FCC核准拍賣700MHz頻譜波段，作為各式無線服務的使用
有鑑於目前美國的廣播電視系統所使用的698-806 MHz 頻譜波段（一般稱作700MHz頻段），預計在由類比式的電視系統轉換至數位電視系統後，該頻段可完全地為各類無線服務所使用，包括公共安全以及商業服務，聯邦通訊傳播委員會（Federal Communications Commission, FCC）在2007年4月25日對此採納了「報告與命令」（Report and Order）以及「規則制訂建議的進一步通告」(Further Notice of Proposed Rulemaking )等文件作為相關規範。
關於700 MHz頻段的使用，目前FCC正朝下列三個面向來規劃：
(1) 在商用服務方面，FCC以不同經濟規模的區域（如都會區、較大的經濟區塊等）來決定執照的發放，同時也制訂了如功率限制及其他的技術性規範。
(2)在保護頻道（Guard Bands）方面，FCC將改變目前在次級市場方面的租賃管理制度，使取得執照的業者在保護頻道的使用上更有彈性與效率；
(3) 在公共安全頻段方面，FCC認為藉著更多頻段的釋放，使全國不同的網路（包括寬頻與窄頻）皆能全面達成互連，使危難發生時更得以發揮保障公共安全之功能。
上述相關的規則與建議將使FCC得以拍賣700 MHz頻段中不同用途的執照，並期待在全國性無線寬頻服務的互連方面，營造出更為創新以及符合公共安全的服務環境。
日本建立物聯網產品資安符合性評鑑及標籤制度（JC-STAR），助消費者提升產品資安識別 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年10月30日 壹、事件摘要 為因應物聯網（Internet of Things，簡稱IoT）產品日趨嚴重的資安威脅，日本陸續訂定針對物聯網產品資安之國內法規與政策方針，除了為強化物聯網產品之資安要求以外，藉由具體的資安評級要求，適用不同類型的物聯網產品，再透過資安標籤制度以區別產品，提升產品之資安識別，以供消費者選購時參考。據此，本文觀測日本近期建立的JC-STAR制度與其所適用國內法規，供我國未來參考與借鏡。 貳、重點說明 一、日本JC-STAR制度背景與目的 日本資訊處理推動機構（独立行政法人情報処理推進機構，Information-Technology Promotion Agency, Japan，簡稱IPA），依日本經濟產業省於2024年8月23日所公布之《IoT產品資安符合性評鑑制度建構方針》政策架構下[1]，建立了《物聯網產品資安符合性評鑑及標籤制度》（セキュリティ要件適合評価及びラベリング制度，Labeling Scheme based on Japan Cyber-Security Technical Assessment Requirements，簡稱JC-STAR），並於2025年7月29日完成《物聯網產品資安符合性評鑑與標籤制度之基本規章》[2]（セキュリティ要件適合評価及びラベリング制度の基本規程，簡稱本規章）之最終修訂，建立了JC-STAR制度的框架。本規章將物聯網產品的定義、產品所需的附隨服務（含數位服務等）、可提供驗證服務之單位、第三方監督、廠商自我宣告機制、資安符合性基準、評鑑與評鑑報告書、資安符合性標籤及分級機制等多種要件、適用對象與要求事項明確化，確立了以星等為評級的JC-STAR資安標籤制度框架。此外，JC-STAR制度針對物聯網產品採購方、使用方等不同的資安需求，透過附有資安標籤的產品以供各自選購時為考量，因此JC-STAR制度有以下二點優勢： （一） 較易滿足政府或企業的採購標準 針對政府機關或企業等所需採購的物聯網產品，事前已透過共通性的適用標準，將物聯網產品資安進行評鑑分級，並將評鑑流程可視化管理，不僅使產品符合各組織或單位的資安防護需求，同時使產品選購更加便利。 （二） 確保特定領域事業或行業等符合資安法規要求 基於特定領域事業或行業可能有特殊的資安需求，通過符合性評鑑的物聯網產品，因經第三方驗證後以最高等級的標籤呈現，故可確保符合特定領域事業團體之特殊資安需求，或配合指定使用，以確保其採購之物聯網產品均具備合規性。 