「反間諜程式法草案」於參議院尋求闖關通過

  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」

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新版個資法與個資保護管理制度 科技法律研究所 2013年4月1日 壹、事件摘要   國內於1995年制定施行「電腦處理個人資料保護法」,在資訊科技日新月異下,加諸法規本身適用上的限制,原有法制設計已不符實務需求。考量個資外洩事件日漸增加,歷經長時間討論,國內於2010年4月三讀通過新版個資法,將法律名稱調整為「個人資料保護法」,並在2012年10月1日正式實施新制。新法不僅全面調整法規內容,並大幅加重企業所負義務與責任,就民事責任而言,單一事件 賠償金額最高達到10億。對國內產業而言,如何有效因應個資法要求,採取妥適的對應策略降低風險,已成為企業運營上的關鍵課題。 貳、重點說明 一、新版個資法暨施行細則正式施行   個人資料保護可說是近期國內最受重視的議題,事實上國內早於1995年8月即制定施行「電腦處理個人資料保護法」,惟經過十餘年的發展,在電腦與資訊科技日新月異下,包括電子商務等新興商務模式,均廣泛蒐集個人資料,個人隱私的妥善保護,日益重要。然而,原有的「電腦處理個人資料保護法」,於適用主體方面,存在著行業別的限制,僅有「徵信業、醫院、學校、電信業、金融業、證券業、保險業及大眾傳播業」等八種特定事業,以及經由法務部會同中央目的事業主管機關共同指定的行業,方受到規範;此外,該法所保護的客體,亦限於經由「電腦或自動化設備」處理的個人資料,才受到保護,不包括非經電腦處理的個人資料,對於保護個人資料隱私權益規範,明顯不足。   個資外洩事件層出不窮下,2007年行政院消費者保護委員會提出的十大消費新聞中,「電子商務、電視購物個資外洩事件」即高居首位,促使法務部與經濟部透過「共同指定」方式,使無店面零售業(包括網路購物、型錄購物、電視購物等三種交易態樣)自2010年7月1日起適用「電腦處理個人資料保護法」。   為使個人資料保護法制規範內容,得以因應急速變遷的社會環境,行政院甚早即已提出「電腦處理個人資料保護法修正草案」,並將名稱修正為「個人資料保護法」,歷經立法院會多次討論,終於在2010年4月三讀通過,法律名稱調整為「個人資料保護法」,於5月26日由總統府正式公布。新法雖於2010年4月三讀通過,但為使企業及民眾有充分時間了解並因應新法,新版個資法並未於公布日施行,而是於該法第56條規定,由行政院另訂施行日期。經過長時間討論,「個人資料保護法」已由行政院決定在2012年10月1日正式實施,惟新法第6條關於特種資料原則上不得蒐集、處理與利用,以及第54條要求新法實施前已間接取得的個人資料,必須在一年內補行告知等二項規定,保留暫緩實施。   就個人資料保護法制而言,除最為重要的「個人資料保護法」外,依據母法制定的施行細則,也扮演著關鍵性的角色。原有的「電腦處理個人資料保護法施行細則」於1996年5月1日發布施行,鑒於「電腦處理個人資料保護法」已於2010年進行修正,並將名稱修正為「個人資料保護法」,法務部也配合新法修正內容,積極研商「電腦處理個人資料保護法施行細則修正草案」。隨著新版個人資料保護法確定於2012年10月1日正式上路,法務部另於2012年9月26日正式公告?正後的施行細則,並將細則名稱修正為「個人資料保護法施行細則」。新版個資法暨施行細則正式上路,促使國內個人資料保護工作,邁入全新的紀元。 二、個人資料管理制度與資料隱私保護標章   在「個人資料保護法」修正通過前,2008年6月立法院即已提案,建議政府參考國外作法,推動我國隱私權管理保護認證制度,隔年8月「行政院產業科技策略會議」(Strategic Review Board)中,決議推動「電子商務個人資料管理暨資訊安全行動方案」,並於同年12月核定放入99年至102年政府關鍵推動方案。   基於上述行動方案,經濟部自2010年10月起,委由財團法人資訊工業策進會執行「電子商務個人資料管理制度建置計畫」,並自2012年起續行推動「電子商務個人資料管理制度推動計畫」,建置推動「臺灣個人資料保護與管理制度」(Taiwan Personal Information Protection and Administration System, TPIPAS),期使企業於遵守個人資料保護法制的前提下,透過建立內部管理機制,適當保障消費者的個人資料,並在嚴謹的驗證要求下,確認導入企業是否符合制度要求,同時搭配「資料隱私保護標章」(Data Privacy Protection Mark, dp.mark)的發放,作為消費者判斷企業隱私維護能力的客觀指標。   