部落格及其法律問題之初探
郭戎晉
副主任兼應研組組長 編譯整理
英國一家連鎖超市Tesco（中文譯名：特易購）於2006年3月8號「英國與威爾斯高等法院」的網域名稱爭議判決中獲得勝訴，該爭議起於Tesco之廣告連結商－Elogicom 公司，向替Tesco建置廣告連結註冊服務之TradeDoubler公司登記了「tesco-diets.co.uk」與「tescodvd.co.uk」兩個網域名稱；系爭域名非指向Elogicom公司所屬網頁，而僅直接指向Tesco網站，企圖以增加使用者連結至Tesco網站之數量賺取高額之廣告連結佣金。 Tesco對Elogicom公司主張商標權之侵害及搭便車，並請求移轉網域名稱；Elogicom則提起反訴請求給付佣金。該案法官認為Elogicom是利用「tesco」之名稱採取「釣魚」(fishing) 的方式，誘引不喜歡利用搜尋引擎而習慣於網路位址列鍵入猜測域名之網路使用者連結至其所設立之錯誤網站，藉由網站之自動連結功能跳頁至Tesco網站而賺取連結佣金，即使該公司並未使用該網站連結至與Tesco有營業競爭關係之網站，但仍因此利用Tesco之名賺取不正當利益並造成Tesco之商譽受到損害，判決Tesco勝訴並駁回Elogicom公司之反訴。
歐盟執委會宣布「軟體開源授權及複用」決定歐盟執委會於2021年12月8日宣布「軟體開源授權及複用」決定（COMMISSION DECISION on the open source licensing and reuse of Commission software）。本決定規範執委會軟體之開源授權條件與複用方式，其軟體開源授權流程如下： 一、執委會依本決定（下同）第5條授予其軟體的開源授權證應為歐盟公共授權（the European Union Public Licence, EUPL），除因（1）適用第三方軟體的互惠條款，而強制使用其他開源授權證，或替代開源授權證比EUPL更便於人民使用該軟體；（2）適用第三方軟體之授權條款，存在多個開源授權標準（不含EUPL），則應優先選擇授予最廣泛權利的開源授權。 二、透過第8條對智慧財產權進行核實，包括：（1）軟體識別（2）對軟體的智慧財產權進行驗證；及（3）安全驗證。 三、依第6條規定將所有開源軟體置於資料庫，供公民、公司或其他公共服務有潛在利益者取得。 另外，依第四條規定，本規則不適用於以下情形：（1）因第三方智慧財產權問題，無法允許複用的軟體；（2）該原始碼之發布或共享，對執委會、其他歐洲機構或團體的資訊系統或資料庫安全構成實質或潛在風險；（3）因法律規定、契約義務或性質，其內容須被視為機密之軟體；（4）依（EC）1049/2001第4條所列之情形，包含但不限於：因公共利益、國家安全、隱私保護、商業利益、訴訟或審計之利益等，該軟體須被排除，或只能由特定之一方取得或管理；（5）委託由執委會進行研究產生之軟體，若公開將干擾臨時研究結果之驗證或構成拒絕註冊有利於執委會之智慧財產權的理由。
英國發布人工智慧網路資安實務守則英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」（Code of Practice for the Cyber Security of AI，以下簡稱「實務守則」），目的是提供人工智慧（AI）系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引，以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險，並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施，以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同，因此產生新的資安風險，主要包含以下： 1. 資料投毒（Data Poisoning）：在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料，影響模型訓練結果，導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆（Model Obfuscation）：攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為，以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理，可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令（Indirect Prompt Injection）：藉由輸入經精心設計的指令，使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性，實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段，並針對相關角色提出指導。角色界定如下： 1. 人工智慧系統開發者（Developers）：負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈（Supply chain）：涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則，以確保人工智慧系統的安全性與可靠性： 1. 風險評估（Risk Assessment）：識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理（Data management）：確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用，並採取完善管理措施。 3. 模型安全（Model Security）：在模型訓練、部署和使用階段，均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全（Supply chain security）：確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針，期望各角色能有效落實AI系統安全管控，促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。