Так как конечной целью регулирования оборота данных, включая гражданско-правовой оборот, является не удовлетворение интересов отдельных компаний, которые производят или собирают большие массивы данных, а стимулирование инновационной экономики, в особенности развития искусственного интеллекта и интернета вещей, необходим поиск разумного компромисса между абсолютной защитой и обеспечением доступа к данным.

1.2. Большие данные в контексте права интеллектуальной собственности: краткий обзор

Цифровую экономику нередко называют экономикой данных, а сами данные наиболее ценным ресурсом и даже «новой нефтью» (new oil). Впервые данные сравнил с нефтью британский математик Клайв Хамби, имея в виду, что хотя данные и обладают ценностью, как и нефть, они бесполезны до тех пор, пока они «не очищены», т. е. не подвергнуты анализу⁴⁸. После выхода в 2017 г. публикации The Economist под названием «Самый ценный мировой ресурс — это больше не нефть, а данные» сравнение данных с нефтью стало использоваться особенно часто⁴⁹. Однако, любопытно, что интеллектуальную собственность также рассматривают как новую нефть. В 2000 г. The Economist опубликовал статью о Марке Гетти, основателе Getty Images, одного из крупнейших в мире банков фотографий. Статья запомнилась процитированным высказыванием самого Гетти: «Интеллектуальная собственность является нефтью 21-го века. Посмотрите на самых богатых людей сто лет назад: все они зарабатывали деньги, добывая природные ресурсы или перемещая их. Все сегодняшние самые богатые люди сделали свои деньги на интеллектуальной собственности»⁵⁰.

Представляется, что аналогия с нефтью в случае больших данных и интеллектуальной собственности является неслучайной: если данные являются важнейшим ресурсом современной экономики, то интеллектуальная собственность представляет собой самый востребованный правовой инструмент, позволяющий максимизировать доход и получить иные, в том числе конкурентные, преимущества от использования любого нематериального объекта, на который распространяются исключительные права.

Патентное право

Патентное право играет первостепенную роль в развитии технологий обработки больших данных. По числу заявок на патенты и по числу зарегистрированных патентов лидируют Китай и США, но есть и российские патенты по большим данным, а также патенты, принадлежащие российским разработчикам, но зарегистрированные за рубежом⁵¹. Технические решения, связанные с большими данными, в основном относятся к коду G06F 17/30 международной патентной классификации⁵². То есть речь идет о патентах на способы и устройства обработки данных, но не о патентной защите самих данных. В то же время возможно патентование не только способов обработки, но и способов производства данных. Согласно ст. 1358 ГК РФ использованием изобретения считается, в частности, ввоз на территорию Российской Федерации, изготовление, применение, предложение о продаже, продажа, иное введение в гражданский оборот продукта, полученного непосредственно запатентованным способом. Сходная норма содержится в п. 2 ст. 64 Европейской патентной конвенции: «Если предметом европейского патента является способ, то охрана распространяется также на продукты, непосредственно полученные этим способом». По крайней мере, теоретически получается, что защитить данные патентом все же возможно⁵³. Реализовать такую защиту достаточно сложно⁵⁴, но необходимость в такой защите может и не возникнуть, если учитывать, что обладание патентом способно обеспечивать фактический контроль над данными. Д. Бурк следующим образом описывает взаимосвязь между патентами и данными: «Агрегирование собственной информации, по существу, позволяет владельцу патента расширить действие исключительного права за пределы срока действия патента. Исключительное право на патент служит основой для агрегирования данных, а информация, которая агрегируется вокруг патента, может оставаться во владении патентообладателя как торговый секрет в течение неопределенного времени, учитывая стоимость ее независимого обнаружения или повторного создания»⁵⁵. Таким образом, патенты могут выполнять функцию каналов для сбора данных. В научной литературе такие патенты называют «патентами, генерирующими данные» (data-generating patents). В первую очередь, речь идет об изобретениях, при использовании которых генерируются ценные медицинские данные. Например, генетические тесты и медицинские приборы дают данные о пациентах. В других областях также возможно создание и приобретение фактического контроля над большими массивами данных, которые генерируются с использованием запатентованных технологий⁵⁶. Патентообладатель получает не только правовую монополию на использование изобретения, но и рыночную монополию на данные, генерируемые в результате его использования.

Ноу-хау

До принятия поправок 2014⁵⁷ ст. 1465 ГК РФ определяла секрет производства (ноу-хау) широко как «сведения любого характера (производственные, технические, экономические, организационные и другие), в том числе о результатах интеллектуальной деятельности в научно-технической сфере, а также сведения о способах осуществления профессиональной деятельности, которые имеют действительную или потенциальную коммерческую ценность в силу неизвестности их третьим лицам, к которым у третьих лиц нет свободного доступа на законном основании и в отношении которых обладателем таких сведений введен режим коммерческой тайны». Принятые поправки устранили обязательное требование о введении режима коммерческой тайны, которое существенно затрудняло защиту секретов производства. Кроме того, изменения коснулись понятия секрета производства, к которому в действующей редакции п. 1 ст. 1465 ГК РФ относятся только сведения о результатах интеллектуальной деятельности в научно-технической сфере и о способах осуществления профессиональной деятельности. Существуют, различные позиции по вопросу о разграничении коммерческой тайны и ноу-хау⁵⁸, но для целей настоящей статьи важно, что сужение предмета защиты фактически вывело из под защиты исключительным правом на секрет производства массивы данных (клиентов, показаний датчиков и т. п.). В Европейском союзе и США большие данные могут защищаться как торговые секреты, но действующее законодательство не учитывает особенности больших данных, а судебная практика еще не сформировалась. Так называемые «сырые данные» (raw data), то есть массивы необработанных цифровых данных совсем не обязательно обладают коммерческой ценностью сами по себе, и не для всех данных существует возможность обеспечения конфиденциальности. Например, производители разнообразных устройств, собирающих данные о пользователях, как правило, не могут закрыть доступ к данным для владельцев устройств⁵⁹. О реальности проблем, связанных с защитой больших данных как торговых секретах, свидетельствуют поправки 2019 г. в Закон о недопущении недобросовестной конкуренции Японии, которыми в целях защиты больших данных вводится новый правовой режим «защищенной информации» с более мягкими условиями по сравнению с требованиями, предъявляемыми к торговым секретам. Защищенная информация определяется как данные в электронной форме значительного объема, которые управляются электронными средствами и предоставляются ограниченному кругу лиц. Закон защищает такую информацию от недобросовестной конкуренции в форме присвоения, использования или раскрытия⁶⁰.

Авторское право

Критерием охраны в авторском праве являются одновременно творческий характер деятельности, результатом которого является произведение, и объективная форма его выражения⁶¹. Требование о творческом характере деятельности не относится к уровню произведения, однако предполагает как минимум «индивидуальную умственную работу» и нетривиальность ее конечного результата, т. е. произведения. Независимо от того, о каком объекте охраны идет речь, авторское право охраняет форму, но не содержание произведения. Как писал Г. Ф. Шершеневич: «Пока мысль не проявилась вовне, она не может составлять объекта авторского права, потому что не имеет необходимой внешней формы»⁶². Данный базовый принцип авторского права, который в европейской доктрине называют «дихотомией идеи и выражения» (idea/expression dichotomy), закреплен также и на международном уровне, например, в Соглашении ТРИПС (п. 2 ст. 9) и в Договоре ВОИС об авторском праве (ст. 2).