針對個人資料管理制度的導入,事業應依循「臺灣個人資料保護與管理制度規範」逐步建立內容管理機制,該制度規範同時也是國內企業能否取得「資料隱私保護標章」(dp.mark)的審查指標。由於國內業者過往並無建立內部個資管理制度的經驗,「臺灣個人資料保護與管理制度」自2011年起,協助企業培訓「個人資料管理師」及「個人資料內評師」等制度專業人員,合格的個人資料管理師可協助企業於事業內部建立完整的制度,而內評師則是扮演確認企業建立的制度,是否符合制度規範要求的角色。截至2012年,國內已有近百家企業參與制度人員培訓,合計達426位管理師及131位內評師。在TPIPAS導入上,事業除了由合格的管理師自行建置導入管理制度外,也可尋求專業的外部輔導機構協助,「臺灣個人資料保護與管理制度」自2012年起,開放輔導機構登錄之申請,並於制度網站上公告符合資格要求的制度輔導機構,目前已有九家合格的輔導機構完成登錄作業,提供事業個資輔導服務。   事業完成內部管理體系建置後,便可向「臺灣個人資料保護與管理制度」提出驗證申請,驗證流程包括「書面審查」及「現場審查」二階段,事業通過驗證後,即具備使用「資料隱私保護標章」(dp.mark)的資格。目前國內已有統一超商、全家、博客來、樂天、亞東、康迅數位及欣亞等七家業者通過TPIPAS驗證並取得dp.mark,透過導入個資管理制度,強化消費者隱私資料的維護。 參、事件評析   「臺灣個人資料保護與管理制度」(TPIPAS)是以國內新版個人資料保護法內容為基礎,並參考國際組織對個人資料保護的最新要求,以及主要國家個資管理制度的推動經驗,所建立的專業個人資料管理制度。TPIPAS配合產業個人資料保護實務需求,將專業的法律要件轉化為內部個資管理流程,可有效協助產業建立完善妥適的個人資料管理制度,符合個資法規要求。在新版個人資料保護法上路之際,導入TPIPAS取得dp.mark,不啻是企業降低個資法風險,提升內部個人資料管理能力的最佳策略。

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新加坡發佈《代理金融運行時安全防護框架》產業白皮書,協助金融AI代理之風險治理 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年08月18日 今(2026)年7月3日,新加坡金融管理局(Monetary Authority of Singapore, 簡稱MAS)聯合多家國際金融機構與金融科技公司共同發布《代理金融運行時安全防護框架》(Safeguards for Agentic Finance at Runtime,簡稱SAFR)產業白皮書[1],針對金融領域AI代理(AI agents)提出前瞻性的治理框架。 壹、事件摘要 MAS於2025年11月發佈BuildFin.ai計畫,其目的是要讓金融機構、科技業者與研究機構一起解決金融業導入AI時的共同問題。簡單來說,BuildFin.ai計畫提供了金融科技業者一個應用共創平台,由業者提出問題,再讓產、官、研各界共同思索對策以促進金融業的AI應用,並同時強化其風險治理[2]。另外,隨著AI代理的新興技術發展,新加坡資訊通信媒體發展局(Infocomm Media Development Authority, IMDA)亦已於今年5月20日發布《代理式人工智慧治理示範框架》(Model AI Governance Framework for Agentic AI)第1.5版,透過風險評估機制、人類問責制、技術管控流程、終端使用者注意義務等面向建構AI代理的治理機制[3]。 因而,MAS在前述新加坡的政策趨勢下,也同步意識到金融領域導入AI代理技術的發展,包括金融AI代理可以發起支付、提交交易訂單、核准信用申請、申報監管報告,以及結算保險理賠等自主執行能力,其風險特性與傳統AI不同,因此有及早規劃因應的必要性。於是,MAS透過BuildFin.ai計畫與螞蟻國際、Circle、匯豐銀行、摩根大通、宏利、萬事達卡、華僑銀行和Visa等八大金融業界開會討論,決定共同撰寫SAFR產業白皮書,提供一套可操作性的治理框架,協助金融業者可以應用此方法以有效提升金融業導入AI代理的風險治理。 