歐盟於YouTube架設影音分享頻道EU Tube
繼YouTube對美國總統大選的影響力逐漸受到各界矚目後，大西洋彼岸的歐盟執行委員會（European Commission），也漸體認到影音分享網站在商業應用外，對言論傳播乃至於政治活動之潛在影響。
有鑑於此，歐盟執行委員會甫於上月二十九日，於YouTube網站上增置一個名為 “EU Tube” 的視聽頻道，以做為歐盟（European Union）官方和歐洲公民間的溝通渠道。
關於此種利用線上影音分享網站作為政府資訊傳播和政策公開宣傳的創舉，有幾點值得國內注意。
首先，此一歐盟執行委員會與YouTube簽訂的頻道協議，乃是非專屬的協定。換言之，歐盟執行委員會仍可同時與其他網站或媒體簽訂類似之服務協議。其次，EU Tube之內容亦不僅限於硬性的政策或行動討論，而包含了從氣候變遷、能源議題到移民等各種公民相關事項，甚至有內容大膽的 ”Film Lovers Will Love This!” 的前衛影片。更有甚之，使用者對於不同影音檔點擊觀看次數（有數百萬人次與僅一千人次的差異）的資訊，也可作為日後進一步分析利用的原始資料。不過，雖然歐盟極力推動其內部之語言多樣性，目前既有的影片仍以英文為主。
歐盟發言人強調，納入YouTube等網站為對外溝通管道的作法，是為了盡可能擴大與歐盟公民的聯繫，但主要仍以易受YouTube吸引的年輕人為主。由此可見，網路網路對不同年齡層、世代的影響仍有差異，而公領域與影音分享網站日漸深化的關係，也考驗傳統媒體和政治互動的準則。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
歐盟執委會以（EU）2021/914號執行決定（Implementing Decision）所發布的新版「向第三國傳輸個人資料標準契約條款（New Standard Contractual Clause for the transfer of personal data to third countries，下稱SCC）」已於9月27日起正式取代舊版條款。 新SCC發布於2021年6月27日，旨在滿足歐盟法院（the Court of Justice of the European Union, CJEU）以2020年7月Schrems II判決所訂定之資訊保護需達「足夠充分（substantially sufficient）」標準。該版SCC為因應不同情境之跨境資料傳輸，而設計採取4種模組之規範條款供涉及歐盟境外之第三方資料傳輸者（控制者與接收者）依循參採，包括： 規範模組一：從資料控制者（Data Controller）到資料控制者的資訊傳輸（Transfer from controller to controller, C2C） 規範模組二：從資料控制者到資料處理者（Data Processor）的資料傳輸（Transfer from controller to processor, C2P） 規範模組三：從資料處理者到資料處理者的資料傳輸（Transfer from processor to processor, P2P） 規範模組四：從資料處理者到資料控制者的資料傳輸（Transfer from processor to controller, P2C） 本次執行決定亦設立了轉換期以利各方進行合規審查與契約調整：雖然舊版已於2021年9月27日廢止不再適用，原已適用舊版SCC之契約，至遲仍得實施至2022年12月27日止。（亦即新版SCC公佈後的18個月內）。 在此執行決定下，歐洲資料保護委員會 （European Data Protection Board）亦發布「關於如何確保對個人資料傳輸採取適當保護措施建議（Recommendations 01/2020 on measures that supplement transfer tools to ensure compliance with the EU level of protection of personal data）」釐清GDPR「傳輸影響評估（Transmission Impact Assessment, TIA）之機制流程 。 隨著資通科技之快速崛起跨境個資傳輸已成為企業常態，而此種現象近期甚至在交通自動化的科技發展下逐漸擴及交通業別，其中全球航運和物流公司在全球範圍內傳輸個資，其中甚至包括用於履行和營銷目的之乘客資料、員工個人資料和客戶業務聯繫資訊等敏感個資已成為常態，應儘速因應相關法制之發展，解決全球範圍內快速發展的隱私合規問題。