Перечисленные критерии имеют прямое отношение к вопросу об охране авторским правом больших данных. По мнению П. Б. Хугенхольца, хотя законодательство об авторском праве напрямую не высказывается о данных, «обычно предполагается и считается бесспорным — либо на основе «дихотомии», либо путем прямого применения требования авторского права, касающегося авторства и творческой деятельности, — что не может быть авторского права на данные per se»⁶³.

В связи с большими данными особую актуальность приобретает вопрос о базах данных как объекте правовой защиты. Во-первых, содержанием любой базы данных является массив данных, объем которых законом не ограничивается. Во-вторых, базы данных представляют собой относительно новый объект, потребность в котором возникла в связи с развитием компьютерных технологий. Все это заставляет предположить, что по сравнению с другими объектами интеллектуальной собственности баз данных является более привлекательным правовым инструментом, лучше других приспособленным потребностям экономики больших данных. Поэтому далее мы более подробно рассмотрим ограничения, особенности и риски, связанные с применением права на базы данных для защиты больших данных.

2. Big Data: технология, принципы и архитектура

В условиях развития цифровой среды существенно изменилась роль информации. Если до развития компьютерных технологий скорости создания и распространения информации позволяли обозначить ее в качестве источника необходимых сведений и знаний (вне зависимости от целей использования), то в современных условиях, как было отмечено ранее, информация постепенно приобретает статус независимого ресурса, обладающего собственной ценностью.

Следует отметить, что информация по своей сути является ресурсом универсальным. В современной науке⁶⁴ ее чаще всего относят к разновидности экономических ресурсов, поскольку информация оказывает непосредственное влияние на отношения, которые в конечном итоге выражаются в денежном эквиваленте. Но вместе с тем информация влияет не только на социально-экономические отношения, но и имеет существенное значение для научного, технического прогресса, представляет ценность для военных и политических задач.

Как нематериальный ресурс, информация обладает определенными преимуществами. В сравнении с другими ресурсами (в первую очередь, материальными) она требует минимальных затрат на хранение, транспортировку (передачу), изначально отсутствуют запреты на копирование и использование⁶⁵.

До конца XX в. информация создавалась и распространялась при непосредственном участии человека. Развитие компьютерных и сетевых технологий, возникновение «интернета-вещей», «облачных сервисов», появление автоматизированных алгоритмов сбора и анализа информации изменили как сам процесс работы с информацией, так и объемы данных, которые задействованы в информационном обороте. Возникновение и накопление огромного массива данных и информации привели к рождению нового феномена — феномена «больших данных» (Big Data).

До периода «революции больших данных», но после появления возможности хранения цифровой информации, довольно остро стоял вопрос о том, что неструктурированные данные занимают значительные объемы памяти, длительное хранение архивных данных не представлялось целесообразным, а работа с таким объемом информации не была эффективной. Особенно эта проблема затрагивала интересы крупных международных компаний. Традиционные способы хранения и обработки данных обладали лимитированными объемами памяти, примитивными механизмами управления и требовали больших финансовых затрат.

Интерес к технологии Big Data и ее возможностям, помимо коммерческого сектора, также проявляют государственные и международные организации. В 2012 г. администрация президента США объявила о запуске программы по исследованию технологии Big Data и возможностях ее развития с общим финансированием в 200 млн долл. США. Как отмечалось в официальном заявлении администрации, результаты, полученные по итогам программы, помогли бы «использовать возможности технологии Big Data для научных открытий, экологических и медицинских исследований, образования и национальной безопасности»⁶⁶. Вопросы исследования и использования технологии Big Data стали одними из ключевых векторов развития в соответствии с национальной стратегией технического развития Японии⁶⁷, принятой в 2012 г. Значение технологии Big Data для международного развития также подчеркивает доклад Организации Объединенных Наций, в котором обозначены существующие проблемы технологии и перспективы ее использования⁶⁸.

Вместе с тем работа с большими данными предполагает совершенно иной подход в обработке информации. В общем виде технология Big Data должна выполнять следующие функции:

— «очищение» массива данных от лишней информации;

— обработка и структурирование массива данных;

— анализ массива данных;

— защита данных;

— обеспечение доступа ко всему объему постоянно изменяемых данных.

Важно иметь в виду, что из всех вышеперечисленных функций приоритетное значение имеет анализ постоянно обновляемых данных. В современных условиях результаты такого анализа будут иметь решающее значение для компаний и предприятий при создании новых персонализированных товаров и услуг, позволят спрогнозировать дальнейшее направление развития.

В настоящее время существует множество проектов Big Data, которые отличаются разными моделями, структурой, особенностями анализа, разнообразными программными комплексами и техническими требованиями. В статье будут рассмотрены основные характеристики Big Data, принципы и источники накопления данных, система Hadoop и основанные на ней сервисы по работе с большими данными.

Как отмечалось в предыдущем параграфе, в отличие от понятий «информация», «данные» термин «большие данные» (Big Data) связан в большей степени с техническими аспектами формирования и обработки. Он не предполагает конкретные виды данных, а может включать и структурированные, и неструктурированные, и частично структурированные данные.

Big Data формируется из совершенно разных цифровых источников. При этом в процесс сбора не попадают данные, которые являются личными (хранятся за пределами цифровой среды или изолированно от нее) или закрытыми в соответствии с политикой конфиденциальности (установленными сетевыми сервисами или самостоятельно пользователями).

Всю собираемую Big Data информацию можно классифицировать в зависимости от источников, из которых она была получена. Так, американская компания Gartner⁶⁹ предлагает следующую классификацию информации, включаемую в «большие данные»:

1) операционные данные. Это данные о клиентах, поставщиках, партнерах и сотрудниках, доступные в процессе онлайн-обработки транзакций и/или полученные из онлайн-базы данных аналитической обработки. Обычно включает транзакционные данные, контактные данные и общие данные о лицах. Чаще всего такая информация успешно собирается с помощью дополнительных датчиков и мониторинга процессов предприятий. Например, кассовые аппараты, подключенные к банковской системе, интеллектуальные счетчики, голосовая связь, радиочастотная идентификация и т. д.;

2) «темные» данные. Информация, которая не хранится или не собирается организациями специально, а формируется случайно (попутно) в процессе ведения бизнеса или взаимодействия с сетевыми сервисами и остается в Интернет-архивах. Такие данные являются общедоступными и частично структурированными для анализа, включают электронные письма, электронные договоры, документы, мультимедиа, системные журналы и т. д. Внутри компаний данный источник информации является самым удобным, поскольку признается наиболее достоверным.;