二、日本JC-STAR框架與資安要求 日本JC-STAR制度是結合歐洲電信標準協會（ETSI）網路安全技術委員會於2022年6月所公布的《網路安全暨隱私保護標準》（ETSI EN 303 645），以及美國國家標準與技術研究所（NIST）於2022年9月公布的《消費者物聯網產品之核心基準》（NISTIR 8425）等適用標準，並經日本官方改定調整成為適用於日本國內之獨特制度。[3]JC-STAR是基於日本官方所定義之物聯網產品符合性標準（涉及資安技術要求事項等），確認物聯網產品是否符合資安要求以及進行可視化的管理。JC-STAR將物聯網產品區分成四種星級，詳述如下： （一） 一星級（★1） 物聯網產品須符合產品共通性之要求，並適用最低限度之資安要求事項，倘若產品已滿足相關要求事項，由產品供應商自我宣告即可。 （二） 二星級（★2） 視物聯網產品的類型、功能特徵等因素，於一星級以上增訂基礎的資安要求事項，倘若產品已滿足相關要求，仍由產品供應商自我宣告即可。 （三） 三星級（★3） 視物聯網產品的使用對象，包含政府機關、關鍵基礎設施或相關業者、地方政府或人民團體、大型企業之關鍵系統等，依產品類型、功能特徵等因素，訂定共通性之資安要件，並須由獨立第三方進行驗證，並須取得評鑑機關作成的符合性評鑑報告書以及受相關單位賦予標籤。 （四） 四星級（★4） 適用程序上雖與三星級相同，依產品類型、功能特徵等因素，訂定共通性之資安要件，並由獨立第三方進行驗證，須取得評鑑機關作成的符合性評鑑報告書以及受相關單位賦予標籤。惟物聯網產品中，諸如通信設備等所適用的資安要求及相關風險層級較高，因此為最高防護等級。 值得注意的是，日本正積極與新加坡、英國、美國、歐盟等各國專責機關等交涉中[4]，預計將JC-STAR制度與各國物聯網產品制度相互承認並使其與國際接軌。 參、事件評析 日本透過國內政策方針及訂定規章，結合其他先進國家的資安標準，建立了屬於日本自己的物聯網產品資安標籤JC-STAR制度。主要將各種不同類型的物聯網產品，賦予不同星等評級，供一般消費者或政府、企業法人等選購時參考，具體提升針對物聯網產品的資安識別。此外，依產品適用對象或風險層級不同，適用不同程度的資安要求事項。倘若涉及政府或企業法人等採購需求，則可能適用三星或四星等級，且產品均須經獨立第三方進行評鑑後，才能取得符合性評鑑報告書，並添附資安標籤。 因此，JC-STAR並非僅針對政府或公部門單位採購適用，而是擴及日本國內產業或是一般消費者，因此日常中物聯網產品的使用，均受到全面性的資安保障。另一方面，倘若未來日本JC-STAR制度受到其他各國承認，即代表物聯網產品可在已簽署承認的國家間受到信任而流通產品，故可望大幅降低日本國內物聯網產品供應鏈符合國際法規或契約要求的成本，有助於提升產業競爭力。據此，日本以資安標籤提升消費者識別，並有物聯網產品資安驗證機制之整體性規劃，均可供我國推動物聯網產品資安治理政策之未來借鏡與參考。 [1]〈IoT製品に対するセキュリティ適合性評価制度構築方針〉，経済産業省，https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/sangyo_cyber/wg_cybersecurity/iot_security/pdf/20240823_1.pdf （最後瀏覽日：2025/10/13）。 [2]〈セキュリティ要件適合評価及びラベリング制度の基本規程〉，独立行政法人情報処理推進機構，https://www.ipa.go.jp/security/jc-star/begoj90000003563-att/JSS-01.pdf （最後瀏覽日：2025/10/13）。 [3]〈IoT製品のセキュリティ確保に向けて ～セキュリティ要件適合評価及びラベリング制度（JC-STAR*）の紹介～〉，頁25，独立行政法人情報処理推進機構，https://www.ipa.go.jp/security/jc-star/begoj9000000gg60-att/JC-STARsetumeikai_1.pdf （最後瀏覽日：2025/10/13）。 [4]〈ファクトシート：岸田総理大臣の国賓待遇での米国公式訪問〉，日本外務省，https://www.mofa.go.jp/files/100652150.pdf （最後瀏覽日：2025/10/13）。
