歐盟最近宣布其新設立的歐洲研究院(European Research Council, ERC),自2月底開始運作。ERC是依據歐盟第七期研發綱要計畫(Seventh Framework Programme for Research and Technological Development, FP7)下之子計畫-”理念”計畫("Ideas" programme)所設立。2006年底通過的歐盟第七期研發綱要計畫,揭示歐盟在2007至2013年間的科技研發政策、研發投入的重點領域與經費挹注情形。與PF6相較,PF7經費大幅成長,每年平均成長至少達40%,單是2013年一年,經費成長更高達75%。
ERC是第一個泛歐的經費補助機構,設立目的是為了贊助前瞻科學領域的研究活動。在設立第一年,歐盟挹注於ERC的經費即高達3億歐元,在FP7計畫的七年期間,ERC總計取得7.5 billion的經費。隨著ERC的設立,歐盟首度有了專為前瞻性研究量身訂作的經費補助運作機制,亦即交由歐洲科學界菁英,也就是由22位聲譽卓著的科學界菁英所組成的科學諮詢會(Scientific Council)自主管理,官僚系統不得對之表示意見。 歐盟希望藉由ERC的設立,促使科學界得以對最具有原創性的科學想法深入研究,以突破當前之知識界線,進而協助解決歐盟在社會、環境、經濟面所面臨之挑戰。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
世界經濟論壇(World Economic Forum, WEF)於2022年1月18日發布《2022年全球網路安全展望》(Global Cybersecurity Outlook 2022),以面對因COVID-19大流行所致之遠距辦公、遠距學習、遠距醫療等新形態數位生活模式快速發展,以及日漸頻繁之具破壞性網路攻擊事件。為考量國家應優先考慮擴展數位消費工具(digital consumer tools)、培育數位人才及數位創新,本報告說明今年度網路安全發展趨勢及未來所要面對之挑戰包括如下: COVID-19使得工作習慣轉變,加快數位化步伐:約有87%企業高階管理層計畫透過加強參與及管理第三方的彈性政策、流程與標準,提高其組織的網路韌性(cyber resilience)。 企業資安長(chief information security officers, CISO)及執行長(chief executive officers, CEO)之認知差異主要有三點:(1)92%的CEO認為應將網路韌性整合到企業風險管理戰略中,惟僅55%CISO同意此一作法;(2)由於領導層對網路韌性認知差異,導致安全優先等級評估與政策制定可能產生落差;(3)缺乏網路安全人才以面對網路安全事件。 企業最擔心之三種網路攻擊方式為:勒索軟體(Ransomware attacks)、社交工程(social-engineering attacks),以及惡意內部活動。惡意內部活動係指企業組織之現任或前任員工、承包商或業務合作夥伴,以對組織產生負面影響方式濫用其關鍵資產。 憂心中小企業數位化不足:本研究中有88%之受訪者表示,擔心合作之中小企業之數位化程度不足,導致供應鏈或生態系統中使其網路韌性受阻。 網路領導者認為建立明確有效的法規範,將有助於鼓勵資訊共享與促進合作。
德國聯邦網路局發布電信網路安全要求要點德國聯邦網路局(BNetzA)於2019年3月7日公布電信網路營運安全發展需求目錄關鍵要點。該要點係德國聯邦網路局電信通訊法第109條第6項規定,與聯邦資訊安全局(BSI)和德國聯邦資料保護與資訊自由委員會(BfDI)達成協議後制定,並由德國聯邦網路局發布之。此尤其適用於在德國發展5G網路,因該技術係為未來核心關鍵基礎設施,為確保技術發展之安全性,電信網路公司必須滿足相關安全要求。鑑於5G對未來競爭力極具重要性,故用於構建5G之技術必須符合最高安全標準,且應盡可能排除安全問題,該標準同樣適用於所使用的硬體和軟體。附加的安全目錄要點基本內容如下: (1)系統僅允許從嚴格遵守國家安全法規及電信保密和隱私法規,且值得信賴之供應商處獲得。 (2)必須定期且持續監控網路流量異常情況,如有疑問,應採取適當的保護措施。 (3)僅可使用經聯邦資訊安全局對其IT安全性檢查核可且取得認證之安全相關的網路和系統組件(以下簡稱關鍵核心組件)。關鍵核心組件僅能從獲得信賴保證之供應商/製造商中取得。 (4)安全相關的關鍵核心組)應在交付期間進行適當之驗收測試後方能使用,且須定期和持續進行安全檢查。關鍵核心組件之定義將由德國聯邦網路局和聯邦資訊安全局共同協議訂定。 (5)在安全相關領域,只能聘用經過培訓之專業人員。 (6)電信網路營運商須證明所使用的產品中,實際使用經測試合格之安全相關組件硬體和供應鏈末端的原始碼。 (7)在規劃和建立網路時,應使用來自不同製造商的網路和系統組件,以避免類似「單一耕作」(Monokulturen),即避免技術生態圈無法均衡發展,以及易受市場波動影響之不良效應。 (8)外包與安全相關勞務時,僅可考慮有能力,可靠且值得信賴的承包商。 (9)對於關鍵且與安全相關的關鍵核心組件,必須提供足夠的冗餘(Redundanzen)。 鑑於德國於3月中旬已拍賣5G頻譜,聯邦政府將大力推廣附加要求,並讓相關企業可以清楚了解進一步計畫。為確保立法層面之具體要求,聯邦政府計畫將對電信法第109條作重大修訂。明確規定操作人員必須證明符合安全規範,並由法律規範相關認證義務。針對關鍵基礎設施中使用的關鍵核心組件應來自可信賴之供應商/製造商,應適用於整體供應鏈。此外,德國聯邦政府擬針對聯邦資訊安全局法進行修訂,包括關鍵基礎設施、其組件可信賴性之相關規範。依聯邦資訊安全局法第9條規定,將在認證框架內提供可信賴性證明。