貳、重點說明 以下就SAFR分為兩部分進行簡要說明,第一部分為金融AI代理的系統風險,第二部分則為金融AI代理的治理架構: 一、金融AI代理的系統風險 (一)執行前保障(pre-execution assurance)的機制欠缺 傳統AI的風險治理主要管控在「部署前」與「使用後」,前者主要透過模型風險管理(model risk management)的方式,於部署前對AI系統進行驗證;後者則以審計(audit)方法去檢視事後發生的情況進行追蹤。然而,這兩種常規風險管理機制,都無法及時在AI代理決策執行前的當下就問題發生進行識別與處理,因此凸顯出對執行前保障的機制欠缺[4]。 (二)人機治理介面流於形式 現行人類審核機制目地主要應付於權宜之計,比如,一則通知、一封電子郵件警示,並未有具體的制度化與管理流程。換言之,沒有處理期限、缺乏標準的決策格式,也沒有審計記錄,SAFR批評這是流於形式、缺乏實質內容的人工監督[5]。 (三)碎片化的系統格式 新加坡的金融業者都各自於AI部署系統建立自身專屬的防護網(guardrails),其結果導致各系統間無法互相操作(non-interoperable),且無法在整個機構內部以一致的格式進行審計。因此,其風險並無法有效整合識別,不僅耗費成本過多,也無法讓金融業者能攜手合作處理[6]。 二、金融AI代理的治理架構 SAFR針對前述三大問題提出了應對方案,透過結構化的升級協議和統一的治理模式以解決AI系統的安全治理與監管挑戰。換言之,SAFR為AI代理定義了資料結構、評估邏輯與升級協議,並提出「治理封裝」(governance envelop)的技術概念,作為AI代理執行動作前的數位申請書,將其執行動作的參數、推理軌跡與身分元資料統合打包,並依SAFR的四階段治理流程進行管理以確保AI代理執行的即時把關[7]。 (一)身分驗證(Agent identity) AI代理的每項行動會綁定至一個已被認可且註冊的AI代理身分帳號,在進行任何其他評估流程之前,檢核系統必須先對照該AI代理的註冊身分進行驗證,並於AI代理帳號的註冊庫中進行查詢比對。另外由於AI代理會執行不同動作,一個AI代理可在不同行為註冊複數個身分帳號,檢核系統就會比對與判定該AI代理帳號的行為與身分是否吻合一致,若身分驗證失敗,檢核系統會拒絕AI代理的執行動作,並記錄於審計日誌中[8]。 (二)控制安全機制(Controls Repository) 控制安全機制是系統用來驗證其規則的場域,由於金融AI代理經過身分驗證後,其執行行為是否符合內部組織政策、金融法規、產品規則與使用者的授權範圍等,需要進一步的控管與檢核。因此,該系統會就允許的行動類型、決策邏輯、行為條件、有效期限與責任歸屬進行編碼操作,來逐一檢視AI代理的行為是否符合控制安全機制的要求[9]。 (三)結果處置引擎(Disposition Engine) 在結果處置引擎階段會根據控制安全機制的檢核結果給予裁示判斷,其判斷有四種結果,拒絕、升級、自動執行與觀察。拒絕為禁止其行動,升級則是要由人工審核,自動執行是通過並允許其行為,觀察則是認為有疑慮但損害不大者,可放行其行為但會被記錄在案供後續追蹤[10]。整體而言,透過不同層級的檢核標準以確認AI代理執行的範圍與權限。 (四)審計日誌(Audit Log) 最後審計日誌將會如實紀錄上面三階段的系統審核流程,並以「只能新增、無法修改」且「具備防篡改特徵(tamper-evident)」的形式,記錄了每一次的治理決策。每一筆記錄都包含了六個要素:提交時的治理封裝、作為行動檢查依據的授權令、結果處置引擎產生的結果、所套用的具體規則、得出該結果的依據,以及在每個階段所耗費的時間。透過此審計日誌具權威效力的記錄,可用於風險治理與生命週期的監督[11]。 參、事件評析 整體而言,SAFR藉由技術操作流程的治理框架來應對AI代理的新興發展,並藉由治理封裝的技術概念來實行四階段的驗證流程,以確保AI代理的有效監督。另外,SAFR又提供務實的解決方案,由於AI代理的運作早已有業者開發或部屬,如要用SAFR的治理機制其技術成本高昂,故提供匝道模式(gateway pattern)建立整體的外掛防護機制,不需要針對每個AI代理系統使用原生內嵌(native instrumentation)方式[12]。亦即,採取「先求有、再求好」的務實策略,雖然沒辦法提供最精準、最深層的檢核流程,但至少匝道模式能提供最基礎的技術防護措施,確保AI代理的風險可以於一定程度內控制,然後再針對新開發的AI代理要求以原生內嵌模式進行系統改良。 回到臺灣,目前金融領域已有大規模的AI導入,未來亦可預見AI代理的應用,其風險治理則必須謹慎對待。目前,金融監督管理委員會(下稱金管會)已於2024年6月20日發布「金融業運用人工智慧(AI)指引」,作為金融機構導入、使用及管理AI的參考[13]。