观韬视点 | “新规”视角下的代码、算法等技术秘密维权研究——兼评最高法（2023）最高法知民终1503号AI算法技术秘密侵权案

作者：孙银生  曹剑桥

摘要：【现状-提出问题】随着数字经济时代的到来，计算机软件的源代码、AI训练算法、模型参数与客户数据及其集成已成为软件企业的技术核心。商业秘密是数字技术底层逻辑、算法方案、专属训练体系最有效的知识产权保护路径。相较于著作权仅保护软件的源代码、目标代码的表达，以及专利保护制度以公开换保护的局限性，商业秘密保护计算机软件的源代码、算法逻辑、客户数据等具有更大的优势。【冲突-研究方法】2026年6月1日起施行的《商业秘密保护规定》（以下简称“新规”）首次在部门规章中明确将代码、算法、计算机程序、数据、客户信息等纳入技术秘密的法定客体，终结了代码类技术信息保护规则模糊的司法困境。（2023）最高法知民终1503号案件⑤（简称“最高院典型案例”）作为最高人民法院知识产权法庭典型AI算法技术秘密侵权改判案例，确立了AI技术“代码和数据”复合秘密客体认定规则，以及“接触+实质相似”，包括研发周期异常等因素结合的推定规则；举证责任转移适用标准及开源抗辩限制性规则等。【研究结论】本文以新规规范为制度基础，结合最高院典型案例裁判要义，系统剖析数字场景下代码技术秘密的客体边界、保密措施合理标准、侵权证明路径与开源合规边界，厘清代码维权中的司法误区，构建适配软件、AI企业的商业秘密事前合规、事中（过程）取证、事后维权全生命周期的保护体系，为数字技术知识产权司法保护与企业合规经营提供理论参考与实务指引。

关键词：商业秘密保护规定；源代码；AI算法；客户信息；技术秘密；举证责任；开源抗辩；知识产权保护

一、引言

不同于传统有形、实体技术，计算机软件代码、算法类技术信息具有无形性、易复制性、隐蔽性、迭代性的特征，一旦被窃取、泄露或不当利用，权利人将面临核心技术的流失、市场份额被抢占、研发投入付诸东流的重大损失。长期以来，数字技术知识产权保护存在制度适配性不足的问题，传统著作权、专利、商业秘密三重保护路径均存在适用短板，导致实务中“代码维权难、算法维权更难”的困境长期存在。相较于著作权、专利权保护路径，商业秘密以“秘密性、价值性、保密性”三要件为有机整体，保护技术思想与整体技术方案，且无保护期限限制，无需公开技术内容，高度适配软件代码、算法、数据集等数字技术资产的保护需求，已然成为当下代码维权的一种新的选择。

2026年施行的《商业秘密保护规定》通过明文列举的方式，将代码、算法、计算机程序、数据等数字技术信息纳入技术秘密范畴，通过部门规章方式规范和固化了司法实践经验，填补了数字技术商业秘密保护规则的空白。在《商业秘密保护规定》实施前，我国并无专门规范明确代码、算法属于法定技术秘密客体，司法实践中存在裁判尺度不一的问题。部分法院对代码类信息的秘密性、合理保密措施认定标准严苛，加之数字技术侵权具有“黑箱特征”，权利人难以获取被告源代码进行直接比对，举证难度极大，大量代码侵权案件因证据不足、商业秘密客体界定模糊、保密措施认定瑕疵而败诉。基于此，本文以新《商业秘密保护规定》为依据，结合最高法典型案例的裁判规则，系统研究软件代码、AI算法技术秘密的客体界定、商业秘密三要件认定标准、侵权证明体系与抗辩边界，梳理当前代码维权的司法痛点，构建全流程企业商业秘密保护合规与维权策略，以期为数字技术商业秘密保护提供完善的理论与实务支撑。