3) коммерческие данные. До появления возможностей технологии Big Data в разных отраслях промышленности существовали аггрегаторы коммерчески ценной информации. Например, компания Nielsen, основанная в 1923 г., занимается маркетинговыми исследованиями товаров повседневного спроса, изучает потребительский спрос. Компания Dun & Bradstreet (основана в 1841 г.) специализируется на составлении кредитных рейтингов частных компаний. Указанные аггрегаторы предоставляют полный доступ к собственным каталогам информации по подписке. Но с учетом перенаправления современных рыночных отношений в сторону открытия информации для потенциальных инвесторов и клиентов многие сведения, представляющие коммерческий интерес, открыто размещаются в цифровой среде. Распространенной стала практика размещения информации об активах на открытых площадках, в особенности если речь идет о принадлежащих компаниям объектах интеллектуальной собственности;

4) официальные данные. Информация, распространяемая государственными органами (заявления, пресс-релизы, прогноз погоды, сведения о планах муниципального развития), открытые публичные реестры, опубликованные нормативные акты (включая их проекты), является наиболее достоверной и чаще всего структурированной. Ценность таких данных для предприятий раскрывается в совокупности с другими источниками сведений, поскольку позволяет определить направления развития бизнеса или целой индустрии в рамках отдельного города, страны или на международном уровне;

5) информация из социальных сетей и сервисов. Вовлеченность бизнеса и частных лиц в функционал крупных социальных сетей (Facebook, ВКонтакте, LinkedIn, Twitter, Instagram и др.) создала еще один источник данных о спросе, тенденциях в определенных сегментах рыночных отношений, новых и перспективных продуктах, услугах и компаниях. Сообщения, комментарии, цитаты («репосты») активно используют для выявления и прогнозирования целевых клиентов, коммерческих возможностей, конкурентных отношений, бизнес-рисков и потенциальных партнеров.

Каждый из указанных выше источников данных обладает определенной ценностью, зависящей, как было отмечено, от его достоверности и полноты. Но наибольший коммерческий, научный, публичный или социально направленный интерес представляют результаты общего анализа всех доступных данных. Именно комплексные выводы могут служить для целей прогноза, выявления возможного спроса (если речь идет о развитии нового рынка услуг и товаров), целевой аудитории (применительно к медиа-сервисам) и т. д. Результаты анализа Big Data можно использовать для выявления закономерностей, корреляций и аномалий⁷⁰,⁷¹.

Механизм анализа в рамках больших данных по своей логике и порядку не отличается от традиционного алгоритма анализа: сбор информации — анализ полученных данных — построение выводов. Необходимость построения нового подхода к анализу данных обусловлено возникновением в условиях цифрового мира факторов «3-V», о которых было сказано выше: большого объема данных, больших скоростей их обновления, большого количества источников данных. Ни одна традиционная программа анализа не в состоянии справиться с проведением анализа с учетом данных факторов. В свою очередь компенсация вычислительных мощностей за счет физического увеличения вычислительных комплексов позволяет производить необходимые расчеты, но снижает скорость анализа.

Принцип работы анализа Big Data отличается от традиционных концепций систем хранения данных или бизнес-аналитики. Анализ «больших данных» является по своей сути новым подходом к информационному менеджменту: создание принципиально новой комплексной структуры (архитектуры) анализа. Она предполагает распределение функций сбора, хранения и анализа данных между несколькими программами-исполнителями, функционирующих в соответствии с алгоритмами, заложенными контрольными модулями.

В настоящее время наиболее распространенной и эффективной архитектурой Big Data является Hadoop. Данная система позволяет своевременно и с минимальными затратами обрабатывать большие объемы данных.

Hadoop — это проект с открытым программным кодом, разработанный фондом Apache Software Foundation⁷². Hadoop используется для распределенной (параллельной) обработки большого объема данных. По своей сути Hadoop представляет целый набор простых программ, утилит и библиотек для решения распределенных задач, основанных на нескольких кластерах из тысяч узлов. Сравнительно простой дизайн инфраструктуры Hadoop обеспечил его популярность и масштабность использования, даже в случае выполнения задачи на тысячах вычислительных машин, каждая из которых имеет собственные возможности обработки и хранения данных.

Hadoop активно используется компаниями, у которых ежедневный объем генерируемых данных превышает возможности обычных систем хранения и обработки. Программные возможности Hadoop используют Adobe, Amazon, eBay, Facebook, Google (включая входящие в состав компании сервисы как YouTube), Twitter, Yahoo и др.

Благодаря тому что проект Hadoop состоит из разных программных модулей (утилит), каждый из них может быть установлен независимо или в составе комплекса, образуя так называемую экосистему Hadoop⁷³. Все утилиты разработаны таким образом, чтобы эффективно взаимодействовать друг с другом при сборе, хранении и обработке информации. Наиболее распространенные утилиты Hadoop, которые обычно устанавливаются в совокупности, включают в себя:

1) HDFS (Hadoop Distributed File System) — распределенная файловая система, основная система хранения данных, используемая другими компонентами Hadoop. Отличается высокой отказоустойчивостью и возможностью развертывания на недорогом оборудовании. Архитектура HDFS позволяет обеспечивать высокопроизводительный доступ к данным и подходит для работы с большими объемами данных. Файлы, поступающие в систему, распределяются между отдельными узлами вычислительного кластера (DataNode), образуя блоки. Все блоки в узлах данных (за исключением последнего добавленного) обладают одинаковым размером. Отдельно в системе расположен центральный узел имен (NameNode), в котором хранятся данные файловой системы и информация о распределении блоков и узлах данных, содержащих эти блоки. Примитивное отображение принципа работы HDFS можно выразить следующим образом: поступающие данные формируются в отдельные блоки, образующие узлы (DataNode), навигация по собранным данным осуществляется при помощи узла имен (NameNode).

Изначально HDFS создавалась в качестве инфраструктуры для проекта веб-поиска Apache Nutch. В настоящее время HDFS является самостоятельным подпроектом Hadoop⁷⁴;

2) MapReduce — система распределенных вычислений для обработки больших наборов данных. Задача MapReduce состоит в том, чтобы разбивать входной набор данных на независимые блоки, которые обрабатываются параллельно в соответствии с картой задач («to map» — планировать; составлять схему, карту). Таким образом, основная задача по обработке входных данных делится на подзадачи между параллельными процессами (принцип «разделяй и властвуй»). При этом каждая подзадача решается в строго определенном направлении, чтобы полученные в результате множественного анализа данные соответствовали друг другу. Результаты подзадач объединяются в итог в соответствии с основной задачей на этапе сворачивания («to reduce» — сокращать, сворачивать).

Обычно вычислительные узлы и узлы хранения совпадают, то есть инфраструктура MapReduce и HDFS работают на одном наборе узлов. Такой подход позволяет платформе наиболее эффективно планировать задачи на узлах, где уже есть данные, что приводит к высокой скорости обработки и передачи данных между кластерами. HDFS и MapReduce образуют ядро экосистемы Hadoop.

