Data-Gouv-FR/nombre-de-qr-codes-de-pass-sanitaire-blacklistes-dans-tousanticovid-verif

该数据集统计了TousAntiCovid vérif应用中按添加日期列入黑名单的Pass sanitaire QR码数量。数据来源于Rémy Grünblatt（https://github.com/rgrunbla/TAC-Files）对TousAntiCovid vérif应用黑名单的抓取，并由David Libeau进行聚合。列包括：- Date：检测到的黑名单更新日期。- Total：该时刻黑名单中QR码的总数。- Addition：黑名单中QR码的潜在添加数量。- Deletion：黑名单中QR码的潜在删除数量。Ce jeu de données compte le nombre de QR code de Pass sanitaire blacklistés dans TousAntiCovid vérif par date dajout. Les données proviennent dun scrap de la liste noire de lapplication TousAntiCovid vérif fait par Rémy Grünblatt (https://github.com/rgrunbla/TAC-Files) et agrégé par David Libeau. Colonnes : - Date : date détectée de la mise à jour de la liste noire. - Total : total des QR code dans la liste noire à cet instant. - Addition : additions éventuelles de QR codes dans la liste noire. - Deletion : suppressions éventuelles de QR codes dans la liste noire.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集由Rémy Grünblatt通过爬取TousAntiCovid vérif应用程序的黑名单构建而成，随后由David Libeau进行聚合整理。数据记录了黑名单中QR码的数量及其随时间的变化，涵盖了黑名单更新日期、当前黑名单中的QR码总数、新增QR码数量以及删除QR码数量等关键字段。数据集在Hugging Face上仅作为空占位符存在，实际数据托管于data.gouv.fr平台，方便用户按需获取原始数据。

使用方法

用户可通过访问data.gouv.fr上的数据集主页（https://www.data.gouv.fr/datasets/61fe6b79da5f99037cfefd4e）获取完整CSV文件。数据以表格形式存储，便于导入Excel、Python或R等工具进行分析。建议重点关注Date列以追溯时间趋势，利用Total列绘制黑名单规模变化曲线，结合Addition和Deletion列评估管控措施的动态调整。如需获取实时更新版本，可联系数据集维护者David Libeau获取进一步支持。

背景与挑战

背景概述

在新冠疫情全球肆虐的背景下，数字健康通行证成为各国控制疫情扩散的关键工具，法国TousAntiCovid应用程序通过二维码验证机制实现疫苗接种与检测状态的快速核查。该数据集由Rémy Grünblatt与David Libeau于2021年合作创建，核心研究问题聚焦于追踪TousAntiCovid vérif中黑名单二维码数量的动态变化，涵盖每日新增与删除记录。通过自动化抓取官方黑名单数据，研究团队揭示了验证系统的实际运行状态与潜在漏洞，为公共卫生政策制定者评估数字通行证系统的安全性提供了量化依据，同时推动了开源数据在流行病学监测中的实践应用。

当前挑战

该领域面临的核心挑战在于数字健康凭证系统的数据安全与隐私保护平衡——如何在实时监控黑名单二维码数量之际，避免泄露接种者或患者的敏感身份信息。数据集构建过程中遭遇多重技术障碍：黑名单数据的非标准化存储格式要求开发自定义解析脚本，每日动态更新的高频特性迫使设计稳定可靠的自动化抓取框架，而部分QR码的中途删除操作则引入了时间序列数据完整性与时效性的核对难题。此外，官方数据接口的访问限制与格式变更风险，进一步增加了长期连续采集的维护成本与数据一致性保障的复杂度。

常用场景

经典使用场景

在公共卫生与数字防疫交织的学术背景下，该数据集聚焦于法国TousAntiCovid验证应用中健康通行证黑名单QR码数量的每日追踪。其经典使用场景在于量化分析疫情管控期间被吊销或标记为无效的通行证数量随时间波动的规律，从而揭示防疫政策的执行力度与公众合规行为的动态映射。研究者可利用该时间序列数据，构建统计模型以评估黑名单更新频率与新增病例数、疫苗接种率等外部变量的关联性，也可用于校验黑名单管理机制的时效性与公平性，为后疫情时代的数字身份验证系统提供实证基础。

解决学术问题

该数据集有效攻克了防疫数字工具透明度评估中的核心学术难题——即黑名单数据不可公开获取所致的验证盲区。通过提供连续的黑名单QR码总量与变动明细，解决了“数字通行证撤销策略是否同步于流行病学风险变化”以及“黑名单更新是否存在区域性偏差”等关键研究问题。其学术意义在于首次为法国本土的防疫App审查机制提供了量化分析窗口，使学者能够从数据维度审视隐私保护与公共健康监管之间的权衡；影响的深远性则体现在推动了欧盟内部对健康通行证治理模式的可审计性讨论，并催生了以开放数据促进算法问责的跨学科研究范式。

实际应用

在实际应用层面，该数据集最直接的场景是辅助公共卫生管理部门动态校准黑名单审核策略。例如，当观察到黑名单数量在特定日期后出现异常激增，可反向追溯是否存在大规模违规事件或系统性伪造攻击，从而指导快速响应。此外，开发者与安全研究人员可基于该数据构建异常检测工具，用于识别黑名单更新是否遭受到恶意操纵或数据爬取等安全风险。在公众服务领域，记者或公民科技组织可借助可视化分析向民众解释通行证吊销趋势，增强防疫政策的透明度与社会信任感，同时为旅行或集会政策制定者提供历史参照，优化高风险场景下的准入决策。

数据集最近研究

最新研究方向

该数据集聚焦于法国TousAntiCovid应用中健康通行证QR码黑名单的动态演化，揭示了数字抗疫背景下公共卫生数据透明性与隐私保护的张力。随着全球疫情管理的数字化转型，黑名单的实时更新与溯源机制成为研究热点，该数据通过量化每日新增、删除的QR码数量，为分析伪造通行证传播模式、政府监管效率及社会行为响应提供了实证基础。其与法国数据开放平台（data.gouv.fr）的联动，推动了联邦学习与差分隐私技术在敏感医疗数据共享中的创新应用，也引发了关于数字监控伦理与公民自由边界的国际讨论。