歐盟《歐洲資料戰略》歐盟執委會針對未來10年歐洲AI開發與開放資料運用方向等核心議題，於2020年2月19日公布一系列數位化政策提案，其中之一即為提出歐洲資料戰略（European Data Strategy）。本戰略提出資料開放共享政策與法制調適框架，宣示其目標為建構歐洲的資料單一市場（single market for data），視資料為數位轉型的核心，開放至今尚未被使用的資料。歐盟期待商界、研究者與公共部門等社群的公民、企業和組織，得透過跨域資料的蒐集與分析，改善決策的作成基礎或提升公共服務品質，為醫療或經濟等領域帶來額外利益，同時促進歐盟推動人工智慧發展及應用。 本戰略揭示了資料單一市場的建構框架，包含資料必須能在歐盟內與跨域流通並使所有人受益、全面遵守如個資保護、消費者保護與競爭法等歐盟相關規範、以及資料取用（access）和使用的規定，應平等實用且明確，並以之建立資料治理機制；同時，為在技術面強化歐洲數位空間之能力，以完善資料共享所需之資料基礎設施，應創建歐洲資料庫（European data pools），預備將來進行巨量資料分析與機器學習。在上述框架下，本戰略同時擬定了數個具體的措施與制度調修方向如下：（1）建構資料跨部門治理與取用之法規調適框架：包括於2020年第4季提出歐洲共同資料空間管理之立法框架，於2021年第1季提出高價值資料集（high-value data-sets），評估於2021年提出資料法（Data Act）以建構企業對政府或企業間的資料共享環境、調適並建立有利於資料取用之智慧財產權與營業秘密保護框架；（2）強化歐洲管理、處理資料之能力與資料互通性：建構資料共享體系結構並建立共享之標準及治理機制、於2022年第4季啟動歐洲雲端服務市場並整合所有雲端服務產品、於2022年第2季編纂歐盟雲端監管規則手冊；（3）強化個人有關資料使用之權利：從協助個人行使其所產出資料相關權利之角度，可能於資料法中優化歐盟一般資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR）第20條之資料可攜權，如訂定智慧家電或穿戴裝置之資料可讀性格式；（4）建構戰略領域與公共利益領域之歐盟資料空間：針對戰略性經濟領域與攸關公共利益的資料使用需求，開發符合個資保護與資安法令標準之資料空間，主要用於保存製造業、智慧交通、健康、財務、能源、農業、公共管理等領域之資料。
美國勞動部就業培訓署發布《人工智慧素養框架》美國勞動部就業培訓署（The U.S. Department of Labor’s Employment and Training Administration，簡稱ETA）於2026年2月13日發布《人工智慧素養框架》（Artificial Intelligence Literacy Framework，以下簡稱本框架），旨在鼓勵公共勞動力系統與教育系統擴大推動AI素養（AI literacy）相關教育與培訓，為美國勞工因應AI時代之經濟與工作變遷提供方向指引，協助其培備所需核心能力。 本框架目標在支援勞動部執行《美國AI行動計畫》（Winning the Race: America’s AI Action Plan）及《美國人才戰略：為黃金時代打造勞動力》（America’s Talent Strategy: Building the Workforce for the Golden Age）兩部政策文件所揭示之任務，二者均將AI素養列為應於勞動力與教育體系全面推展之基礎性優先事項。本框架可分為三部分，第一部分提出AI素養的工作定義，並就勞工、雇主、教育與培訓提供者及州與地方機構四類受眾，分別說明框架的應用方式；第二部分界定所有勞工應具備的AI素養能力及其具體範疇與實作要求；第三部分則就培訓方案的設計與執行，提供課程規劃與推動策略的具體指引。 一、概念定義 本框架將AI素養定義為一套使個人得以負責任地使用與評估AI技術的基礎能力，並以對現代職場日益重要的生成式AI為核心。美國勞動部指出，「素養」應理解為隨著AI普及各行各業，所有勞工與學生與AI工具互動之知識與技能基準。 本框架分別針對四類受眾分別說明其應用方式。就勞工而言，現有勞工、求職者及即將進入職場之學生，可以此了解AI素養對職涯發展的意義與技能培養方向，在提升工作效能之餘開創新的職涯機會。就雇主而言，可據此建立企業內部AI素養培訓，確保員工有效且負責任地使用AI工具。就教育培訓提供者而言，可將AI素養融入現有課程，為學習者建立職場所需的核心能力。