Система MapReduce состоит из одного главного устройства (JobTracker) и одного подчиненного устройства (TaskTracker) на каждый узел кластера. В совокупности они образуют своеобразный контроллер и отвечают за планирование задач на ведомых устройствах, следят за выполнением и отправляют на повторную обработку нерешенные задачи. Ведомые устройства выполняют задачи в соответствии с указаниями контролллера⁷⁵;

3) HBase — распределенная база данных NoSQL⁷⁶, основанная на модели Google BigTable, которая использует HDFS в качестве носителя. Основная задача HBase — размещение таблиц с огромным количеством строк (миллиарды строк и миллионы столбцов) на кластерах обычного оборудования. Данная утилита используется в приложениях Hadoop, которые требуют произвольных операций чтения/записи для очень большого объема данных или для приложений с большим количеством пользователей. HBase состоит из трех основных компонентов: клиентской библиотеки, главного и нескольких распределенных серверов.

Является самостоятельной утилитой Hadoop⁷⁷;

4) Hive — платформа хранения данных, используемая для чтения, внесения записей и управления большими объемами данных из распределенного хранилища⁷⁸;

5) Mahout — библиотека, в которой хранятся алгоритмы машинного обучения и интеллектуального анализа данных, включая алгоритмы классификации и кластеризации данных. Алгоритмы разрабатываются отдельно. Mahout также позволяет пользователям создавать собственные алгоритмы, соответствующие персонализированным задачам. Полученные алгоритмы совместимы с MapReduce, поэтому их можно использовать для обработки большого объема данных⁷⁹;

6) Oozie — инструмент для управления рабочим процессом и координации заданий MapReduce. Он позволяет объединить несколько задач в единое логическое задание всего рабочего процесса⁸⁰;

7) Pig — платформа, используемая для анализа больших наборов данных и основанная на языке высокого уровня для выражения программ анализа данных, включает инфраструктуру оценки этих программ. Разнообразные данные требуют разных программ обработки — Pig занимается определением, какие именно. При этом платформа допускает параллельную обработку данных разными программами во время выполнения одного задания. Работает платформа в тесном взаимодействии с MapReduce, создавая для него задания. Pig имеет собственный тип данных, собственную карту заданий, которые используются для анализа частично структурированных данных⁸¹;

8) YARN — платформа управления ресурсами, обеспечивающая безопасность и управление данными на разных кластерах. Главная задача YARN — разделение функций управления и планирования/мониторинга задания на отдельные системные процессы⁸²;

9) Whirr — библиотека с алгоритмами для управления облачными сервисами⁸³;

10) Zookeeper — служба координации распределенных приложений экосистемы Hadoop. Ее задача состоит в поддержке, настройке и присвоении имени большому объему данных. Также обеспечивает распределенную синхронизацию и определение групповых задач. Zookeeper включает главный и подчиненный узлы, хранит информацию о настройках. Служба нацелена на выявление конфликтующих задач внутри всей системы, нерационального использования ресурсов⁸⁴;

11) Flume — распределенная служба, позволяющая собирать, сортировать и перемещать большие объемы данных журнала событий. Архитектура службы основана на обработке потоковых данных, что позволяет разрабатывать аналитические приложения для всей экосистемы Hadoop⁸⁵. То есть Flume — внутренняя служба аналитики Hadoop.

Все компоненты, разработанные для экосистемы Hadoop, можно разделить на несколько уровней, которые образуют общую архитектуру⁸⁶:

— Уровень хранения данных в распределенных реестрах.

— Уровень запроса данных. На этом уровне задействуются утилиты, ответственные за запрос необходимых данных в рамках поставленной задачи и последующей передачи их на уровень обработки данных.

— Уровень обработки данных, где проходят основные процессы обработки и анализа данных в рамках поставленной задачи.

— Уровень управления данными, на котором есть прямой доступ пользователей ко всем компонентам экосистемы, а также возможных постановки общих заданий для анализа.

На данный момент не существует единой системы по работе с Big Data, которую можно было бы признать универсальной. Каждый уровень работы с данными может включать в себя разные программные комплексы, в зависимости от потребностей пользователя. У каждого программного и системного решения существуют свои преимущества, но также могут быть и недостатки. Затруднения по введению систем Big Data также связаны с разнообразием источников данных, качества получаемых данных и их итоговой визуализацией⁸⁷.

Как было отмечено выше, технология Big Data — это не отдельный программный продукт, не самостоятельное техническое вычислительное средство. На примере Badoop очевидно, что это система программ и утилит, связанных между собой и другими сервисами компании-пользователя, для работы с «большими данными».

Вместе с тем можно вывести общую архитектуру, характерную для Big Data⁸⁸:

1. Сбор данных. Источники данных (информации) сами по себе не входят в архитектуру Big Data, но в нее включаются программные и технические средства, способные осуществлять сбор. Разнообразие способов сбора данных напрямую зависит от их источника. Также влияние оказывает и природа информации, подлежащей сбору и последующему анализу. Механизмы сбора можно классифицировать следующим образом:

— сбор структурированных данных (различные базы данных, существующие архивы данных, внутренние системы предприятий и т. д.);

— сбор неструктурированных данных (данные GPS, аудио– и видеофайлы, текстовые файлы, аналоговые источники информации и т. д.);

— сбор частично структурированных данных (данные журналов событий внутренних систем, сетевых служб, XML-данные и т. д.).

2. Хранилище данных. Все собранные данные распределяются на хранение и, в зависимости от типа данных, оказываются в распределенных/нераспределенных хранилищах или фиксируются в отдельных журналах записи событий.

3. Преобразование данных. Перед передачей данных на стадию обработки они должны быть преобразованы в понятный для программ формат с помощью инструментов импорта/экспорта. Такие инструменты могут быть как встроенными внутри самих утилит, ответственных за хранение данных, так и внешними, то есть дополнительными.

4. Обработка данных. На данном этапе происходит объединение всех собранных данных. Обработка может проходить пакетами (то есть сегментированно обрабатывается установленный объем данных) или в режиме реального времени (обрабатываются все поступающие данные без формирования пакетов). На этом этапе выделяются полезные для последующего анализа сведения.

5. Анализ данных. Инструменты, используемые на данном этапе, зависят от целей пользователя. Следует отметить, что выделенные на этапе обработки данные являются по своей сути «сырыми»: с ними можно работать, но без обработки в контексте поставленной пользователем задачи они не представляют большого интереса. Для решения отдельных задач могут быть созданы самостоятельные алгоритмы анализа, утилиты или использованы стандартные.

6. Вывод данных. Результаты анализа должны быть представлены в формате, удобном для восприятия пользователем. Это могут быть таблицы, диаграммы, машинописный текст и т. д. — должна быть проведена визуализация результатов. В зависимости от вида и сложности визуализации в экосистему Big Data могут быть добавлены дополнительные программы, службы или надстройки.

Вопрос о необходимости использования возможностей технологии Big Data решается в зависимости от конкретных задач и целей пользователя. Несмотря на существование проекта Badoop и наличие открытых кодов к основным программам и утилитам, процесс интеграции экосистемы в информационную структуру пользователей является сложным и требующим постоянной поддержки специалистов. Поскольку общие алгоритмы анализа данных в рамках традиционных систем и технологии Big Data принципиально друг от друга не отличаются, то представляется, что использование такой сложной экосистемы целесообразно только для тех пользователей, которые сталкиваются с проблемой обработки данных в условиях принципа «3-V».

