美國眾議院已於本週(2007.05.23)口頭表決通過「反間諜程式法草案」,未來將有待於參議院表決通過後,公佈施行該法。
間諜程式通常是指涉收集電腦使用者資訊的惡意軟體,該惡意軟體通常係安裝免費軟體中不知名的某個套件,或者是隱含在所下載網路遊戲程式中、不請自來的廣告頁面或者電腦中毒所導致。其危險之處即在於,該惡意軟體將使電腦使用者的使用者帳號、密碼以及個人金融帳目細節等等個人資料傳遞出去,以詐欺該使用者。
由於該法案要求程式開發商於使用者下載此類程式前,需要提醒使用者以及獲得他們的同意,因此,軟體產業非常反對該項規範。
據了解,美國眾議院已於2004年及2005年以壓倒性的勝利表決通過「反間諜軟體法案」,惟當時該法案並無法獲得參議院的青睞,而慘遭否決。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
本文整理美國2025上半年營業秘密管理重要實務,以協助企業強化營業秘密保護。 一、實務常見的兩種不當使用營業秘密情境 由於數位化發展與遠距工作盛行,員工可以更容易地透過隨身碟、電子信箱等方式接觸並傳輸機密(數位文件)。 提醒公司應留意兩個實務常見的不當使用營業秘密的情境: 1. 員工離職後創業或跳槽至競爭公司。 2. 在公司因收購計畫進行盡職調查時,或公司與他方存有供應商、獨立承包商等合作關係期間,公司與他方共享機密資料,接收資訊方卻於協商破局/合作結束後持續留存並不當使用機密。 二、為防患未然,建議公司應「打造營業秘密保護文化」 「打造營業秘密保護文化」的7項重點如下: 1. 識別機密 公司應識別自身所擁有的營業秘密,區分營業秘密與一般資料。如果公司不清楚自己的營業秘密範圍,也會增加員工不知道需要謹慎處理哪些資料的風險。 2. 控管機密文件的重製、流通行為 監控機密文件的列印、下載等重製行為,禁止將公司機密資料傳輸至私人信箱或私人雲端帳戶。 3. 與員工簽訂保密契約,定期提醒保密義務,並客製化員工培訓課程 公司除與員工簽訂保密契約外,當員工開始新專案、轉調部門或升遷時,職務內容的變動,也會連帶影響公司需要向員工更新其對保密義務的理解。 公司應自員工入職起,進行定期的保密培訓與宣導,並針對特定職位客製化相關具體的保密情境,讓員工能夠確實了解公司的保密政策,知道自己應採取/不應採取某些行動,以及行動背後的原因。例如:工程師須了解技術文件的保護方式;銷售團隊需要與客戶資料、定價策略相關的保密培訓課程。 4. 離職人員管理 離職面談應明確提醒員工具持續性的保密義務,且留下相關紀錄,內容應包含對員工任職期間所接觸任何營業秘密的討論資訊,並讓員工簽署書面聲明,確認自己具有保密義務。 5. 網路控管 遠距登入公司系統須透過VPN。 6. 外部活動管理 公司應留意與外部單位(潛在合作夥伴、供應商或客戶)共用敏感資料時,契約須明確約定可共用的資料範圍、可共用資料的人員以及可共用資料的情境。契約應包含保密契約、標示機密資料、返還機密的流程以及定期稽核以確保遵守保密義務。 7. 稽核與改善 定期稽核與持續改善有助於強化營業秘密保護機制,例如:法務、資訊、研發及銷售等部門跨部門協力合作,並持續培訓以打造營業秘密保護文化。 三、面臨營業秘密訴訟,行動策略為關鍵 營業秘密案件通常需要立即採取行動,以防止造成無法彌補的損害。由於在訴訟階段,法院不會僅憑「懷疑」或「模糊描述」就核發禁制令。建議公司平時應落實以下管理措施,以便能夠在發現風險行為後2~3天內,迅速蒐集相應佐證: 1. 證據保全機制應包含:妥善保存電子郵件、系統存取紀錄、裝置使用紀錄等證據。 2. 區分營業秘密的範圍。 3. 持續執行公司所設定的控管措施,如:公司保密政策;保密契約、僱傭契約等契約的保密義務;員工培訓。 4. 留存能夠佐證營業秘密的經濟價值的相關資訊,如:研發投入成本、競爭優勢等。 綜上,公司如欲減少實務上營業秘密糾紛風險,應及早確認是否落實、需要精進公司的營業秘密管理機制,建議國內公司可參考資策會科法所創意智財中心於2023年發布之「營業秘密保護管理規範」,協助公司檢視並循序調整營業秘密管理作法。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
加拿大反垃圾郵件法的施行可能衝擊電子商務產業加拿大政府於2010年12月通過反垃圾郵件法,並將於2011年底前生效,加國訂定此法律目的在於藉由遏止垃圾郵件、身分盜用、網路釣魚、間諜軟體、病毒、殭屍網路及誤導性的商業表示等行為,建立新的規範機制與罰則,解決此類線上威脅,從而促進電子商務發展。 目前引發兩派看法,自電子商務角度以觀,企業經營者倚賴電子郵件與消費者互動,而新法要求企業經營者在發商業行銷郵件前須先獲得同意,且必須有明確的取消訂閱機制供收信人選擇。雖在交易過程中獲得的電子郵件地址,將被視為已默示同意發送信息,但只能於最後一次購買日期後兩年內發信,如此企業必須另外建立符合法令規定的郵件清單並加以管理,對企業經營者而言著實是一種負擔。