歐洲藥物管理局(European Medicine Agency,EMA)於今年六月下旬起至九月底止,開放接受公眾針對該局所擬「臨床試驗資料公開與近用政策」草案(draft policy on publication and access to clinical-trial data)提出回饋意見。所有公眾建言都將由EMA加以檢視,並將成為上述政策草案正式定案前之參考。原本EMA預計在2013年年底即對上述政策草案拍版定案,然而,由於歐洲藥物管理局收到超過一千則來自四面八方、不同立場之公眾回饋意見,為求妥適、深入檢視、分析這些意見,EMA原訂之定案時程將被迫遞延。新的定案時間表最慢將於十二月中上旬公布。 根據上述「臨床試驗資料公開與近用政策」草案之現行版本(亦即提供公眾評論並回饋意見之版本),原則上,EMA所持有之臨床試驗資料,將依其類型之差異而適用不同的公開或近用標準。依照EMA之分類,試驗資料將被區分為(1)「公開後不會導致個資保護疑慮之試驗資料」、(2)「如經公開,可能產生個資保護疑慮之試驗資料」、(3)「內含商業機密資訊之試驗資料」等三大類。上述第三類之「內含商業機密資訊之試驗資料」不會受到此一政策草案之影響,第二類資料將有限制的公開與提供近用,至於第一類資料,則將公開於EMA網站上供公眾下載。
美國衛生部門公布個人健康資訊外洩責任實施綱領美國健康與人類服務部(Secretary of Health and Human Services;以下簡稱HHS),於2009年4月17日公布「個人健康資訊外洩通知責任實施綱領」(Guidance Specifying the Technologies and Methodologies That Render Protected Health Information Unusable, Unreadable, or Indecipherable to Unauthorized Individuals for Purposes of the Breach Notification Requirements under Section 13402 of Title XIII (Health Information Technology for Economic and Clinical Health Act) of the American Recovery and Reinvestment Act of 2009; Request for Information;以下簡稱本綱領)。本綱領為美國迄今唯一聯盟層級之資料外洩通知責任實施細則,並可望對美國迄今四十餘州之個資外洩通知責任法制,產生重大影響。 本綱領之訂定法源,係依據美國國會於2009年2月17日通過之經濟與臨床健康資訊科技法(Health Information Technology for Economic and Clinical Health Act;以下簡稱HITECH),HITECH並屬於2009年「美國經濟復甦暨再投資法」(America Recovery and Reinvestment Act;簡稱ARRA)之部分內容。 HITECH將個人健康資訊外洩通知責任的適用主體,從「擁有」健康資訊之機構或組織,進一步擴大至任何「接觸、維護、保留、修改、紀錄、儲存、消除,或以其他任何形式持有、使用或揭露安全性不足之健康資訊」的機構或組織。此外,HITECH並規定具體之資料外洩通知方法,即必需向當事人(資訊主體)以「即時」(獲知外洩事件後60天內)、「適當」(書面、或輔以電話、網站公告形式)之方式通知。不過,由於通知之範圍僅限於發生「安全性不足之健康資訊」外洩,故對於「安全性不足」之定義,HITECH即交由HHS制定相關施行細則規範。 HHS本次通過之實施辦法,將「安全」之資料定義「無法為第三人使用或辨識」,至於何謂無法使用或辨識,本綱領明定有兩種情形,一是資料透過適當之加密,使其即使外洩亦無法為他人辨識,另一則是該外洩資訊之儲存媒介(書面或電子形式)已被收回銷毀,故他人無法再辨識內容。 值得注意的是,有異於美國各州法對於加密標準之不明確態度,本綱領已指明特定之技術標準,方為其認可之「經適當加密」,其認可清單包含國家標準與技術研究院(National Institute of Standards and Technology)公布之Special Publication 800-111,與聯邦資訊處理標準140-2。換言之,此次加密標準之公布,已為相關業者提供一可能之「安全港」保護,使業者倘不幸遭遇資料外洩事件,得主張資料已施行適當之加密保護,即無需承擔龐大外洩通知成本之衡平規定。
歐盟智慧聯網研發推動平台報告,物聯網共創價值的六大支柱成功的物聯網(IOT)平台生態系統取決於多種因素,2017年4月3日歐盟智慧聯網研發推動平台( European Research Cluster on the Internet of Things)在物聯網活動平台分析(Analysis on IoT Platforms Adoption Activities)中提出六個成功的重要因素: 策略與利害關係人的參與(Strategy & Stakeholder Engagement):成功物聯網平台除了要製定良好的願景外,並讓主要利害關係人適當的參與系統策略,與整體政策格局保持一致性。 社群的支持(Community Support):社群支持程度決定了物聯網系統的吸引力,透過適當的的機制和工具,以有效地減少參與的障礙。 開放性(Ecosystem Openness):非常封閉的物聯網系統,吸引較少參與者。透過適當的開放以鼓勵利害關係人之參與,並減少進入之障礙。 技術的進步程度(Technology Advancement):越是被廣泛使用的技術及技術特徵,越可以顯著增加物聯網系統的吸引力,除了提高績效以外,並增加系統存續之可能性。 市場機制(Marketplace Mechanisms):透過市場機制可以取得用戶間的信任感,以增加參與的可能性,透過參與者價值交流進一步鼓勵參與。 包容性(Technology Inclusivity):物聯網系統很少是孤立的,必須考慮許多外部因素,如架構技術、物聯網設備、服務等。物聯網生態系統越包容其他流行技術,越有可能被使用者接受。
強化AI安全防線:八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室(国家サイバー統括室)於2026年3月5日,代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」(Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations)之國際文書(下稱本文書),並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局(Australian Signals Directorate,簡稱ASD)之澳洲網路安全中心(Australian Cyber Security Centre,簡稱ACSC)主導訂定,主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織,揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性,並就AI開發或採購階段,組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家,除了日本與澳洲以外,也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時,應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環,同時評估產品或服務之整體生命週期風險,不應著重於單一技術,而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌,包括特定關係事業者、活用AIBOM(AI物料清單,主要用來記錄AI模型相關資產與資訊,提供快速定位與管控AI問題模型功能)或SBOM(軟體物料清單,主要記錄軟體相依元件,用於漏洞管理與供應鏈透明度)、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險,進行漏洞管理,以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類:AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施(含硬體),以及第三方服務,本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險,其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面,以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外,本文書也針對各類風險提出可行的因應方法,例如: 1.數據面:需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面:需從可信來源取得透明模型,實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面:需做完整性驗證、元件審核,並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面:需確認設備無惡意內容,並在網路中適當分區。 5.第三方服務面:需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說,日本已意識到國家網路安全治理下,針對AI、機器學習的安全,不單是模型安全,而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書,不僅強化國際合作,同時建立供應鏈網路安全共識,因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰,從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法,作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作,提升國家網路安全治理之作法,值得我國未來借鏡參考。