В настоящее время растет спрос на услуги по анализу больших данных сторонними организациями⁸⁹. Так, пользователь, у которого нет возможности полной интеграции технологии в собственную инфраструктуру, может заказать программное решение у разработчика с собственной экосистемой Big Data. В этом случае интеграции подлежат только последние два уровня архитектуры технологии — комплекс, осуществляющий непосредственно анализ и визуализацию результатов. Весь процесс сбора, обработки, переработки информации осуществляет разработчик.

Вопрос о необходимости использования собственной экосистемы Big Data должен решаться на основе четкого осознания пользы и последующей окупаемости затрат. Поскольку в современном мире информация стала ресурсом, обладающим собственной ценностью, то темпы развития и использования технологии Big Data напрямую зависят от того, насколько ценная информация будет получена в результате анализа «больших данных» и как много собственных ресурсов пользователя будет затрачено.

Глава 2.
ПРАВОВОЙ РЕЖИМ БАЗЫ ДАННЫХ КАК СПОСОБ ОХРАНЫ СМЕЖНЫМ ПРАВОМ ЕЕ СОДЕРЖАНИЯ

1. Объект охраны, его охраноспособность

В настоящее время база данных по российскому праву может охраняться как объект авторского права и (или) как объект смежных прав. По сравнению с охраной базы данных нормами авторского права возможность ее охраны как объекта смежных прав появилась относительно недавно, в 2008 г. — с введением в действие части четвертой ГК РФ.

Как и любые новые или относительно новые правовые институты, положения о смежных правах на базу данных (§ 5 главы 71 ГК РФ) вызывают вопросы как в науке, так и в практике.

Российское законодательство о смежных правах на базы данных во многом схоже с европейским. Причины появления этого института в России и обозначенные в первой главе причины появления этого института в Европейском союзе (ЕС) также схожи. По этой причине при анализе российского законодательства разумно учитывать и опыт ЕС, в котором действует Директива «О правовой охране баз данных».

В российском законодательстве установлено единое определение базы данных применительно к авторскому и смежным правам. Так, согласно абз. 2 п. 2 ст. 1260 ГК РФ базой данных является представленная в объективной форме совокупность самостоятельных материалов (статей, расчетов, нормативных актов, судебных решений и иных подобных материалов), систематизированных таким образом, чтобы эти материалы могли быть найдены и обработаны с помощью электронной вычислительной машины (ЭВМ).

Таким образом, квалифицирующими признаками базы данных являются:

— совокупность самостоятельных материалов;

— систематизация материалов, чтобы они могли быть найдены и обработаны с помощью ЭВМ.

В отношении первого признака прежде всего возникает вопрос о том, что понимать под самостоятельными материалами.

Как следует из абз. 2 п. 2 ст. 1260 ГК РФ, самостоятельными элементами содержания базы данных могут выступать не только объекты, охраняемые авторским правом, но и иные объекты, авторским правом не охраняемые (в частности, нормативные акты, судебные решения). Понятием «материалы» могут охватываться самые разные объекты, независимо от их назначения, ценности и охраноспособности. Среди них могут быть материалы, которые охраняются авторским правом, иными исключительными правами, но также и другие данные, такие как общедоступная информация или необработанные машинные данные. При этом любые данные, составляющие содержание базы данных должны быть самостоятельными и систематизированными.

При этом в литературе⁹⁰ отмечается, что самостоятельность материалов предполагает их ценность в отрыве от базы данных или иных материалов; данный критерий позволяет избежать ситуации, когда части единого текста, не имеющие самостоятельного значения, рассматривались бы как база данных.

Директива «О правовой охране баз данных» содержит определение базы данных, сходное с определением ГК РФ, и, объясняя признак самостоятельности материалов, П. Б. Хугенхольц приводит следующие два примера. Набор изображений, которые в своей совокупности образуют фильм, не является базой данных, точно также как фильм в цифровом формате, хотя все его содержание можно свести к массиву цифровых данных⁹¹.

На примере практики Суда Европейского союза можно оценить, как развитие технологий больших данных может повлиять на толкование базовых понятий. Согласно сложившейся позиции Суда Европейского союза, изложенной в решении 2004 г., по смыслу п. 2 ст. 1 Директивы «О правовой охране баз данных» независимые материалы — это материалы, которые можно отделить друг от друга без ущерба для их информационной, литературной, художественной, музыкальной или иной ценности и, следовательно, имеющие «независимую информационную ценность» (autonomous informative value)⁹². Однако в решении 2015 г. суду пришлось скорректировать свой подход. Поскольку содержанием базы данных в рассматриваемом деле были данные географических карт, получалось, что любой отдельно взятый материал после извлечения с карты полностью теряет свою информационную ценность. Например, знак на карте о наличии церкви в отрыве от координат соответствующего места оказывается бесполезен. Суд пришел к выводу, что в качестве самостоятельного материала можно рассматривать комбинацию двух или более материалов (в данном деле — комбинацию координат места и указателя на определенный объект). Факт извлечения из базы данных определенного материала (комбинации данных) третьими лицами в целях получения прибыли также подтверждает его самостоятельный характер и ценность⁹³. Как отмечает Й. Дрексл, данное решение работает «почти как стандарт для включения больших наборов данных в область защиты права sui generis на базу данных»⁹⁴.

Заметим, что в России была попытка законодательно расширить определение базы данных в целях легализации сбора и обработки значительных массивов обезличенной информации⁹⁵. Согласно пояснительной записке суть предлагаемой поправки в ст. 1360 ГК РФ заключалась в замене «совокупности материалов» на более общее понятие «совокупность данных или сведений». Данная поправка получила отрицательную оценку в Экспертном заключении, подготовленном Совета при Президенте Российской Федерации по кодификации и совершенствованию гражданского законодательства. В заключении, в том числе, указывалось, что существующая формулировка п. 2 ст. 1260 ГК РФ, как представляется, не препятствует охране баз данных, состоящих из материалов, содержащих сведения и факты в чистом виде. При этом предлагаемый в законопроекте подход противоречит существу авторско-правовой охраны, т. к. означает, что база данных представляется не через носители информации, а как информация в чистом виде (совокупность сведений)⁹⁶.

Второй критерий — систематизация материалов, в целом является самопонятным и не требующим дополнительных разъяснений, однако в авторском и смежном праве на базу данных он имеет различное значение. Авторское право предоставляет охрану результату творческого труда по подбору и расположению материалов, а с точки зрения смежных прав нацелен на разграничение базы данных с кучей необработанных материалов⁹⁷.

Систематизация материалов таким образом, чтобы они могли быть найдены с помощью ЭВМ, подразумевает их представление в форме, позволяющей их обработку с помощью ЭВМ.