淺析自駕車道路實驗規範－以日本法為對象 美國網路安全相關法規與立法政策走向之概覽美國網路安全相關法規與立法政策走向之概覽 科技法律研究所 法律研究員 沈怡伶 104年08月11日 網路安全（cyber security）是近年來相當夯的流行語，而在這個萬物聯網時代，往後數十年對於網路安全的關注勢必不會減退熱度。在美國，因層出不窮的網路攻擊和資料外洩事件讓政府機關不勝其擾，也讓許多企業產生實質上經濟損失和商譽受損，隨之而來的是聯邦和州政府主管機關的關切目光，除了透過政策和行政規管之外，國會也開始制訂新法或對現行法規進行修法，補入對於網路安全維護之要求，以下本文將簡介美國現行法規範之要點及目前最新法案。 壹、美國聯邦政府相關網路安全規範、標準及措施 一、金融業相關管制規範 對金融機構的管制依據為「金融服務業現代化法/格雷姆-里奇-比利雷法（Gramm-Leach Bliley Act, GLBA ）」，該法要求金融機構必須建置適當的程序保護客戶的個人財務資訊，維護客戶個人資料的機密性、完整性和安全性，避免遭受任何可遇見的威脅或騷擾，以及避免任何未經授權的近用行為導致損害或對客戶造成不便利[1]。 另外美國證券交易委員會（Security and Exchange Commission, SEC）下設法令遵循檢查與調查室（SEC Office of Compliance Inspections and Examinations, OCIE），在2014年發布全國檢查風險警示（National Exam Program Risk Alert），命名為「OCIE 網路安全芻議（OCIE Cybersecurity Initiative）」，用來評估證券交易商和投資顧問對網路安全維護的準備以及曾遭遇過的資安威脅種類和經驗；而金融監管局（Financial Industry Regulatory Authority ,FINRA）也在2014年實施「掃蕩計畫（sweep program）」，金融監管局就其主管的特定企業會寄發的檢查通知書，要求回答有關於企業網路安全的相應準備措施[2]。 二、支付卡產業資料安全標準（Payment Card Industry Data Security Standard, PCI DSS） 該標準是由支付卡產業標準協會由五家國際信用卡組織聯合訂定的安全認證標準，雖不具法律位階，但因其公信力，美國企業都會自律遵循的規範，保護支付卡的資料安全。該標準關注於組織應該要開發和維護資訊系統和應用程式，並追蹤和監督網路資源和持卡者的個人資料，並發展出一個強健的支付卡數據安全流程，包括預防、偵測及適當回應資安事故的方式[3]。 三、醫療健康資訊相關管制規範 「健康保險可攜式及責任法（Health Insurance Portability and Accountability Act of 1996, HIPPA）」是最先開始要求所有電子化的受保護醫療照護資料在創建、接收、維護和傳輸時，需受有基本的保護措施和機密性之法規[4]；爾後，「經濟與臨床健康資訊科技法(Health Information Technology for Economic and Clinical Health Act, HITECH)」則將HIPPA適用主體擴及所有處理受保護醫療照護資訊的個人和機構，並強化資訊傳輸時的安全性和效率性規定[5]。 貳、立法焦點新況：網路安全及網路威脅資訊共享 美國政府對網路安全非常看重，因其對國家經濟和國家安全都有巨大的影響力，不過美國總統歐巴馬曾明白表示美國對於資訊及通信基礎建設的防護措施尚未到位，也尚未建立數位關鍵基礎建設的全方位發展策略；透過盤點與檢視，美國政府的網路空間政策（Cyberspace Policy）方向之一，是建立網路安全合作夥伴關係，包括各級政府間的水平合作及公、私部門間的上下合作網絡，共同研發尖端技術因應數位式帶的網路安全威脅[6]。 針對網路威脅資訊分享方式，美國國會一直持續的研擬相關法案，希望能在妥適保護公民隱私和公民自由的前提下，建立資訊分享管道，2015年3月美國參議院提出754號法案「網路安全資訊分享法2015（Cybersecurity Information Sharing Act of 2015, CISA）」[7]，試圖將CISA作為國防授權法（National Defense Authorization Act，NDAA）修正案之一部，但卻未獲得足夠通過票數[8]。