二、数字技术代码维权的传统路径局限与制度适配

（一）软件著作权保护的固有缺陷。软件著作权是计算机软件代码最基础的知识产权保护方式，根据《计算机软件保护条例》第2条规定②，计算机软件的源程序、目标程序属于著作权保护客体。但著作权保护的是作品的独创性表达，严格适用思想与表达二分法，即仅保护软件代码的语法结构、语句编排、代码文本等外在表达形式，不保护代码所承载的算法逻辑、技术思路、功能实现方案、训练策略等技术思想。

该规则导致软件代码保护存在明显漏洞。侵权人无需复制权利人原始代码，仅需拆解权利人产品功能与算法逻辑，然后通过自主编写新代码，复刻和再现相同技术效果，即可完全规避著作权侵权责任。尤其在AI算法领域，软件著作权无法保护模型架构、参数调优方案、数据训练逻辑等核心技术，仅能保护表层代码文本，对于企业核心技术竞争力的保护几乎无效。同时，软件著作权登记仅完成权属公示，无法阻止他人对技术思想的抄袭与利用，计算机软件通过著作权路径进行维权的局限性极为突出。

（二）专利保护计算机软件的优劣。专利制度的核心是“公开换独占”，即以充分公开技术方案的方式获得法律的保护，对于具备《专利法》规定的“专利性”，即新颖性、创造性、实用性的技术方案可获得一定期限的独占实施权。理论上，AI算法、软件技术方案可申请发明专利保护，但在实务中存在多重适用障碍。其一，专利申请必须完整公开技术方案，然而计算机软件的核心算法、独家训练策略等一旦公开，极易被行业竞争者借鉴、二次迭代，反而丧失技术竞争优势；其二，数字技术迭代速度极快，专利审查周期长、保护期限固定，无法适配代码持续更新、算法快速优化的产业特征；其三，多数AI迭代代码、常规算法调优方案难以满足专利创造性审查标准，授权难度大、稳定性差。因此，专利制度并非代码、AI算法保护的最优选择。

（三）商业秘密保护的制度优势与过往困境。商业秘密保护软件代码、算法逻辑、数据模型等，相较于著作权、专利具备不可替代的制度优势。首先，商业秘密的保护范围可以覆盖技术思想与整体方案，突破了著作权保护思想表达二分法的限制，可完整保护软件代码逻辑、算法策略、数据训练体系。其次，无需公开技术内容和技术方案，理论上可以永久地保护未公开的技术秘密。再次，可以保护未能获得技术或者商业成功的技术方案，包括失败的技术数据。最后，适配技术迭代特征，动态更新的代码、迭代算法均可纳入保护范围。长期以来司法实践普遍认可源代码可构成技术秘密，但对于算法逻辑、数据模型等技术思想和技术方案因缺乏成文规范的支撑，导致司法实务界争议频发，企业则莫衷一是。

新规实施前计算机软件代码的维权主要存在如下几大困境。第一，保护客体边界模糊，部分法院认为代码属于公开性计算机程序，无论是计算机源代码，或者是目标代码均可以通过反编译、反汇编技术进行反射工程获得，否认其技术秘密属性；第二，保密措施认定标准混乱，致尺度难以把握，多数企业仅签署保密协议，被法院认定为未采取合理保密措施；第三，举证责任规则严苛，要求权利人必须提供被告源代码进行逐行比对，因数字侵权黑箱特征，权利人举证几乎陷入绝境。而新《商业秘密保护规定》的落地与最高法院1503号典型案例的裁判彻底摆脱了上述困境。

三、新《商业秘密保护规定》下软件代码与AI算法的秘密客体明确化

（一）数字技术秘密客体的法定化确认。《商业秘密保护规定》第五条第二款：与技术有关的算法、计算机程序、代码、数据等信息，属于技术秘密范畴。该条款是我国首次在部门规章层面，将代码、算法、数据等数字技术信息明确纳入法定技术秘密客体，彻底终结了此前客体性质争议，为代码维权提供了直接规范依据。