Изложенное приводит нас к выводу, что по российскому праву правовой режим баз данных распространяется только на электронные базы данных (остальные базы могут получить охрану только в рамках авторского права как сборники). В то же время международные договоры, касающиеся баз данных, и некоторые иностранные правопорядки не предусматривают такого ограничения и предоставляют одинаковую охрану любым базам данных⁹⁸ — как в электронной форме, так и в бумажном виде, в частности телефонному справочнику, бумажной картотеке в библиотеке⁹⁹.

Наличие указанных признаков у базы данных еще не означает, что она охраняется положениями об авторском и (или) смежных правах.

Как следует из п. 2 ст. 1260 ГК РФ, база данных относится к составным произведениям, и ее автору принадлежат авторские права на осуществленные им подбор или расположение материалов.

Соответственно, авторское право распространяется лишь на подбор, структуру материалов. Поскольку база данных — это произведение, а произведение — это результат творческого труда автора, то для охраны в качестве объекта авторского права подбор и расположение материалов в базе данных должны носить творческий характер. Если творческая деятельность при подборе и расположении материалов отсутствует, то совокупность материалов не получает охрану как составное произведение, в том числе как база данных¹⁰⁰.

Отдельные элементы содержания базы данных лишь в силу их вхождения в базу данных никакой самостоятельной охраны не получают, как не получают ее элементы бумажных сборников.

Если элементом содержания базы данных является охраняемый авторским правом материал (например, творчески созданная статья), то он будет охраняться в том же режиме, даже став частью базы данных. В таком случае составитель базы данных осуществляет свои авторские права на нее при условии соблюдения авторских прав на соответствующие охраняемые элементы ее содержания.

Авторское право на базу данных при этом действует как право на самостоятельный объект авторских прав.

Если элементом содержания базы данных является не охраняемый авторским правом материал (например, судебный акт), то и как самостоятельный элемент базы данных он не получает никакой охраны.

Вместе с тем нередко бывает, что создание базы данных не требует творческого участия, но требует значительных усилий. Авторское право не может защитить результат этих усилий, поскольку они не были творческими. Оно охраняет лишь структуру базы, творческий подбор и расположение данных, составляющих ее содержание, но не сами данные, которые при отсутствии охраны содержания базы могут использоваться любыми лицами в случае, если они сами по себе не являются объектом авторского права.

В целях защиты результатов этих усилий законодатель предусмотрел возможность охраны баз данных нормами о смежных правах (в ЕС — правах sui generis).

База данных охраняется как объект смежных прав, если ее создание (включая обработку или представление соответствующих материалов) требует существенных финансовых, материальных, организационных или иных затрат (п. 1 ст. 1334 ГК РФ). При этом из закона не следует, что изготовитель базы данных должен самостоятельно осуществлять действия по ее наполнению. Согласно п. 1 ст. 1333 ГК РФ изготовителем базы данных признается лицо, организовавшее создание базы данных и работу по сбору, обработке и расположению составляющих ее материалов. Иначе говоря, изготовитель организует работу и может создавать третьим лицам условия для наполнения базы данных¹⁰¹.

Таким образом, авторским правом охраняется структура базы данных. В свою очередь, в режиме смежных прав охраняется совокупность материалов, составляющих базу данных.

Принципы охраны базы данных как объекта смежных прав в России и ее соотношение с авторско-правовой охраной, по сути, не отличаются от принципов охраны содержания баз данных правом sui generis в ЕС:

— охрана авторским правом и положениями о смежных правах предоставляется базам данных исходя из разных критериев охраноспособности: в первом случае необходим творческий труд, во втором творческий характер не требуется, оценка осуществляется на основе объективных критериев — затрат на создание базы данных¹⁰²;

— предусмотрены разные правомочия, входящие в состав исключительного права на базу данных как на объект авторских/смежных прав, установлена защита от разных нарушений;

— авторские и смежные права на базу данных могут принадлежать разным правообладателям;

— авторские и смежные права могут быть установлены на одну и ту же базу данных (если ее структура носит творческий характер, а создание базы данных потребовало существенных затрат), но в обоих случаях охрана носит самостоятельный характер.

Для облегчения оборота баз данных, которые могут быть объектом двух видов прав с двумя разными правообладателями и затрагивать авторские права на отдельные элементы базы данных, законодатель с 1 октября 2014 г.¹⁰³ допустил возможность распространения на базы данных правового режима сложного объекта, подразумевающего сосуществование нескольких результатов интеллектуальной деятельности, объединенных в единое целое. Этот режим представляет собой способ аккумулирования исключительных прав разных правообладателей у одного лица с тем, чтобы осуществлять единый оборот всего комплекса прав и общую их защиту.

Вместе с тем за пределами правового режима сложного объекта осталось то, что с точки зрения ГК РФ не является частью базы данных (т. е. элементом ее структуры или содержания), но в реальной жизни, как правило, неразрывно связано с ней как с объектом, существующим в электронной форме. Речь идет о той программе для ЭВМ, которая обеспечивает работоспособность базы данных¹⁰⁴.

При этом взаимная связь базы данных и программы для ЭВМ, обеспечивающей ее работу, очевидна.

Поскольку от оценки затрат на создание базы данных зависит возможность ее охраны как объекта смежных прав, необходимо определить, какие затраты учитываются в этих целях и какие из них признаются существенными.

В законе установлена следующая презумпция. При наличии в базе данных не менее десяти тысяч самостоятельных информационных элементов (материалов) считается, что для ее создания потребовались существенные затраты. В таком случае бремя доказывания обратного лежит на ответчике¹⁰⁵. Эта презумпция была введена для облегчения доказывания правообладателем понесенных им существенных затрат¹⁰⁶.

В литературе высказывается точка зрения, что база данных должна быть результатом целенаправленных усилий ее изготовителя, непосредственным результатом инвестиционной деятельности. Если база данных является побочным продуктом иной деятельности, в рамках которой осуществляются все инвестиции, исключительное право на собранный информационный контент не возникает¹⁰⁷.

В то же время имеются и другие мнения. Так, в одном из дел о защите исключительных смежных прав на базу данных ответчик заявил довод о том, что инвестиции истца были направлены на создание сайта (социальной сети), а не базы данных, которая явилась побочным продуктом деятельности истца и поэтому не подлежит охране как объекта смежных прав. Суд с данным аргументом не согласился, отметив, что с учетом ст. 1334 ГК РФ судам необходимо исследовать не субъективное намерение лица на инвестирование непосредственно в базу данных, а объективную необходимость существенных затрат на ее создание¹⁰⁸.

При этом затраты должны быть направлены именно на создание базы данных (включая сбор, обработку, представление соответствующих данных). Затраты на создание самих данных не учитываются при оценке затрат на создание базы данных¹⁰⁹.

Спорным представляется вопрос о том, необходимо ли рассматривать в качестве затрат расходы на сервер, компьютерную программу, с помощью которой функционирует база данных.

В некоторых странах дается положительный ответ на этот вопрос¹¹⁰.

Более того, к затратам относятся не только финансовые расходы и расходы на технические средства, но и затраченное время, труд и энергия¹¹¹.

