秘密窃取

摘要： 在我国法律中,有关盗窃罪行为方式的解读包含两种:秘密窃取和平和窃取,即秘密窃取和公开窃取,其中秘密窃取比较常见,但公开窃取并不常见且也被法律所否认.实际上,公开窃取与秘密窃取之间是存在矛盾的,特别是公开窃取在司法环境与刑事立法方面兼容度不高,对于司法实践的指导价值意义不高.本文中专门探讨了秘密窃取与平和窃取两种关键法律学说,思考、比较二者内容,然后重点讨论盗窃罪中的公开窃取内容.

摘要： 刑法上认定“占有”应同时考虑占有意思与占有行为,二者缺一不可.实际存款人以他人名义办理银行卡存人现金时,卡内存款归银行占有,实际存款人占有该存款所对应的债权.当名义存款人以实际存款人身份到银行通过挂失方式冒领卡内存款时,其行为符合“秘密窃取”财物特征,应以盗窃罪论处.

摘要： 近期针对偷换商家二维码的行为如何定性学者争议不断,主要为诈骗罪和盗窃罪两大阵营.行为人偷换二维码在顾客支付货款时取代商户地位获得财产,商户并没有向行为人处分财物的意思和行为,不符合诈骗罪的构成.顾客没有处分商户财产的权限,不成立三角诈骗.行为人获取财物的行为事实上是秘密方式的窃取,顾客扫描二维码进行付款,财产脱离顾客的一瞬间属于商户所有,却被行为人采取不知情的方式窃取,成立盗窃罪.

摘要： 随着现代社会的发展,出现越来越多的新型犯罪行为,对传统犯罪的认定产生挑战,尤其是财产类犯罪.盗骗抢交织行为的认定一直是司法实践的难点,存在法律适用的混乱.通过"借打手机案"进一步明确对此类行为的认定标准,坚持以财产犯罪传统通说区分各财产犯罪.诈骗罪与盗窃罪的区分在于财产处分行为,认定诈骗罪不仅须要有转移占有的交付行为,主观上须有处分意识;而盗窃罪与抢夺罪的区分在于转移财产行为的"秘密性"与"公开性",对"和平窃取说"持保留意见.

摘要： "公开盗窃说"的观点虽然得到部分学者的支持,但是该观点主张的区分标准在逻辑上无法自洽,原有的通说观点面对公开盗窃说的批判也略显无力,两种观点均缺乏对被害人视角的观察.刑法长期以来根据"犯罪人—国家"的框架对犯罪进行分析,忽略了被害人应有的地位.对于有被害人的犯罪,从被害人视角出发厘清犯罪的界限是一条有效的路径.抢夺罪在立法上和观念上都重于盗窃罪,面对被害人公开夺取财物的行为给被害人带来的影响和威胁也重于未面对被害人而秘密侵害财产的行为,因此应当从被害人的视角出发,将公开面对被害人夺取财物的行为认定为抢夺罪,未面对被害人的窃取行为认定为盗窃罪.

摘要： 一、盗窃罪构成论一般意义上认为盗窃的行为体现为“秘密窃取”,是指没有经过被害人同意,将其财物转移至自己或第三人占有的行为,但近些年来“公然窃取”也可构成盗窃罪对传统观点有所冲击,公然窃取的认定为盗窃有助于较为轻易地区分盗窃罪与抢夺罪,如此一来盗窃与抢夺的却分标准便限于是否采取强制性手段。

摘要： 我国刑法通说认为秘密窃取财物是盗窃罪的主要特性.近年来,传统学说遭受到新理论的质疑与挑战.新理论学者对于传统盗窃罪的行为方式所阐述的观点值得商榷.纵观目前各国关于盗窃罪的立法,我国现有盗窃罪的立法模式,更好地体现出我国罪名设置的逻辑性以及展现刑法结构的严谨.从传统历史文化看,秉承盗窃罪具有秘密性,能更好地发挥中华文化地自觉与自信,很好地迎合司法实践,使司法实践和理论相契合.

摘要： 按我国传统的通说,盗窃与抢夺的区别在于是秘密窃取还是公然(或公开)夺取他人财物,这是由"盗窃"和"抢夺"的字面含义得出的当然结论,具有科学合理性.不从字面含义理解"盗窃"与"抢夺"的"新说",认为盗窃与抢夺的区别在于对象是否属于他人紧密占有的财物,行为是否构成对物暴力.这种主张不仅无法合理说明,为何不能采取通说却要采用这样的标准来区分盗窃与抢夺,而且增添了区分的难度,在司法实践中难以掌握执行.

摘要： 现如今,经济飞速发展,纵观全局,从全球的犯罪结构来看财产犯罪的发生频率较高,而作为财产犯罪中的"佼佼者"—盗窃罪具有很强的高发性和普遍性,在财产犯罪之中占有较高的比例.盗窃罪也"与时俱进",牵扯到更多的行为人和财产自由的相关问,不论是从利益角度还是社会角度来看,对盗窃罪的客观要件的反思和调整,都是对我国法律法规和法治社会建设都具有深远的意义.