且因為新法定有罰則,若違反法令,加拿大廣播及電訊管理委員會(Canadian Radio-television and Telecommunications Commission, CRTC)有權對個人處以最高100萬元的行政罰款,對公司最高罰款可達1,000萬元,如此使因業務需要而發送大量電子郵件的公司,包括電信公司、銀行等感到惶惶不安。同時另一方面有論者質疑此法律的執行成效,因大部分的垃圾郵件非自加拿大當地所發出,要如何達到減少並遏止前述線上威脅,效果存疑。 另一派見解則認為,在此法案通過前,加拿大是八大工業國中,唯一没有具體的垃圾郵件管理辦法的國家。雖然此法影響電子商務產業,然而知名企業也可能會濫發商業郵件,且縱使發送郵件公司並非在加拿大本地發送垃圾郵件,其未必在加拿大無分支機構,垃圾郵件確實對加拿大人民造成損害,因此制定並施行反垃圾郵件法是必要的。
德國提出「對外貿易條例」修正草案德國聯邦經濟與能源部(Bundesministerium für Wirtschaft und Energie,BMWi)在2017年7月提出「對外貿易條例」(Außenwirtschaftsverordnung)修正草案,以規定基於德國的公共政策安全或基本安全利益,對於外國人(或企業)收購國內公司,在必要時得予以禁止或增加強制條件。 如果交易完成後(一)歐盟之外的收購方將直接或間接持有目標公司25%以上的表決權以及(二)出於公共秩序或安全原因有必要採取上述措施,聯邦經濟與能源部可禁止對德國公司的收購交易。 該法修正草案亦進一步規定,聯邦經濟能源部將在本法律框架下對於涉及以下(技術)領域相關企業併購案之合約談判的各方進行審查程序,以確保國家實質安全利益: 部分能源電力領域,例如:電廠控制技術、電網工程技術、電廠系統或系統操作的控制技術(供電、供氣、燃油或集中供熱等)。 部分用水領域,例如:用水控制、調配或自動化技術(飲用水供應或污水處理設施)。 訊息技術和電信軟體領域,例如:語音和數據傳輸、數據儲存系統及處理系統)。 金融和保險部門、其運營的軟體或現金系統。 涉及醫療保健軟體部門或醫院管理訊息系統、處方藥和實驗室訊息系統的運行等領域部分。 涉及運輸和交通領域內的控制系統、工廠或設施的運行、航空運輸、乘客和貨物系統、鐵路運輸、海運和內河運輸、公路運輸、公共交通或後勤物流等領域。
歐盟執委會發布人工智慧創新政策套案歐盟執委會(European Commission)於2024年1月24日發布AI創新政策套案(AI innovation package),將提供全面性的激勵措施,協助AI新創公司、中小企業與歐盟AI技術之發展。AI創新政策套案預計將修訂〈歐盟高效運算聯合承諾〉(the European High Performance Computing Joint Undertaking),以創建AI工廠(AI factories);成立AI辦公室(AI Office);並建立歐盟AI新創與創新交流(EU AI startup and innovation communication),重點分述如下: (1)AI工廠:歐盟執委會在將2027年前透過〈歐盟高效運算聯合承諾〉投資80億歐元,在歐盟境內建設全新的超級電腦,或升級現有高效運算設備,實現高速機器學習(fast machine learning)與訓練大型通用AI模型(large general-purpose AI models),使AI新創公司有機會使用超級電腦與大型通用AI模型來開發各種AI應用。並且,AI工廠將坐落於大型資料存儲中心(large-scale data storage facility)周圍,讓AI模型於訓練時可取得大量可靠的資料。其次,AI工廠將藉由開放超級電腦來吸引大量人才,包含學生、研究員、科學家與新創業者,以培養歐盟高階AI人才,供未來歐盟持續發展可信任的AI(Trustworthy AI)。 (2)AI辦公室:該辦公室將設置於歐盟執委會內,用於確認與協調歐盟成員國AI政策的一致性。此外,該辦公室未來亦將用於監督即將通過之歐盟《AI法案》(AI Act)的執行成效。 (3)歐盟AI新創與創新交流:歐盟執委會將透過〈展望歐洲〉(Horizon Europe)與〈數位歐洲計畫〉(Digital Europe Programme),在2027年前投入40億歐元的公部門與私人投資,俾利歐盟開發生成式AI(Generative AI)模型。該政策套案亦將加速歐盟共同資料空間(Common European Data Spaces)之發展,使歐洲企業得取得可靠且具價值性之資料來訓練AI模型。最後,執委會將啟動歐盟〈生成式AI倡議〉(GenAI4EU initiative),將AI工廠所訓練之生成式AI應用於工業用與服務型機器人、醫療保健、生物科技與化學、材料與電池、製造與工程、車輛移動、氣候變遷與環境保護、網路安全、太空、農業等實際領域,刺激產業創新發展,改善人類生活。