Представляется, что российское законодательство подразумевает аналогичный подход. В п. 1 ст. 1334 ГК РФ говорится о том, что для возникновения исключительного смежного права требуется понести существенные затраты на создание базы данных. При этом перечень возможных затрат не является исчерпывающим, а значит, может включать в себя и людские ресурсы, и материальную базу.

2. Особенности государственной регистрации баз данных

В части четвертой ГК РФ установлены правила государственной регистрации отдельных объектов интеллектуальных прав двух видов — обязательной и добровольной регистрации. Обязательная регистрация предусмотрена в отношении изобретений, полезных моделей, промышленных образцов, товарных знаков, селекционных достижений, географических указаний, наименований мест происхождения товаров и в определенном смысле — фирменных наименований. Добровольно возможно зарегистрировать программы для ЭВМ, базы данных и топологии интегральных микросхем.

Доктринальное осмысление существа государственной регистрации объектов интеллектуальных прав, ее значения и последствий в основном касается правил обязательной регистрации, а также добровольной регистрации программ для ЭВМ.

В отношении иных объектов добровольной регистрации, прежде всего баз данных, как правило, указывается на то, что она осуществляется по таким же правилам, что и добровольная регистрация программ для ЭВМ.

Вместе с тем возникает вопрос, так ли это. Безусловно, у правовых режимов добровольной регистрации программ для ЭВМ, баз данных и топологий интегральных микросхем много общего (в первую очередь, правовое значение).

Тем не менее представляется, что полностью уравнивать правовой режим добровольной регистрации всех объектов вряд ли возможно (несмотря на некоторую общность), особенно в отношении баз данных, на которые существует два вида прав — авторские и смежные. При этом и в отношении базы данных как объекта авторского права (п. 4 ст. 1259, ст. 1262 ГК РФ), и как объекта смежных прав (п. 3 ст. 1334 ГК РФ) возможна добровольная регистрация.

Значение регулирования вопроса о добровольной регистрации баз данных возрастает с увеличением потребности в самих базах данных, предназначенных в том числе для оперирования большими данными.

Как представляется, общим для добровольной регистрации баз данных и программ для ЭВМ является следующее.

Государственная регистрация базы данных и как объекта авторского права, и как объекта смежных прав носит исключительно добровольный характер. Она не является правоустанавливающей, что с точки зрения значения добровольной регистрации уравнивает этот объект с программами для ЭВМ и топологиями интегральных микросхем. Авторское право на базы данных возникает, как и в отношении любых других произведений, с момента создания соответствующего результата интеллектуальной деятельности, отвечающего общим условиям охраноспособности; смежное право — с момента, когда база данных начинает отвечать условиям охраноспособности (для ее создания понесены существенные финансовые, материальные, организационные или иные затраты).

С этой точки зрения значение добровольной регистрации скорее практическое.

Учитывая, что авторское право возникает с момента создания произведения и этот момент не формализован, затруднения вызывают распоряжение исключительным правом на произведение и защита такого права в судебных спорах:

— при распоряжении исключительным правом контрагентам требуется подтверждение наличия у автора (иного правообладателя) такого права;

— при защите права в суде автор (иной правообладатель) должен доказать наличие у него права, подлежащего защите, и соответственно права на иск (ст. 4 АПК РФ, ст. 3 ГПК РФ).

Равным образом в отношении баз данных как объектов смежного права правообладатель для третьих лиц также неочевиден — неизвестно лицо, организовавшее создание базы данных и работу по сбору, обработке и расположению составляющих ее материалов (п. 1 ст. 1333 ГК РФ).

Каждый раз, вступая в гражданские правоотношения или обращаясь за защитой в суд, правообладателю требуется доказывать, что именно его творческим трудом создано произведение (именно он является изготовителем базы данных).

Для упрощения решения этого вопроса для всех видов произведений, в том числе для баз данных, ст. 1257 и 1300 ГК РФ введена опровержимая презумпция — лицо, указанное в качестве автора на оригинале или экземпляре произведения либо иным образом в соответствии с п. 1 ст. 1300 ГК РФ, считается его автором, если не доказано иное.

Аналогичная презумпция для баз данных как объектов смежного права установлена в п. 1 ст. 1333 ГК РФ — при отсутствии доказательств иного изготовителем базы данных признаются гражданин или юридическое лицо, имя или наименование которых указано обычным образом на экземпляре базы данных и (или) его упаковке.

Регистрация базы данных порождает еще одну опровержимую презумпцию — сведения, внесенные в Реестр программ для ЭВМ или в Реестр баз данных, считаются достоверными, поскольку не доказано иное. В числе прочего в реестр вносятся сведения об авторе базы данных (об изготовителе базы данных как объекта смежного права) и о текущем правообладателе.

Так, в п. 109 постановления Пленума Верховного Суда РФ от 23.04.2019 № 10 «О применении части четвертой Гражданского кодекса Российской Федерации» (далее — постановление Пленума ВС РФ № 10) отмечено, что при рассмотрении судом дела о защите авторских прав надлежит исходить из того, что, пока не доказано иное, автором произведения считается лицо, указанное в качестве такового на оригинале или экземпляре произведения либо иным образом в соответствии с п. 1 ст. 1300 ГК РФ (ст. 1257 ГК РФ), в Реестре программ для ЭВМ или в Реестре баз данных (п. 6 ст. 1262 ГК РФ).

Следует отметить, что презумпция, введенная в закон в отношении баз данных, охватывает не только автора произведения (как в ст. 1257 ГК РФ в отношении всех произведений) или изготовителя (как в ст. 1333 ГК РФ для баз данных), но и правообладателя.

Таким образом, пока не доказано иное, автором (изготовителем), правообладателем считаются лица, указанные в реестре.

При установлении автора или изготовителя базы данных могут столкнуться две опровержимые презумпции — если разные лица будут указаны в реестре и на экземпляре. Представляется, что, учитывая специальный характер норм ст. 1262 и 1334 ГК РФ, приоритет должен быть отдан презумпции, основанной на реестре.

Лицо, указанное в Реестре баз данных, не «является» правообладателем, а «считается» таковым. Презумпция, порожденная добровольной регистрацией, является опровержимой.

Государственная регистрация базы данных, произведенная с указанием ненадлежащего лица, не лишает надлежащего правообладателя возможности самостоятельно осуществлять исключительное право на базу данных, распоряжаться правом или защищать его. Такие реализация права, распоряжение им, защита права будут существенно затруднены, но не невозможны. Надлежащий правообладатель вправе ссылаться на иные доказательства в подтверждение наличия у него права.

Как представляется, это является общим для всех видов добровольной регистрации результата интеллектуальной деятельности и отличает добровольную регистрацию от обязательной, при которой до внесения изменений в реестр указанный в нем правообладатель — единственное лицо, которое вправе распоряжаться исключительным правом и защищать его (независимо от того, правомерно ли он указан как правообладатель в реестре).

Хотя закон не говорит об этом прямо, данные Реестра баз данных могут быть оспорены.