本次新规实现了软件商业秘密保护范围的精准扩容与界定。首先，保护核心为源代码及模块代码，目标代码通常随着产品的交付后可被反向解析，一般不具备秘密性，仅在全程加密、无法反编译、未对外披露的特殊情形下可纳入保护。其次，保护客体不限于完整工程代码，核心函数、训练脚本、参数配置文件、调试日志、版本迭代记录等碎片化核心代码信息，只要符合商业秘密构成三要件，均可独立或组合构成技术秘密。最后，明确AI领域“代码、算法、数据”一体化保护规则，标注数据集、模型权重、专属训练策略等AI核心元素正式纳入技术秘密保护体系之中。

（二）开源场景下软件代码秘密性的边界划分。数字技术领域软件开源生态较为普及，开源代码与涉密私有代码的边界认定是实务争议的核心。新规未有规定开源抗辩规则，但结合条文释义与司法裁判逻辑，可明确边界标准。一方面，通用开源框架、公开算法模型、公共数据集属于公知技术，不具备秘密性，无法构成商业秘密。另一方面，企业基于开源框架进行的二次开发所形成的专属业务代码、优化算法逻辑、个性化调参方案、私有标注数据集，区别于公开开源内容，具备独立的秘密性与价值性，可受商业秘密保护。

该界定规则彻底厘清了行业误区，即“基于开源软件的开发即无商业秘密”的错误认识。开源仅代表基础框架公开，企业长期研发积累的上层专属技术内容，依然属于受保护的商业秘密，这与最高法院1503号典型案例的裁判逻辑高度契合。

（三）新规细化数字技术商业秘密构成三要件标准。商业秘密的成立需要满足秘密性、价值性、保密性三要件，新规针对数字技术特征，细化了数字类信息的三要件认定标准。在秘密性方面，新规明确“不为所属领域相关人员普遍知悉和容易获得”即为秘密性，代码、算法未公开、未对外披露、未在行业内公开传播，即可认定具备秘密性。在价值性方面，只要代码、算法能够为企业参与商业竞争带来优势、节约研发成本、提升产品效能，即具备价值性，无需实际产生盈利。在保密性方面，新规第十一条确立了“综合认定标准”，结合信息价值、载体特征、管控措施综合判断，为代码保密措施认定提供了明确指引。

   综上，新规对于数字技术商业秘密的客体，以及在开源场景下软件代码的秘密性和价值性进行了明确，对数字技术商业秘密构成三要件标准进行了细化。

四、最高法院典型案例1503号案件的裁判逻辑

（一）案件基本事实与裁判沿革

翎腾公司自主研发指尖识别深度学习AI技术，核心技术体系包含专属深度学习训练代码、百万级人工标注图像数据集、指尖定位识别算法及配套训练策略，系企业核心涉密技术。翎腾公司针对上述技术采取了系统化保密措施，通过私有化GitHub代码仓库进行权限分级管理，留存完整操作日志，与核心技术人员签署保密协议，禁止核心代码与数据对外传输。

张某等五名核心技术人员长期参与涉案AI技术研发，全面接触涉案代码、算法与数据集，后陆续离职并共同设立纸上绝知公司。该公司成立后短期内即推出与翎腾公司功能高度一致的指尖点读识别产品，核心技术功能、算法逻辑、技术术语与原告涉密技术高度吻合。翎腾公司遂提起技术秘密侵权诉讼。

一审法院以双方产品硬件芯片、终端形态不同，无法认定技术实质相似为由，驳回原告诉讼请求⑥。最高人民法院知识产权法庭二审改判，撤销一审判决，认定被告共同侵犯翎腾公司技术秘密，判令停止侵权、销毁涉密技术载体、承担连带赔偿责任⑤。本案作为AI算法技术秘密典型案例，纠正了基层司法的认知误区，确立了适配数字技术的全新裁判规则。