就州與地方機構而言，則可推動勞動與教育體系之AI素養培育，協助學生與求職者因應市場變遷，並回應雇主對AI人才之需求。 二、AI素養五大基本內容領域 本框架界定五大AI素養基礎內容領域，構成所有勞工應具備的能力基線。 1.了解AI原則（Understand AI Principles）：理解AI的核心概念、能力與限制，為有效應用奠定基礎。 2.探索AI用途（Explore AI Uses）：探索不同AI工具與應用情境，及其如何與人類專業知識相輔相成。 3.有效導引AI（Direct AI Effectively）：掌握如何提供適當情境脈絡與撰寫清晰提示詞，以產生有效輸出。 4.評估AI輸出（Evaluate AI Outputs）：評估AI生成結果之準確性與相關性，並了解如何對其輸出進行迭代優化。 5.負責任地使用AI（Use AI Responsibly）：以合乎倫理且安全的方式使用AI，保護重要資訊並對結果負責。 三、AI素養七大推行原則 本框架提出七大推行原則，作為培訓方案設計與執行的具體指引。 1.啟動體驗式學習（Enable Experiential Learning）：透過實際操作培養AI素養，使學習者得於真實情境中練習AI技能。 2.將學習融入情境（Embed Learning in Context）：將學習融入既有流程並結合產業特性，使學習成果更具實踐價值。 3.建立互補性人類技能（Build Complementary Human Skills）：借助AI強化人類之判斷力、創造力與問題解決能力。 4.消除學習前置障礙（Address Prerequisites to AI Literacy）：消弭AI素養學習之障礙，包括數位素養不足與寬頻網路取得的問題。 5.建立持續學習路徑（Create Pathways for Continued Learning）：提供系統性進修路徑，協助學習者提升進階AI技能並拓展職涯發展。 6.培育賦能角色（Prepare Enabling Roles）：培育管理者、輔導人員及其他於學習歷程中扮演支持角色之人員。 7.以敏捷性為設計原則（Design for Agility）：建立主動的內建機制，以隨AI能力演進迅速更新素養內容與推動方式。 面對AI時代工作型態之快速變遷，美國《人工智慧素養框架》在政策制定、勞動力轉型與AI人才系統化培育等面向所揭示之架構與策略，具有參考價值，可以供我國政府機關研擬相關政策時參考。
美國第七巡迴上訴法院於Wallace v. IBM, Red Hat, and Novell 一案認定GPL或自由軟體授權模式不違反聯邦反托拉斯法美國第七巡迴上訴法院（ U.S. Court of Appeals (7thCir) ）最近就 Wallace v. IBM, Red Hat, and Novell 一案做出判決，本案爭執重點在於 GPL 授權條款與反托拉斯法之間的關係，美國第七巡迴上訴法院認為 GPL 授權條款並不違反反拖拉斯法，法院也同時明確表示，一般而言自由軟體無須擔心會違反反托拉斯法。 本案上訴人 Daniel Wallace 係程式設計師，其欲販售由 BSD （ Berkeley Software Distribution ）所開發出來的競爭軟體給各級學校。 BSD 是 Linux 的衍生版本，而 Linux 作業系統則是屬於自由軟體的一種，想要使用 Linux 的人就必須遵守 GPL 授權條款。依 GPL 授權條款規定，不論 Linux 或 Linux 之衍生著作均不得收取授權費用，上訴人因此指控 IBM 、 Red Hat 、 Novell 與自由軟體協會涉嫌共謀將軟體價格設定在零，涉嫌以掠奪性定價（ predatory pricing claim ）方式削減作業系統市場之競爭，已違反反托拉斯法。 法院認為，本案並無法主張掠奪性定價，蓋被上訴人 IBM 、 Red Hat 及 Novell 並無法因此而取得獨佔價格，其授權價格之所以為零乃是遵照 GPL 授權條款的結果，且消費者並未因此受到損害。其次，法院也指出，著作權法通常對他人之改作權加以限制，其目的是為了收取授權金，不過著作權法人亦可用以確保自由軟體維持零授權金，因此任何嘗試想要販售自由軟體之衍生著作者，將會違反著作權法，即令改作人不同意接受 GPL 授權條款的約束。