В случае государственной регистрации базы данных с указанием ненадлежащего лица в качестве автора (изготовителя), правообладателя, полагаю, возможно установление в судебном порядке надлежащего автора (изготовителя) или правообладателя. Соответствующий спор подлежит рассмотрению не в рамках дела об оспаривании решения регистрирующего органа о государственной регистрации базы данных (учитывая в том числе то, что регистрирующим органом достоверность представленных сведений об авторе или правообладателе не проверяется), а в рамках искового производства — по требованию о признании права, заявленному лицом, считающим себя автором (изготовителем) или правообладателем, к лицу, указанному в качестве такового в реестре¹¹².

Если же база данных зарегистрирована, переход исключительного права на такую базу по договору или без договора также подлежит государственной регистрации, а при несоблюдении такого требования считается несостоявшимся (п. 6 ст. 1232 ГК РФ).

Договоры, не предусматривающие переход исключительного права, в том числе лицензионные договоры о предоставлении права использования программы для ЭВМ или базы данных, государственной регистрации не подлежат. На это, в частности, обращено внимание в п. 103 постановления Пленума ВС РФ № 10.

Указанные подходы, относящиеся к добровольной регистрации баз данных, действительно, как и было отмечено в начале статьи, роднят добровольную регистрацию баз данных с добровольной регистрацией программ для ЭВМ.

Однако существуют и отличия, которые особенно характерны для добровольной регистрации баз данных как объектов смежного права.

В качестве первого и, наверное, самого главного отличия добровольной регистрации баз данных от программ для ЭВМ следует выделить проблему с идентификацией зарегистрированной базы.

Конкретная зарегистрированная программа для ЭВМ может быть индивидуализирована, в частности, по имени ее автора, правообладателю, названию, реферату, языку программирования, объему¹¹³. При этом объем программы для ЭВМ — один из весьма показательных идентифицирующих признаков, поскольку согласно подп. 9 п. 2 ст. 1270 ГК РФ любые изменения программы, за исключением адаптации, являются переработкой¹¹⁴, а следовательно, приводят к появлению новой программы для ЭВМ.

Дополнительная идентификация программы для ЭВМ возможна с учетом того, что, как отмечено в п. 27 Правил оформления заявки на государственную регистрацию программы для электронных вычислительных машин или базы данных, утвержденных приказом Минэкономразвития России от 05.04.2016 № 211 (далее — Правила), при добровольной регистрации программы для ЭВМ депонируются материалы, идентифицирующие программу для ЭВМ, в форме исходного текста (полного или фрагментов) или иной форме, присущей языку программирования, на котором написана представленная на регистрацию программа для ЭВМ, в объеме, достаточном для ее идентификации.

При регистрации базы данных как объекта авторского права предполагается, что она может быть идентифицирована, в частности, по сведениям об авторе и правообладателе, названию, реферату, виду и версии системы управления базой данных (СУБД), объему (п. 3 Перечня).

Вместе с тем поскольку в силу п. 2 ст. 1260 ГК РФ базой данных является представленная в объективной форме совокупность самостоятельных материалов (статей, расчетов, нормативных актов, судебных решений и иных подобных материалов), систематизированных таким образом, чтобы эти материалы могли быть найдены и обработаны с помощью ЭВМ, а правовая охрана распространяется на структуру базы данных, представляется, что ни объем базы данных (который может меняться по мере наполнения базы данных новыми материалами), ни вид и версия системы управления базой данных (которые сами по себе структуру базы данных не определяют) идентифицировать базу данных не могут.

Норма подп. 9 п. 2 ст. 1270 ГК РФ в отношении баз данных, так же как и в отношении программ, исходит из того, что любые изменения базы, за исключением адаптации, являются переработкой. Однако изменение объема базы данных, как правило, вызывается изменением ее содержания, не затрагивающим структуру базы данных (если дополнительным содержанием наполняются уже существующие разделы), а следовательно, на базу данных как на объект авторского права влияния не оказывает.

Название же базы данных, как представляется, может выполнять идентифицирующую функцию, если оно является творческим и в составе базы данных само по себе охраняется авторским правом (п. 7 ст. 1259 ГК РФ). Вместе с тем далеко не все названия обладают творческим характером и в этом смысле могут отличать одну базу от другой.

Реферат базы данных (п. 30 Правил) содержит указание на ее назначение, область применения и функциональные возможности, а также на то, совокупность каких самостоятельных материалов она содержит.

При этом однозначная идентификация по таким параметрам невозможна с учетом того, что допускается (и вполне типично в том числе в сфере больших данных) сосуществование баз данных, оперирующих схожими данными (а для объектов авторского права также то, что эти параметры сами по себе не относятся к охраняемой именно авторским правом структуре базы данных).

По сути, идентификация базы данных как объекта авторского права возможна, как и в отношении программы для ЭВМ, по депонированным материалам: согласно п. 28 Правил депонируемые материалы, идентифицирующие базу данных, должны отражать объективную форму представления совокупности содержащихся в ней самостоятельных материалов в виде примеров реального наполнения и принципы их систематизации (структуру базы данных), позволяющие осуществить нахождение и обработку этих материалов с помощью ЭВМ.

Полагаю, что депонированные материалы могут быть использованы лишь как дополнительный источник идентификации и только при взаимодействии с Роспатентом (их не охватывает объем публикации), а следовательно, не решают задачу, стоящую перед добровольной регистрацией, — упрощение оборота и защиты прав на базу данных.

Еще более сложной видится идентификация зарегистрированных баз данных как объектов смежного права.

В норме п. 4 Перечня приведен ряд данных, которые могли бы использоваться для идентификации базы данных как объекта смежных прав, — сведения о правообладателе, название, реферат, вид и версия системы управления базой данных (СУБД), объем базы данных.

В отличие от базы данных как объекта авторских прав название базы данных как объекта смежных прав не является частью объекта охраны — смежное право распространяется на содержание базы, на совокупность составляющих ее материалов. При этом положения ГК РФ о смежном праве на базу данных не увязывают охраноспособность базы с тем, может ли она одновременно быть и объектом авторского права. Согласно п. 2 ст. 1334 ГК РФ исключительное право изготовителя базы данных признается и действует независимо от наличия и действия авторских и иных исключительных прав изготовителя базы данных и других лиц на составляющие базу данных материалы, а также на базу данных в целом как составное произведение.

Представляется, что объем базы данных в части смежного права еще менее идентифицирует конкретную базу, поскольку правовая охрана хотя и распространяется на содержание базы данных, но не на конкретные отдельные элементы сами по себе, а на всю совокупность содержания. При этом ГК РФ не только допускает пополнение содержания базы данных без возникновения новой базы, но и прямо это предусматривает: согласно ст. 1335 срок действия исключительного права на базу возобновляется при каждом ее обновлении.

В п. 28 Правил определено, что при депонировании базы данных приводятся, в частности, примеры ее реального наполнения.

Казалось бы, с помощью названных примеров можно было бы идентифицировать конкретную базу данных.

Однако следует отметить, что, во-первых, как уже было указано, депонированные материалы недоступны третьим лицам и как таковые не могут оказать им помощи в идентификации