英國OFCOM計畫推出適用於不同內容之分級識別標誌
英國財政大臣Gordon Brown在倫敦的一場演講中指出，OFCOM現正研擬制定一套適用於各種不同媒介之內容的分級識別標誌。未來不論電視節目、廣播節目、電影、電腦遊戲或者網站內容都可適用該分級識別系統，以幫助父母為家中的孩童過濾不適當的內容，保護孩童在數位化的時代仍可以遠離不適合的媒體內容。
在該場演講中，Gordon Brown 表示，身處在數位時代，父母越來越難掌握孩童所接觸的內容是否適當，但是在無法扭轉科技的進步前提下，應當善加利用新科技並使父母得以透過各種新科技繼續保有為孩童選擇適當的內容之控制權。
OFCOM的發言人僅透露該套分級識別系統不僅適用於所有種類的媒體內容，而且將以文字方式描述各種內容，例如特定內容之裸露程度為何，以作為視聽大眾決定是否接收該內容前的參考。另外，不同於現行的電影分級制度乃是以年齡作為不同等級內容的分級標準，未來OFCOM所推出的分級識別系統將無關乎年齡。不過OFCOM亦表示該分級識別系統的詳細內容目前尚未決定，仍在討論階段。
除了制定一套適用於所有內容的分級識別系統之外，OFCOM未來亦將透過電視廣告以及要求ISP業者配合向消費者宣導各種過濾軟體，以便消費者得以過濾網路上之色情猥褻或暴力之內容。
近期軟體產品(特別是演算法)的智慧財產權保護受到各界廣泛注意，2022年12月美國實務界律師特別撰文對此提出相關智財權保護建議。軟體產品通常涉及演算法，指由人工智慧(AI)和分析組成，用於解決特定問題的一組規則。專利通常被企業預設為保護技術產品的最佳形式。 然而在2014年，美國最高法院在Alice Corp. v. CLS Bank International一案中可以發現將軟體申請專利保護可能存在風險，如：（一）軟體可能被認為是抽象概念(abstract ideas)，非專利適格標的，而無法受專利法保護；（二）通常不易主張專利權，或可能在訴訟過程中因舉證責任造成機密資訊揭露等風險。因此該文作者認為難以受專利法保護之演算法、用於基於機器學習或訓練模型的資訊和資料集等軟體資料，亦可考慮透過營業秘密來保護，並提出以下營業秘密管理的建議： 1.員工教育訓練：建議企業可在僱傭的各階段(僱傭時、每年、終止時)採行相關措施、訓練，以減少營業秘密的竊用，及防止未來員工抗辯不知道該資訊是營業秘密。 2.機密標示：建議企業透過此階段審視組織對於機密文件之界定，再透過機密標示配合存取權限設定，協助企業控管與防止機密外流。 3.執行：瞭解需要受管理的營業秘密是什麼以及其為何重要。 4.監控和衡量員工參與度：建議企業採取相關監測機制檢視員工活動，及早發現離職動向與管控營業秘密資訊。 5.避免資訊揭露：建議企業應確保在向消費者或客戶行銷的過程中不洩露營業秘密，或至少採取相關保護措施，如簽訂保密契約。 6.確保資料安全：建議企業可建置網路安全策略、設置密碼、存取限制、外部設備使用下載或儲存限制等管控措施。 綜上所述，對於從事軟體開發的企業，除以專利保護產出成果外，還可從技術本質、後續是否容易主張、是否適合公開等面向，評估搭配營業秘密保護成果。並在選擇以營業秘密保護成果時，採行相關的管理措施避免營業秘密外洩而造成企業損失，包括：劃定需管理的營業秘密、制定員工教育訓練與相關管制措施，如機密標示、權限控管，並可搭配預警機制以便能夠即早發現異常。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代，巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存，「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。 美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性，美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC)，讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類，並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享，會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式，各資料版本會被強制整合為特別形式，但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失，對研究產生不利的限制。有鑑於此，為更有效益的應用巨量資料，Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake)，此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中，目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。 與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data)，保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料，減少資源上處理數據的必要，讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性：1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake，該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時，可協助維持資料的來源與真實性，並得以不同形式的醫療數據進行分析項目，例如患者再住院可能性的預測分析。 但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險，尤其是醫療保健領域，因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得，因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障，在建立安全的Data Lake之前，必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。
揭露產品溯源資訊，兼顧防偽、永續！歐盟區塊鏈物流認證計畫進行試點，將於11月發布報告為確認產品供應鏈與物流鏈的真實來源、打擊仿冒品、提升永續資訊透明度以接軌歐盟政策，歐盟智慧財產局（下稱EUIPO）自2023年5月啟動區塊鏈物流認證計畫（下稱EBSI-ELSA），採難以竄改、公開透明的區塊鏈服務基礎設施（European Blockchain Services Infrastructure，下稱EBSI），透過數位簽章（digital signature）、時戳追溯與驗證歐盟進口產品的來源是否為智慧財產權利人。EUIPO 於2024年6月24日宣布EBSI-ELSA已上線8成基礎設施。為加速推動計畫，於2024年9月至11月間，EUIPO以產品鏈的智財權利人（例如鞋類與/或服裝、電氣設備、手錶、醫療設備與/或藥品、香水與/或化妝品、汽車零件與玩具產業別之產品智財權利人）為試點，並將於2024年11月前發布試點最終報告。 透過試點，EUIPO致力於： (1)測試、評估於真實世界之製造與分銷系統中應用數位簽章及物流模組的情況，以作為智財權利人之企業資源規劃（ERP）的一部分。 (2)於產品歷程，測試、評估數位裝運契約（digital shipment contract）及產品數位孿生（Digital Twin）之資訊的接觸權限與品質（access to and quality of information）。如海關人員預計於產品抵運前（pre-arrival）、通關階段（inspection phases）確認產品之真實性。 (3)提供產品生命週期應用EBSI-ELSA之試點最終報告，包含實施過程、結果等相關資料。 EBSI-ELSA計畫認為其符合歐盟之數位政策與循環經濟目標，旨於採取區塊鏈技術向供應商、消費者、海關、市場監管機構等多方揭露更多的產品溯源資料，提升產品透明度，銜接歐盟之數位產品護照（Digital Product Passport, DPP）政策，該政策目的係以數位互通方式揭露歐洲市場之產品生命週期的資訊，如產品材料來源、製程、物流、碳足跡等永續資訊，強化產業的可追溯性、循環性（circularity）及透明度，以協助供應鏈利害關係人、消費者、投資者做出可持續的選擇。而負責執行歐盟資料經濟與網路安全相關政策之歐盟執委會資通訊網絡暨科技總署（DG Connect）於2024年5月所發布之「數位產品護照：基於區塊鏈的看法」報告，亦指出「為確保區塊鏈系統互通性，其IOTA區塊鏈技術框架應能與歐盟內部市場電子交易之電子身分認證及信賴服務規章（EIDAS）及EBSI標準完全接軌（fully align）」。 如我國企業欲強化既有的產品生命週期資料管理機制，可參考資策會科法所創智中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》，從數位資料的生成、保護與維護出發，再延伸至存證資訊之取得、維護與驗證之流程化管理機制，協助產業循序增進資料的可追溯性。 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）