立法者在高科技經營者會議後表示,「美國猶他州的法律設置商標註冊規定,將針對網路廣告競爭者可能不強制限制,而這項規定在星期一就會生效。
Google、eBay、Yahoo、微軟等公司的負責人與立法者在星期三會面,並正式對此提出抗議。
執行長克拉克說到:「我希望我們在兩個月前就能和產業互動,這對我們來說情況較佳。」
法律允許任何公司去創造一個電子商標並阻止競爭者用這些商標,去避免利用這些關鍵字商標在搜尋引擎和其他網站上出現。
星期二立法機關一致通過此項保護商標法律,儘管州律師提出警告,他們將會在法院上推翻這項法律。
Google和其他網站允許競爭者有權利去投標商標或產品的名稱。廣告競爭者會因競標而顯現在搜尋結果的網頁上。
陳情者羅傑說到,在與立法者談判後,訴訟是最不可能的方式。我們所投入的是幫助政策制定者去察覺到立法機構需要被修正並且也許需要被廢除。
羅傑說當談判破裂,這兩位發言人問我們,假使我們有意願去看到可以達到他們的意願並且不會產生可能發生有害影響的方法。
克拉克不確定是否會推翻這項法律,但他說我們必須為此做些事。
伊適特曼說,「立法者正設法去阻止公司免於被偷竊商標,或阻止戲弄消費者使他們在買產品時產生混淆的情況。」
.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 2024年11月底,澳洲政府通過了2024年網路安全法(Cyber Security Bill 2024),期許藉由制定專法,保護澳洲現在與未來的網路環境。 2024年網路安全法主要包含以下內容: 1. 制定並落實全境智慧型裝置之最低網路安全標準。過往澳洲智慧型裝置不受任何強制性網路安全標準或法規約束,該法通過後,將能有效提升消費者網路安全。 2. 研搜對抗網路勒索軟體活動之資訊。澳洲政府不鼓勵企業在遭遇勒索軟體攻擊時支付贖金,因為支付贖金不僅鼓勵網路犯罪,更不能保證資料的恢復或機密性。然目前澳洲政府並未立法禁止支付贖金之行為,僅於2024年網路安全法要求關鍵基礎設施或營業額達定一定門檻之企業,假若不幸遭受勒索軟體攻擊,並決定支付贖金,須於72小時內向主管機關通報。 該通報義務是為幫助主管機關即時掌握勒索活動資訊,快速制定應對策略,並開發有利業界執行網路防禦的工具和資源,破壞勒索軟體獲利模式。依目前規定,報告內容將包含勒索金額、支付對象、支付方法等資訊。 3. 鼓勵企業分享網路安全資訊。2024年網路安全法為鼓勵企業與政府共享網路安全事件資訊,限制國家網路安全人員存取前揭資訊之目的,如不得利用企業自願提供之網路安全事件資訊調查企業違規行為,除非符合2024網路安全法規定之例外情況。 4. 建立網路事件審查委員會(Cyber Incident Review Board)。該委員會作為獨立機構,負責對重大網路安全事件進行有無過失之事後審查,並為政府和產業提供建議,以確保各方利害關係人能夠從網路安全事件中吸取教訓。 2024年網路安全法的制訂,顯示澳洲政府為強化網路安全付出諸多努力,該國政府期許透過該法保護澳洲人免受網路安全威脅。
論政府資料探勘應用之個人資料保護爭議 強化AI安全防線:八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室(国家サイバー統括室)於2026年3月5日,代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」(Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations)之國際文書(下稱本文書),並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局(Australian Signals Directorate,簡稱ASD)之澳洲網路安全中心(Australian Cyber Security Centre,簡稱ACSC)主導訂定,主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織,揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性,並就AI開發或採購階段,組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家,除了日本與澳洲以外,也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時,應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環,同時評估產品或服務之整體生命週期風險,不應著重於單一技術,而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌,包括特定關係事業者、活用AIBOM(AI物料清單,主要用來記錄AI模型相關資產與資訊,提供快速定位與管控AI問題模型功能)或SBOM(軟體物料清單,主要記錄軟體相依元件,用於漏洞管理與供應鏈透明度)、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險,進行漏洞管理,以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類:AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施(含硬體),以及第三方服務,本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險,其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面,以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外,本文書也針對各類風險提出可行的因應方法,例如: 1.數據面:需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面:需從可信來源取得透明模型,實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面:需做完整性驗證、元件審核,並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面:需確認設備無惡意內容,並在網路中適當分區。 5.第三方服務面:需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說,日本已意識到國家網路安全治理下,針對AI、機器學習的安全,不單是模型安全,而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書,不僅強化國際合作,同時建立供應鏈網路安全共識,因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰,從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法,作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作,提升國家網路安全治理之作法,值得我國未來借鏡參考。
歐盟執委會提出《歐盟數位十年網路安全戰略》歐盟執委會於2020年12月16日針對未來十年歐盟數位發展,提出《歐盟數位十年網路安全戰略》(The EU's Cybersecurity Strategy for the Digital Decade),以支持塑造歐盟的數位未來(Shaping Europe's Digital Future)、歐洲復甦計畫(Recovery Plan for Europe)和歐洲安全聯盟(EU Security Union Strategy)。該戰略說明應如何加強歐盟共同抵禦面對網路攻擊的應變能力,並確保民眾及企業都能在可信賴的數位服務中受益。 由於COVID-19大流行,加速工作模式的變化,2020年歐盟約有40%的民眾遠距辦公,而同年網路犯罪對全球經濟造成的影響估計達到5.5億歐元。因此,為維護全球開放網路的穩定運作,在保護網路安全的同時,亦應保護歐盟的共同價值觀與人民的基本權利,在監管、投資與政策上提出三點建議: 韌性、技術主權和領導(Resilience, Technological Sovereignty and Leadership):根據網路與資訊系統安全指令(Directive on Security of Network and Information Systems, NIS Directive)修訂更嚴格的監管措施,改善網路和資訊系統的安全。並建立由AI推動的資安監控中心(AI-enabled Security Operation Centres),及時避免網路攻擊。 建立防禦、嚇阻和應變能力(Building Operational Capacity to Prevent, Deter and Respond):逐步建立歐盟聯合網路安全部門,加強歐盟各成員國之間的合作,以提高面對跨境網路攻擊時的應變能力。 透過加強合作促進全球開放網路空間(Advancing a Global and Open Cyberspace):希望與聯合國等國際組織合作,透過外部力量共同建立全球網路安全政策,以維護全球網路空間的穩定及安全。