美國參眾兩院提出嚴禁專利藥廠簽訂授權學名藥協議系列法案美國過去透過Hatch-Waxman Act之立法,建立起「簡易新藥申請」(Abbreviated New Drug Application,ANDA)制度,促使學名藥廠開發學名藥後,能較迅速地通過藥品查驗登記,且首家獲得ANDA上市許可的學名藥廠還可享有180日的市場專屬保障;但是,專利藥廠近年卻設計出授權學名藥(Authorized Generic Drug)、原廠學名藥(Rebranded Generic Drug)和專利與學名藥訴訟和解協議(Brand-Generic Litigation Settlement)等智慧財產權管理策略,用以瓜分專利到期後的學名藥市場。 為了矯正此種實務發展,今(2007)年初美國參眾兩院先後提出內容一致的「公平處方藥競爭法案」(Fair Prescription Drug Competition Act, S.438)和「修正聯邦食品藥品化妝品法禁止授權學名藥上市法案」(To amend the Federal Food, Drug, and Cosmetic Act to prohibit the marketing of authorized generic drugs, H.R.806),禁止專利藥廠自行或間接製造銷售原廠學名藥,或是授權第三人製造銷售授權學名藥,企圖透過立法方式,確保首家提出ANDA的學名藥廠,在其所獲180日市場專屬期間內,不會因專利藥廠利用推出原廠或授權學名藥之策略而稀釋掉該學名藥的市佔率。但本法案未禁止專利藥廠與獲得市場專屬保護的學名藥廠簽訂類似協議;假使該學名藥廠經商業判斷後寧願與專利藥廠簽訂協議,僅需依現行規範將該協議通報FTC和司法部即可。 美國參議院亦提出「保護可負擔學名藥取得法案」(Preserve Access to Affordable Generics Act, S.316),禁止專利藥廠直、間接簽訂給予ANDA申請者任何對價(不限金錢)且要求其不得研發、製造、銷售或販賣該學名藥之專利侵權訴訟和解協議;例如專屬給付和解協議(Exclusion Payment Settlement)、逆向給付和解協議(Reverse Payment Settlement)等。
日本發布新版之農業資料利用推動報告,並透過資料交換及利用機制確保資料共享及協作日本農林水產省於2025年9月在智慧農業網站上發布新版之農業資料利用推動(下稱報告),其內容包含2025年通過閣議決定之食材、農業、農村基本計畫,並指出為確保農業數位資料與人工智慧(下稱AI)之間的串聯應用,農業資料合作基礎平台(下稱WAGRI)的建立與資料協作、共有、提供功能是其不可或缺的要素。 報告指出,透過各式農業數位資料的蒐集與整合,諸如過往作物收成量資料、市場價格資料、土壤資料、農地資料、氣象資料等,並經過統合及分析後,可以達到提升作業效率及收益、減少勞動作業時間與器材損耗,以及降低環境負荷之效果。截至2025年9月為止,WAGRI網站上已提供高達223種農業數位資料相關的API,供農業領域從業者介接運用,並作為未來開發農業領域基礎AI模型的前置準備。 此外,報告亦指出WAGRI已於日本全國範圍內蒐集大量的農業數位資料,用以開發農業領域之基礎AI模型,並預計於2026年在WAGRI網站上提供基礎AI模型服務。未來農業領域從業者可透過WAGRI網站提供之基礎AI模型服務,輔以自身之農業數位資料,建立符合自身農業場域特性之特化型AI模型。 然而,報告亦指出不論是農業數位資料的API介接運用,還是將農業數位資料用以開發基礎AI模型,農業數位資料之法制配套仍需整備。因此,除了資料權屬等關係釐清外,報告特別提出於AI開發應用、資料共享之模式下,尚須建立「涵蓋資料整體生命週期之資料交換及利用機制」,包含資料對外公開之選擇權、資料提供之事前同意權、資料安全管理對策,以及資料刪除請求權等範圍,以確保農業數位資料在利用前的安心共享與協作。 我國政府如欲於農業領域發展基本AI模型,除應於全國範圍內蒐集大量之農業領域數位資料外,亦應建立串聯資料整體生命週期之資料交換及利用機制,以降低農業數位資料之間的協作風險。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)