（二）典型案例中司法裁判规则的创新与裁判逻辑

1. 二审法院确立技术方案独立保护规则。区分终端产品的形态与其底层技术的价值，一审法院关于技术同一性判断的思路的重点是对比终端产品硬件、芯片、外在功能，辅以产品测试识别差异。一审裁判的核心误区在于以终端产品硬件形态差异否定底层技术的同一性。二审法院的观点是保护客体是训练代码、数据集等底层技术方案，不以硬件的表现形态差异而否定技术思想的实质相同。重点在于考察研发时间线、接触机会、产品识别行为逻辑。最终最高法在判决中明确指出“商业秘密保护的核心是底层技术方案、算法逻辑与核心技术体系，而非终端产品的硬件载体以及外观形态。”同一套AI算法与训练代码，可适配不同芯片、不同硬件终端、不同产品形态，终端产品差异不影响底层技术实质相似的认定。该审判规则彻底打破了代码维权形式化审查的误区，明确了数字技术秘密的保护核心，为后续同类案件的审判提供了基本裁判思路。

2. 二审裁判确立了AI技术中“代码、算法、数据”复合客体保护规则。新《商业秘密保护规定》第五条关于软件代码、算法、数据并列属于技术信息的规定完全呼应二审裁判。在本案判决中认定AI深度学习技术的核心竞争力并非单一代码或单一算法，而是训练代码、模型架构、标注数据集、训练调参策略等共同构成的技术体系。代码实现模型架构逻辑，高质量私有数据集是模型精度、识别效果的核心支撑，二者相互依存、不可分割，整体构成完整的技术秘密客体。该裁判观点正式确立了AI复合技术秘密的保护模式，适配了人工智能技术一体化、系统化的产业特征。

3. 最高法院构建了接触+异常研发周期的举证责任转移规则。在人工智能技术领域，二审法院适用了修正后的《反不正当竞争法》①第三十二条第二款关于举证责任转移的规定。上海翎腾公司（简称：原告）开发了一款指尖识别及点读单词的产品，即用手指指点书本上的文字并实现快速识别和翻译。原告主张其2019年4月前已完成包括指尖识别技术相关代码构成的算法及图片数据库。2019年3月张某辞职后数月，与前同事共同设立纸上绝知公司。张某等人未经其许可使用涉案商业秘密，继而推出带有指尖识别及点读单词功能的产品。一审法院经审理认为原告提供的证据不能证明其技术秘密被侵害，据此判决驳回原告的全部诉讼请求。

原告不服上诉于最高人民法院，经审理，二审法院查明上诉人提供的证据已经证明涉案商业秘密被被上诉人侵害。其理由有三。第一，被上诉人在公司官网中声称其将上诉人研发的“某英语阅读伴侣”作为“桌面交互技术平台”产品的主要部分，并明确使用了AI算法指尖定位技术。第二，上诉人首次基于基本相同的事实起诉被上诉人后的撤诉案件中，被上诉人承认涉案产品与上诉人“某英语阅读伴侣”产品均使用了“手指识别及跟踪”技术。第三，将涉案产品与上诉人“某英语阅读伴侣”进行对比，在借助与不借助手指进行测试的情形下展现出的识别、输出及拼读能力几乎相同。第四，从纸上绝知（上海）公司成立至其涉案产品具有手指定位及识别功能不到两个月时间。第五，张某、王某、李某、黄某均参与了上诉人指尖识别项目的开发，有机会接触涉案产品及其涉案秘点。　　 

