美眾議院金融服務委員會主席Barney Frank於4月26日提案撤銷國會去年備受爭議的禁止網路賭博法案,取而代之制定聯邦層級規範架構的「網路賭博規範與執行法案」(Internet Gambling Regulation and Enforcement Act ),以核准賭博公司線上收取美國國民賭金,並對未成年人、強迫性賭博、洗錢與詐欺等須採取保護措施。
布希總統去年十月所簽署通過的法律,要求銀行與信用卡公司拒絕付款給美國司法管轄權外約2300家的賭博網站,造成賭博業的空前危機。Frank在個人網站批評,〝此法律是對美國人身自由的不當的干預〞。壓力不止於此,WTO也稍早議決美國的此限制不合法,因為某些國內的活動如賽馬,排除外國的公司而形成差別的對待。
Frank 所提的新法案將禁止發執照給任何涉嫌違反賭博、洗錢與詐欺或其他金融法等罪行者,且執照的審理與取得將透過財政部防制洗錢法的協助。而未來消費者上網站必須提供姓名、地址、出生日期與相關身分證明號碼,以和線上支付系統作資料核對。
投資公司Friedman Billings Ramsay認為美國國庫預計五年可增加兩億美金的賭博稅收。
2019年7月25日,紐約州州長Andrew Cuomo簽署「防止非法侵入與加強電子資料安全法案」(S.5575B/A.5635/Stop Hacks and Improve Electronic Data Security Act, 又稱SHIELD Act),目的在讓處理消費者個人資料的企業承擔更嚴格的責任。其核心精神在於,一旦發生與資料外洩相關的安全漏洞時,能及時進行適當的通知。同時,修改紐約州現有的資料外洩通知法,擴大個資蒐集適用範圍、個資定義 (例生物特徵、電郵資訊等)及資料洩漏定義、更新企業或組織之通知程序、建立合於企業規模之資料安全要求。此外,如違反通知義務,將處以最高5千美元或每次(未履行通知義務)20美元 (上限25萬美元)的民事賠償。且美國司法部長(The Attorney General) 亦得以紐約人民名義,代為起訴未實施資料安全規畫的企業,並按紐約民事執行法與規則(The Civil Practice Law And Rules)第63條進行初步救濟,依法強制禁止侵害行為繼續發生。該法預計將於2020年3月1日生效。 當天州長亦簽署「身份盜用預防措施和緩解服務修正案」(A.2374/S.3582),新增資料外洩安全保護措施,要求消費者信用機構,提供受安全漏洞影響的消費者「身份盜用預防措施」(Identity Theft Prevention )與「緩解服務」(Mitigation Services),為消費者制定長期最低度的保護手段。其要求信用機構,通知消費者將有關社會安全號碼的資料洩漏事件進行信用凍結,並提供消費者無償凍結其信用的權利。該法預計將於2019年10月23日生效,並且溯及既往適用該法案生效之日前三年內所發生之任何違反消費者信用安全的行為。
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。
英國展開「碳排放交易框架」修正意見徵集,擬將溫室氣體移除技術納入現行機制英格蘭、蘇格蘭、威爾斯政府,以及北愛爾蘭農業、環境和鄉村事務部於2024年5月23日共同提出「溫室氣體移除納入碳交易框架」(Integrating Greenhouse Gas Removals in the UK Emissions Trading Scheme)聯合諮詢文件,擬將「溫室氣體移除」(Greenhouse Gas Removals, GGRs)技術納入現行英國碳排放交易體系。GGRs係指主動將大氣中的溫室氣體移除之方法,又稱「二氧化碳移除」(Carbon Dioxide Removal, CDR)、「負碳技術」(Negative Emission Technologies, NETs),此類技術被認為能協助「難減排產業」減少排放。 此次意見徵集主要針對以下四大面向: 1.基本原則:將GGRs整合進UK ETS,須以維持減碳誘因、確保市場誠信、創造長期有效率的碳權交易市場、環境友善、具備可操作性、最小干預性、未來靈活性保障、考量財務影響等原則為基本前提。 2.總量管制:UK ETS於納入GGRs後,預計仍將維持當前總量上限,以避免實質上增加企業的排放容許量。 3.配額發給:GGRs能獲得的配額,擬採取「事後發給」的方式,於移除完成並經過驗證後,才發給配額,以維持交易市場的可信性。 4.市場整合:英國目前暫不考慮建立獨立的溫室氣體移除交易市場,擬將GGRs完全整合進既有的UK ETS中,並透過總量及需求控制或免費配額等措施調節市場供需,穩定並促進市場發展。 英國政府相信,透過將GGRs納入現行UK ETS中,可以增加企業對於碳移除之需求,提高負碳技術的投資誘因,進而持續對於淨零排放的目標有所貢獻。
日本文部科學省提出加速iPS細胞研究之總合戰略2007年11月,日本京都大學以山中伸弥教授為首之研究團隊,發表了成功讓從人類臉部皮膚採取之纖維母細胞(fibroblast)轉形成誘導多能性幹細胞(induced pluripotent stem cell,以下簡稱iPS細胞)之案例,展現出日本目前在iPS細胞研究領域中所佔據的領先地位。而在看到京都大學研究團隊在iPS細胞研究上的卓越成果,並認知到國際間在此領域上的激烈競爭,日本文部科學省在2007年12月22日公佈了「加速iPS細胞研究之總合戰略」(iPS細胞(人工多能性幹細胞)研究等の加速に向けた総合戦略,以下簡稱總合戰略),其中提出構築整合日本全國之研究推動體制、投入充足之研究經費與確保智慧財產權之取得等具體方案,希望能藉此來推動日本iPS細胞研究之加速進展。之後在2008年3月18日,文部科學省又公佈了「有關加速iPS細胞研究之總合戰略的具體化」(iPS細胞(人工多能性幹細胞)研究等の加速に向けた総合戦略の具体化について),其中除整理截至當時為止的總合戰略實施情況,也具體點明在2008年度會採取的iPS細胞研究具體推動方案。 總合戰略中較重要的規劃有:文部科學省支援京都大學設立「iPS細胞研究中心」(iPS細胞研究センター),作為日本推動相關研究之核心研究組織;將iPS細胞之相關研究列入「戰略型創造研究推進事業」(CREST)之研究補助計畫中,公開相關研究計畫,提供研究經費來推動其研究之發展;文部科學省透過獨立行政法人科學技術振興機構,派遣知悉iPS細胞研究的專任智財權專家到京都大學支援,協助其取得iPS細胞相關專利。