為了因應AI代理趨勢的發展,行政院於今年7月核定頒布的「人工智慧風險分類框架」已針對AI代理的使用納入風險識別的子項目之一[14],並且金管會正研議將前沿AI(Frontier AI)[15]與AI代理[16]的應用作為金融風險治理的一環。 因此,新加坡與業界合作撰寫的產業白皮書對金管會而言是很好的借鏡經驗,透過業界第一手的實務觀察,再與政府和研究機構攜手合作,思考相對應的治理對策,並提出具操作性與前瞻性的技術防護措施,強化AI代理的風險治理。同時,SAFR的具體指導方針讓金融業者可以採用與施行,以降低AI代理的系統性風險,甚至金融專業領域自主形成的產業治理框架,對其他目的事業具有一定程度的示範效果。總的來說,新加坡AI代理的治理模式對於金融領域具有參考價值的重要性。 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://keid.nat.gov.tw/tips/) [1] Monetary Authority of Singapore, Safeguards for Agentic Finance at Runtime (SAFR), https://www.mas.gov.sg/publications/monographs-or-information-paper/2026/safeguards-for-agentic-finance-at-runtime (last visited August 18, 2026). [2] Monetary Authority of Singapore, MAS’ Financial AI Builder Programme - Buildfin.ai, https://www.mas.gov.sg/schemes-and-initiatives/buildfinai(last visited August 18, 2026). [3] 陳益智,新加坡代理AI治理示範框架對我國人工智慧基本法落地的啟示,https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=9511(最後瀏覽日:2026年9月9日)。 [4] Monetary Authority of Singapore, Safeguards for Agentic Finance at Runtime (SAFR) Version 1.0, p. 6. [5] id [6] id [7] id. at 7. [8] id. at 10. [9] id. at 10-11. [10] id. at 11-12. [11] id. at 12-13. [12] id. at 16. [13] 金融監督管理委員會,金管會發布「金融業運用人工智慧(AI)指引」,https://www.fsc.gov.tw/ch/home.jsp?id=96&parentpath=0,2&mcustomize=news_view.jsp&dataserno=202406200001&dtable=News(最後瀏覽日:2026年9月9日)。。 [14] 參考(B6)AI自主代理之授權外行為:AI Agent系統具備自主規劃、呼叫外部工具與持續執行複雜任務之能力,可能因目標設定不完整或環境變化,導致行為逐漸偏離原始指令,乃至自主取得超出授權範圍之系統存取權限。多代理人協作系統更可能因代理人間相互觸發,產生開發者與使用者均未預期的連鎖反應,使人類難以及時介入糾正。 [15] 金融監督管理委員會,金管會提醒金融業強化前沿AI模型攻擊風險整備,https://www.fsc.gov.tw/ch/home.jsp?id=96&parentpath=0,2&mcustomize=news_view.jsp&dataserno=202607140002&dtable=News(最後瀏覽日:2026年9月9日)。 [16] 經濟日報,金管會推動金融科技 規劃三大監理方向 建立「AI管 AI」新架構,https://money.udn.com/money/story/5613/9486677(最後瀏覽日:2026年9月9日)。