另一方面，二审法院认为被上诉人提交的证据无法证明其未实施侵害行为。其理由如下。第一，被上诉人称其涉案技术最初来源于各种开源软件，但如何将若干开源软件整合，形成初始模型，并对其进行大量训练，实现完善是研发关键，也是研发重难点。以涉案产品“手指指尖识别技术”为例，从技术构思到产品上线，上诉人历时18个多月完成。而被上诉人从成立到完成涉案产品不到2个月。在如此短的时间里推出一款人工智能视觉识别和定位产品有违常理。第二，“手指指尖识别”系列“动作”实际是由人工智能参与完成，具备类似人的视觉感知、辨识、理解、回应等能力的人工智能产品无疑需要进行高频次、强度训练，如，训练如何识别手指。原则上，模型“投喂”数据越丰富、规模越大、数据质量越高，则自我学习能力越强，认知水平和处理能力越好。被上诉人在开源软件基础上能在如此短时间内完成“手指识别和点读”，且与上诉人“指尖识别和定位”“指甲盖”技术相同新产品有违常理。第三，通常人工智能模型的知识和能力源于对其训练数据，模型的能力受限于训练数据所定义的边界；模型输出结果质量取决于输入模型的训练数据的类型、规模和质量。因此，被上诉人称其采用自研“指甲盖识别”技术缺乏说服力。第四，上诉人“英语阅读伴侣”产品为柱状并带有摄像装置，柱状产品可以随意挪动和摆放，因此使用时后台需要调整工作角度，方便收集样本。被上诉人称涉案产品为平板型，使用后不需要在后台调整角度，即没有调整角度功能。但涉案产品在测试后，其结果仍可以识别单词。基于上述分析，二审法院认定上诉人主张被上诉人侵害涉案商业秘密成立。⑦本案对如何适用《反不正当竞争法》（2019）第三十二条第二款处理技术秘密侵权纠纷中举证责任分配，以及举证责任转移，特别对模型、算法等技术秘密案件具有指导意义。

针对数字技术侵权黑箱难题，本案激活了《反不正当竞争法》第三十二条的举证责任转移规则，确立了清晰的举证标准。权利人只需完成初步举证义务就可以实现举证责任的转移。初步证据包括但不限于：首先，侵权行为人曾经接触涉案涉密代码、算法与数据集。其次，被告在很短时间内推出功能、技术特征高度一致的产品，研发周期明显违背行业客观规律。最后，被告产品技术与原告技术方案高度重合。在原告完成初步举证、形成高度侵权盖然性后，举证责任即可转移至被告。被告必须举证证明其技术的合法来源，包括独立研发、合法授权、反向工程、开源软件等。本案中，被告仅提交一审未能提交，在二审上诉期间补充研发资料，无法证明涉案技术为其独自研发的过程，开源软件抗辩无实质证据支撑，二审法院区分侵权行为发生时点与证据形成时间；认定后期迭代代码不同不能证明早期技术独立研发，最终认定其行为构成侵权。该规则彻底解决了原告无法获取被告源代码、无法逐行比对代码的举证困境，是代码维权最具实务价值的裁判突破。

4. 限定开源抗辩边界，否定形式化开源免责。本案明确了开源抗辩的限制性适用规则，即基础开源框架属于公知技术，任何主体均可合理使用，但同行企业长期积累的专属训练代码、数据标注策略、参数调优方案、场景化算法优化内容等不属于开源范畴，被告仅以技术来源于开源框架为由主张免责不能成立。法院认为单纯依托通用开源框架，无法在极短时间内重现具备高精度识别效果的专属AI产品，被告技术的核心竞争力必然来源于对原告涉密技术的不当利用。该规则划定了开源软件合理使用与商业秘密侵权的边界，有效地遏制了“借开源之名、行侵权之实”的行业乱象。

五、新规与典型案例双维度下代码维权的司法重难点剖析

（一）技术秘密范围界定模糊的败诉风险。结合司法实践与最高法院典型案例（1503号案件）可知，绝大多数代码技术秘密侵权案件败诉的主要问题或者原因在于技术秘密范围界定的模糊。多数企业在维权中仅笼统主张“全部源代码”“全部算法”等为商业秘密，未能正确地区分公知技术与私有涉密技术，未能明确划定涉密模块、核心算法、专属策略的具体范围，导致法院无法固定权利边界，最终因权利范围不特定驳回诉请。权利人务必注意专利保护计算机软件与商业秘密的方式存在着巨大差异。必须明确专利在争议、侵权发生之前，其技术内容、技术方案，即专利权的客体是明确的，权利边界也是清晰的。专利技术通过“权利要求书”在申请专利时已经确定了软件技术专利保护客体的内容，以及权利边界商业秘密则与此完全不同。

