Apple獲得針對可攜式電子裝置之防竊系統的專利

  Apple Inc.成功取得一個防竊安全系統的專利權,該系統能簡單地藉由偵測外界環境而防止筆記型電腦、電話以及其他可攜式電子裝置遭竊。

 

  於原始申請案中,申請人提到了許多竊案皆提供了某些非偶然的移動線索,例如快速且持續的移動。因此,藉由分析該裝置於一段期間內的移動,該防竊系統應可辨別出竊盜或合法使用者。因此,當使用者暫時離開時,他們能放心地將可攜式電子裝置留下,而不需要加裝纜線鎖或其它物理性安全裝置。

 

  根據該專利,此防竊系統包含加速規(accelerometer)以及相對應的軟體。加速規可在某些位置或震動情況下自動傳送一訊號至該裝置核心的硬體,致使其觸發聲音或影像警報。此外,該裝置也能完全被鎖住,並且需要一組密碼使其回復到正常使用狀態。

 

  雖然Apple很小心地避免在說明前述機制時指明特定的應用硬體,但藉由該專利說明書的描述,可以很清楚的了解Apple的構想是將該防竊系統安裝在iPod上。當然,手機以及筆記型電腦也是安裝該防竊系統的顯著標的。

相關連結
※ Apple獲得針對可攜式電子裝置之防竊系統的專利, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=2250&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/08/30)
引註此篇文章
你可能還會想看
OFCOM將重新檢討商業廣播電視節目贊助規定

  英國廣播電視主管機關OFCOM於今年十月下旬公布,其將修酌廣播電視規則(Broadcasting Code),放寬商業廣播電視節目/頻道贊助規定。   現行的廣播電視規則禁止特定類型的節目接受贊助,例如新聞和時事節目不得接受贊助,也禁止特定種類之商品或服務廠商贊助特定節目,例如禁止酒商贊助兒童節目。   OFCOM表示將修酌現行規定,放寬節目/頻道贊助之規定,惟在兼顧節目編輯權以及兒童閱聽人之收視權益的考量下,將訂定相關的節目/頻道贊助限制,包括     1.必須使閱聽人知道節目有接受贊助,贊助廠商之資訊必須與節目和廣告內容所有區隔。     2.頻道贊助廠商之資訊不得出現於禁止接受贊助之節目內容中或播放時間之前、後。     3.贊助廠商資訊之呈現不得過於明顯。     4.節目頻道不得以贊助廠商之名稱命名。

巴西政府公布個人數據保護法草案

  巴西政府於2015年1月28日公布個人資料保護法草案(Regulation Of The Brazilian Internet Act And Bill Of Law On Personal Data Protection),該草案適用於個人和通過自動化方式處理個人資料的公司,惟前提是(1)處理行為發生在巴西或(2)蒐集個人資料行為發生在巴西。該草案將強加規範企業處理其在巴西的個人資料,包括資料保護義務和要求: 一、企業必須使資料當事人能夠自由的、直接的,具體的使當事人知悉並取得人同意以處理個人資料。 二、除了在有限的例外情況下,禁止處理敏感個人資料。例如資料當事人已被告知處理敏感個人資料的相關風險,並有具體的同意。敏感的個人資料包括,種族和民族淵源,宗教,哲學或道德信仰,政治觀點,健康和性取向資料,以及遺傳數據。 三、資料外洩時有義務立即報告主管機關。 四、當個人資料是不完整,不準確或已經過期時,允許資料當事人查詢他們的個人資料並更正之。 五、不得提供個人資料給資料保護水平不相似的國家。 六、有義務依比例原則採取安全保障措施以處理個人數據,防止未經授權的訪問,破壞,丟失,篡改,通訊或傳播資料。

新加坡個人資料保護委員會2017年7月發布資料共享指引

  新加坡個人資料保護委員會(Personal Data Protection Commission, PDPC)於2017年7月27日發布資料共享指引(GUIDE TO DATA SHARING),該指引協助組織遵守新加坡2012年個人資料保護法(Personal Data Protection Act 2012, PDPA),並提供組織內部和組織之間的個資共享指引,例如得否共享個資,與如何應用,以確保符合PDPA共享個資之適當方法;並得將特定資料共享而豁免PDPA規範。該指引共分為三部分,並有附件A、B。   指引的第一部分為引言,關於資料共享區分為三種類型探討: 在同一組織內或關係組織間共享 與資料中介機構共享(依契約約定資料留存與保護義務) 與一個或多個組織共享(在不同私部門間、公私部門間)   共享包含向一或多組織為利用、揭露或後續蒐集個資;而在組織內共享個人已同意利用之個資,組織還應制定內部政策,防止濫用,並避免未經授權的處理、利用與揭露;還應考慮共享的預期目的,以及共享可能產生的潛在利益與風險。若組織在未經同意的情況下共享個資,必須確保根據PDPA的相關例外或豁免之規定。   指引的第二部分則在決定共享資料前應考慮的因素: 共享目的為何?是否適當? 共享的個資類型為何?是否與預期目的相關? 在該預期目的下,匿名資料是否足以代替個資? 共享是否需要得同意?是否有例外? 即使無須同意,是否需通知共享目的? 共享是否涉及個資跨境傳輸?   上述因素還能更細緻對應到附件A所列應思考問題,附件B則有相關作業流程範例。   指引的第三部分,具體說明如何共享個資,與資料共享應注意規範,並提供具體案例參考,值得作為組織遵守新加坡個人資料保護規範與資料共享之參考依據。

合成資料(synthetic data)

  「合成資料」(synthetic data)的出現,是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料,或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下,透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式,讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用,透過這個方法,資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下,使合成資料所訓練出來的分類模型(classifiers)不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。   在合成資料的生成技術當中,最熱門的研究為運用「生成對抗網路」(Generative Adversarial Network, GAN)形成合成資料(亦有其他生成合成資料之方法),生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」(generator)與辨識網路(discriminator)對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果,使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料,也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。   英國國防科技實驗室(Defense Science and Technology Laboratory, DSTL)於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告,此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司(BAE Systems)的應用智慧實驗室(Applied Intelligence Labs, AI Labs)執行「後勤科技調查」(Logistics Technology Investigations, LTI)計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一,探討在隱私考量下(privacy-preserving)「合成資料」當今技術發展情形,並提供評估技術之標準與方法。   技術報告中指出,資料的種類多元且面向廣泛,包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等,針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同,也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估;報告指出,目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法,建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。

TOP