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與時俱進的新興科技法制-美國無人飛行器(UAS)管理法制初探 科技法律研究所 法律研究員 陳世傑 2015年07月30日 壹、事件摘要   因電子與無線傳輸科技的進步,俗稱Drone的無人飛行器(Unmanned Aerial Vehicles,UAV),自美國亞瑪遜公司(Amazon)擬採為運送網路購物商品的工具後,無人飛行器的運用,已逐步從單純娛樂用途跨向商業用途的應用。無人飛行器的廣泛運用,是否可能影響安全、隱私、甚至政府監視的警察國家爭議,已經引起美國各級政府的重視,也紛紛立法加以因應。聯邦議會與各州議會亟思如何在法規上妥善調適,以因應越來越多商用無人飛行器的用途需求與其他公益保護之考量,例如飛航安全、隱私安全、甚至國土安全等,美國已經採取相關法制規劃,以完善UAV之管理。 貳、重點說明 一、美國聯邦管理法規   無人飛行器在美國由其聯邦航空總署(Federal Aviation Administration,FAA)主管,2012年2月14日生效的FAA現代化及改革法(The FAA Modernization and Reform Act of 2012,FMRA),為美國聯邦法律主要的管理法源。   FMRA對無人飛行器所採正式名稱為無人飛行機(Unmanned Aircraft),依其第331節定義,UAS指,而小型UAS(Small unmanned aircraft)則指55磅以下之UAS。   FAA指出,無人飛行系統(Unmanned Aircraft Systems,UAS)依其用途區分為公務用(Public Operations)、民用(Civil Operations)、娛樂用(Model Aircraft)三種,並有不同的管理規定。   公務用無人飛行器使用管理相關聯邦法律,有49 U.S.C. § 40102(a)(41)及49 U.S. Code § 40125就「公務用飛行器」(Public Aircraft)使用範疇之相關規定。   法律規定之公務用無人飛行器,FAA得發給飛航許可(Certificate of Waiver or Authorization,COA),而在其許可之特定空間範圍、操作方式或使用目的下操作公務用無人飛行器。FAA發給公務用無人飛行器之COA時多會附加公共安全之要求,例如不得於人口密集區域使用、避免影響其他飛行器路權(right-of-way rules)的使用。   民用無人飛行器之使用,可向FAA申請兩種使用許可,一為FMRA第333節之特許(Section 333 Exemption),其次為FAA第8130.34號行政命令特別適航性許可(Special Airworthiness Certificate,SAC)。   FMRA第333節之特許規定要求,美國聯邦運輸部得經申請,在一定體積、重量、飛行速度、安全性等要求下,特許申請人以無人飛行器進行商業使用(Certificate of Waiver or Authorization,COA),文前所述Amazon所遞交之申請即為此種COA。   SAC特別適航性許可則是要求申請人,於檢具所申請之飛行系統之硬體結構與軟體開發、控制與其管理(configuration management)之設計、規劃、製造上具適航性之說明以進行SAC申請。   娛樂用無人飛行器之使用,依照FMRA第336節規定,毋須經主管機關許可,惟仍須符合以下規定,包括飛行高度須低於400呎且維持飛行區域之淨空,且飛行器應隨時處於使用者目視可及之範圍。 二、美國各州管理法規   在聯邦層級法律以外,除華盛頓特區已為無人機禁用區(No Drone Zone)外,美國各州對於無人飛行器之使用,也各自有不同的立法。至2015年6月為止,美國共有25州對無人飛行器之定義、使用、管理等已有相關法律施行。2015年美國已有45州計151個法案與無人飛行器之使用管理進行規定。阿肯色州等15州完成立法,阿拉斯加等4州通過提案交付審查,喬治亞洲決議交由州議會成立特別委員會進行無人飛行器法案研究、新墨西哥州則由州參眾兩院通過備忘錄就無人飛行器的使用對於野生動物保護之影響進行研究。 參、事件評析   美國自聯邦乃至各州法規對於UAS之管理密度與保護面向各有不同,惟就聯邦FAA受理申請之情形,與各州之立法進度,顯見UAS此一新興科技所帶來的法制調適已經如火如荼的展開。UAS的逐漸普及所帶來的法規相應調整或跟進的需求,已促使美國聯邦與州政府的重視。甚至除了使用的管制外,有關UAS的輸出,美國國務院亦於2015年2月發布有關軍事用途UAS的出口管制政策,其中也同時對商用無人機之出口進行一定程度之管理,可見無人機技術的進步,未來將逐步帶動法制面從使用管理、產品管理甚至朝向技術管理發展。

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