依据新规与司法裁判规则，合规的范围界定方式应当具备特定性、精准性。首先要主动剔除开源、公有、通用技术内容，仅主张企业自主研发的专属技术。其次，书面列明涉密代码模块、版本号、开发时间、核心功能，固定算法流程与训练方案；最后，针对AI技术，明确代码、数据集、调参策略等复合客体的具体组成，实现权利边界清晰、可比对、可审查。

（二）代码场景合理保密措施的司法认定标准。保密措施的“合理性”是商业秘密成立的要件之一，也是实务争议的焦点。新规第十一条明确规定保密措施的合理性判断标准是“权利人是否采取了与其商业价值、信息特征相匹配的管控措施”。对于代码、算法等高价值数字技术，单一的保密协议已不足以认定为合理措施。结合最高法院典型案例（1503号案件），原告的合规管控体系，有效的保密措施应当形成至少三个环节，即，一是合同约束；二是技术管控；三是流程留痕的完整体系。

具体包括私有化代码仓库部署、权限分级管控、访问与下载日志全程留痕、核心代码加密隔离、禁止个人设备传输涉密代码、员工保密与竞业限制协议、定期保密培训、涉密资产标识与管理。仅签署书面保密协议、代码全员无限制开放、无任何技术管控的情形，必然被认定为保密措施不足，无法成立商业秘密。

（三）数字黑箱侵权的举证逻辑与证据链构建。新规与最高法院典型案例（1503号案件）彻底改变了代码维权的举证逻辑，终结了“无源代码比对即无法维权”的司法惯性。数字技术侵权具有隐蔽性、无形性，权利人几乎无法获取被告的源代码，逐行比对的举证要求不具备现实可行性。司法裁判已确立“间接证据推定+举证责任转移”的举证模式。

完整的证据链应当包含四个方面：第一，权属证据，通过代码迭代记录、开发文档、仓库日志证明原告技术在先、权属清晰。第二，接触证据，通过员工任职记录、岗位权限、访问日志等，证明侵权人具备接触涉密技术的条件。第三，侵权盖然性证据，通过产品功能高度重合、技术术语一致、研发周期异常、行业技术壁垒等证据推定侵权事实成立。第四，补强证据，通过电子存证、公证取证、行政调查记录等，强化证据效力。该举证体系无需依赖被告源代码即可完成侵权事实的高度盖然性证明。

（四）开源生态下的商业秘密合规边界。开源开发是软件与AI行业的主流开发模式，也是被告抗辩的主要理由。结合新规精神与本案司法裁判规则，可以明确三大合规边界：第一，通用开源框架、公开算法、公共数据集无秘密性，不构成商业秘密。第二，在开源软件基础上的二次迭代以及产生的创新成果，包括专属业务代码、优化算法、私有数据、训练策略等满足商业秘密三要件即受到保护。第三，传染性开源协议（GPL、LGPL）若未合规隔离，将导致衍生代码被迫公开，丧失秘密性，直接丧失商业秘密保护资格。企业在开源开发中必须做好开源与涉密代码的物理隔离、权限隔离、协议合规审查，规避开源合规风险。