摘要： 本发明的秘密分散系统由N个秘密分散装置构成。本发明的秘密分散系统具有片断置换部件和再分散部件。片断置换部件选择小于N的数目的秘密分散装置，且在被选择的秘密分散装置之间生成{1，…，K}→{1，…，K}的双向单射π，并将由被选择的秘密分散装置记录的片断aπ(k)i设为第k个片断（其中，i是表示被选择的秘密分散装置的标号）。再分散部件利用与通过片断置换部件置换后的数值对应的片断进行再分散化，从而求出新的片断。

摘要： 本发明提供了一种基于任务窃取算法的任务窃取方法及系统，包括：步骤1：将系统中的各个线程按编号从小到大排列形成队列，并且队列首尾相连形成一个环；步骤2：针对当前线程，判断下一个线程的状态；若处于过载状态，则从过载线程的任务列队中窃取计算任务，若处于正常状态，则执行步骤A；步骤3：在本地执行步骤2窃取的计算任务，然后执行步骤2，继续查看过载线程的下一个线程的状态；步骤A：判断本地队列是否存在排队等待的计算任务，若列队非空，则执行当前线程列队中的计算任务；若列队为空，则完成了一次Ring Stealing过程。本发明可以让一个正常状态的线程分担多个过载线程的负载压力，减小请求的延时。

摘要： 提供高速并且高精度地对S型函数进行秘密计算的技术。秘密S型函数计算系统将g(x)设为能秘密计算的函数，根据输入值x的份额[[x]]计算对于输入值x的S型函数的值的份额[[σ'(x)]]，包括：第一比较单元，生成第一比较结果[[c]]＝less_than([[x]],t1)；第二比较单元，生成第二比较结果[[d]]＝greater_than([[x]],t0)；第一逻辑计算单元，生成第一逻辑计算结果[[e]]＝not([[c]])；第二逻辑计算单元，生成第二逻辑计算结果[[k]]＝and([[c]],[[d]])或者[[k]]＝mul([[c]],[[d]])；以及函数值计算单元，计算份额[[σ'(x)]]＝mul([[k]],[[g(x)]])+[[e]]。

摘要： 一种秘密S型函数计算系统，将mapσ设为由表示S型函数σ(x)的定义域的参数(a0,…,ak‑1)和表示值域的参数(σ(a0),…,σ(ak‑1))(a0,…,ak‑1为满足a0k‑1的实数)定义的秘密批量映射，所述秘密S型函数计算系统由3个以上的秘密S型函数计算装置构成，从输入向量x→的份额[[x→]]，计算对于输入向量x→的S型函数的值y→的份额[[y→]]，所述秘密S型函数计算系统包含通过[[y→]]＝mapσ([[x→]])＝([[σ(af(0))]],…,[[σ(af(m‑1))]])计算份额[[y→]]的秘密批量映射计算单元，其中，f(i)是成为aj≤xij+1的j，0≤i≤m‑1。

摘要： 提供能够削减通信成本的秘密商转移装置。一种秘密商转移装置，设为u为自然数且表示边界值，将m设为满足m≤2

摘要： 本发明提供一种高速且高精度地对归一化指数函数进行秘密计算的技术。根据份额([[u1]]，…，[[uJ]])来计算份额([[softmax(u1)]]，…，[[softmax(uJ)]])的秘密归一化指数函数计算系统包括：减法单元，计算份额([[u1‑u1]]，[[u2‑u1]]，…，[[uJ‑uJ]])；第一秘密批量映射计算单元，计算([[exp(u1‑u1)]]，[[exp(u2‑u1)]]，…，[[exp(uJ‑uJ)]])；加法单元，计算份额([[∑j＝1Jexp(uj‑u1)]]，…，[[∑j＝1Jexp(uj‑uJ)]])；及第二秘密批量映射计算单元，计算份额([[softmax(u1)]]，…，[softmax(uJ)]])。

摘要： 在保持精度的状态下高速地进行秘密计算上的梯度下降法的计算。秘密梯度下降法计算方法在将梯度和参数隐匿的状态下对梯度下降法进行计算。初始化部将矩阵M、V的隐匿值[M]、[V]初始化(S11)。梯度计算部求出梯度g的矩阵G的隐匿值[G](S12)。参数更新部计算[M]←β1[M]+(1‑β1)[G](S13‑1)，计算[V]←β2[V]+(1‑β2)[G]○[G](S13‑2)，计算[M^]←β^1，t[M](S13‑3)，计算[V^]←β^2，t[V](S13‑4)，计算[G^]←Adam([V^])(S13‑5)，计算[G^]←[G^]○[M^](S13‑6)，并计算[W]←[W]‑[G^](S13‑7)。

摘要： 在保持隐匿性的状态下高效地求聚合最大值。标志转换单元(12)将表示组的最后元素的标志的份额进行形式转换。标志应用单元(13)生成在表示组的最后元素的标志为真时设定了值属性的值、在标志为假时设定了规定的值的向量的份额。排序单元(14)生成通过以将各组的最后的元素从开头起顺序地排列的方式将向量移动的置换进行了排序的已排序向量的份额。输出单元(15)从已排序向量生成并输出表示各组的最大值的向量的份额。

摘要： 本发明的秘密分散系统由N个秘密分散装置构成。本发明的秘密分散系统具有片断置换部件和再分散部件。片断置换部件选择小于N的数目的秘密分散装置，且在被选择的秘密分散装置之间生成{1，…，K}→{1，…，K}的双向单射π，并将由被选择的秘密分散装置记录的片断aπ(k)i设为第k个片断（其中，i是表示被选择的秘密分散装置的标号）。再分散部件利用与通过片断置换部件置换后的数值对应的片断进行再分散化，从而求出新的片断。

摘要： 在通过固定小数点数实现共轭梯度法的情况下降低产生溢出的概率。初始化部(12)生成向量p→0、r→0和值ρ0各自的隐匿值。第一计算部(13)生成向量a→i‑1的D倍的值的隐匿值。第二计算部(14)生成值γi‑1的D倍的值的隐匿值。第三计算部(15)生成值αi‑1的隐匿值。第四计算部(16)生成向量d→i的D倍的值的隐匿值。第五计算部(17)生成向量x→i的隐匿值。第六计算部(18)生成向量r→i的隐匿值。第七计算部(19)生成值ρi的D倍的值的隐匿值。第八计算部(20)生成值βi的隐匿值。第九计算部(21)生成向量p→i的隐匿值。