六、数字企业代码商业秘密全流程保护与维权路径构建

（一）事前合规，构建静态涉密技术的保护体系。事前合规是代码技术商业秘密保护的基础，也是后续维权胜诉的根本。首先，企业需要完成涉密技术的梳理，建立软件代码密级管理制度，区分公开代码、开源代码、内部涉密代码、交付代码，制作专属涉密技术清单，明确保护范围。其次，强化技术管控，采用私有化代码仓库、最小权限分配、操作审计留痕、核心模块加密隔离、禁止涉密代码外传等技术手段，从源头防范泄密。最后，完善合同体系，与员工、外包商、合作伙伴签署保密协议与竞业限制协议，明确代码、算法、数据的涉密属性与侵权责任，明确保密义务。同时留存完整的开发文档、迭代日志、训练记录，为后续权属证明留存基础证据。

（二）事中处置，泄密后的证据固定与风险管控。企业发现员工离职泄密、同行盗用代码算法后，需第一时间开展证据收集、固定工作。对代码访问记录、传输日志、聊天记录、产品对比资料进行电子存证与公证，防止证据灭失。同时采取技术止损措施，回收离职员工权限、封存涉密载体、阻断数据传输。必要时可依托新《商业秘密保护规定》的行民衔接机制，向市场监管部门申请行政调查，借助公权力调取被告研发记录、代码数据、服务器日志，弥补权利人取证能力不足的短板，为民事诉讼固定证据。

（三）事后维权，适配新规与司法判例的精准维权策略。在维权阶段，企业需严格参照最高法院典型案例（包括1503号案件）的裁判逻辑制定维权策略。第一，精准界定技术秘密的范围，剔除公有技术，明确复合客体的具体组成，确保权利边界特定、清晰。第二，放弃单纯依赖代码比对的维权思路，重点搭建“接触+研发周期异常+功能实质相似”的间接证据链，主动申请举证责任转移。第三，采用“著作权+商业秘密”双重维权模式，著作权固定代码权属与复制侵权，商业秘密制止技术方案盗用，实现全方位保护。第四，提前预判开源抗辩，准备证据证明核心技术主要来源于企业的自主研发与长期不断的优化，区别于通用开源框架，有效破解被告免责抗辩。

七、结语

新《商业秘密保护规定》的实施与（2023）最高法知民终1503号典型案例的落地，共同构建了数字时代代码、AI算法商业秘密保护的全新规则体系，实现了数字技术知识产权保护的制度补位。新规明确了代码、算法、数据等的法定技术秘密客体地位；细化了保密性、秘密性、价值性的认定标准；打通了行政保护与司法保护的衔接。最高法司法判例则从司法层面破解了数字侵权黑箱举证难题，确立了复合客体保护、举证责任转移、开源抗辩限制等裁判规则，终结了长期以来软件代码维权尺度不一、举证困难、抗辩混乱的司法困境。

在数字技术快速迭代、技术窃密日趋隐蔽的背景下，商业秘密已成为软件代码、AI算法、大数据等最重要、最有效的知识产权保护路径。对于企业应当摒弃“著作权万能”“开源无秘密”的传统误区，以新规规范为依据、以典型判例为指引，构建事前合规管控、事中证据固定、事后精准维权的全流程商业秘密保护体系。在司法实践中，充分运用举证责任转移规则，依托间接证据推定侵权成立。精准界定开源与涉密技术边界，有效保护商业秘密。从长远发展角度看，商业秘密制度的完善将为我国计算机软件、人工智能、互联网、大数据等数字元素产业提供坚实的知识产权保障，助力数字经济高质量发展与核心技术自主可控。

参考文献

1.   中华人民共和国《反正当竞争法》

2.   中华人民共和国《计算机软件保护条例》

3.   国家市场监督总局《商业秘密保护规定》

4.   最高人民法院《关于审理侵犯商业秘密民事适用法律若干问题的规定》

5.   最高人民法院（2023）最高法知民终1503号《民事判决书》

6.   上海知识产权法院（2021）沪73知民初437号《民事判决书》

7.   涉及人工智能及算法技术秘密侵权纠纷中举证责任转移的适用，最高人民法院知识产权庭公众号，作者：欧宏伟，吴清红，2025.12.25