CISA係由美國情報局（Director of National Intelligence）、國土安全部(Department of Homeland Security)、國防部（Department of Defense）和司法部（Department of Justice）共同定之，計十條，目的之一是希望透過法律授權讓聯邦政府機關能即時的將機密性或非機密性網路威脅指標分享與私人實體（個人或企業）[9]、非聯邦政府機關單位、州政府、原住民政府和當地政府，以阻止或減輕網路攻擊帶來的負面衝擊；其二，允許私人實體得為網路安全之目的，在一定要件下監控自己或他人的資訊系統，以運作相關的網路安全防御措施，並分享資訊給聯邦各級政府。CISA亦設計了監督機制，和隱私及公民自由保護條款，避免變相創造一個撒網過廣的監控計畫[10]。CISA法案雖未通過，但參議院並未放棄，欲以該法案的基礎框架進行修正，修正重點為訂定資料外洩事件通報標準並擴大隱私權之保護，預計於同年8月底國會休會期前再次提出修正版本進行表決[11]。 現行法案重點在資訊共享並授權私人實體監控自己或他人之資訊系統，而主要分享標的為「網路威脅指標（cyber threat indicator）[12]及「防禦措施（defensive measure）」[13]。網路威脅指標係指有必要描述或鑒別之： 一、惡意偵察，包括為蒐集與網路安全威脅[14]或安全漏洞之技術資訊，而利用異常態樣的通信模式。 二、能破解安全控制或利用安全漏洞的方法。 三、安全漏洞。包括能指出安全漏洞存在的異常活動。 四、使用戶合法使用資訊系統或儲存、處理、傳輸資訊時，不知情地使安全控制失效或利用安全漏洞的方法。 五、惡意網路命令和控制。 六、引發實際或潛在的危險，包括因特定網路安全威脅使資訊外洩。 七、其他任何具網路安全威脅性質者，且揭露並不違法其他法律者。 八、任何結合上開措施之行動。 防禦措施（Defensive measure）則指一個行動、裝置、程序、簽名、技術或其他方式應用於資訊系統或透過該資訊系統進行儲存、處理或傳輸之資訊，能防禦、阻止或減緩已知或懷疑的網路安全威脅或安全漏洞。但不包括私人實體自行/經聯邦機關或其他實體授權同意，破壞、使其無法使用或實質傷害資訊系統或資訊系統內之資訊的相關措施。 就資訊共享部分，法案第3條及第5條分別明定聯邦機關分享機密性網路威脅指標給私人實體、以及私人實體分享網路威脅指標和防禦措施給聯邦政府機關之管道。前者指定司法部應會同國土安全部、國家情報委員會及國防部訂定相關辦法，；後者相關辦法由司法部訂定，讓聯邦機關依法接收來自私人實體的指標和防禦措施，不論是電子郵件、電子媒體、內部網路格式、或資訊系統間的即時性和自動化程序等各種形式之資訊，且需定期檢視對隱私與公民自由的保護狀況，限制接受、保留、使用、傳播個人或可識別化個人之資訊。 美國各級政府機關得經私人實體同意後，得利用所接收的網路威脅指標，用以預防、調查或起訴下列違法行為：即將發生而可能造成死亡、重大人身傷害、重大經濟危害的威脅，威脅包括恐怖攻擊、大規模殺傷性武器；涉及嚴重暴力犯罪、詐欺、身份竊盜、間諜活動、通敵罪及竊取商業機密罪。另針對監控資訊系統部分，法案第4條授權私人實體得為網路安全目的監控自己或他人所有之資訊系統及資訊系統中儲存、處理或傳輸之資訊，並應用相關防禦措施來保護權利及資產，若屬其他私人實體或聯邦機關之資訊系統，需取得其他私人實體或聯邦機關之授權及代表人之書面同意。 參、小結 網路威脅的態樣隨著經濟活動發展和科技技術不斷變化和演進，故在擬訂應對措施時，須納入「適應性（adaptation）」概念，適應性指需要具體討論如何分配實質上的物質資源和經濟上資源，來保護組織內最有價值的智慧財產權和客戶資訊；提供成員和利害關係人相關資訊，讓他們關注網路威脅並能實踐可行的安全措施[15]。 就美國在訂定網路安全相關政策及規範之走向來看，充分及即時的資訊互享流通方能產出完善且強健的安全防護政策，惟其中牽涉到國家機密資訊、私部門智慧財產權和商業機密以及個人隱私和自由權利之保護議題。是以，從眾議院到參議院陸續所提出各版本的網路威脅資訊共享草案，均受有恐將產生大規模監控美國公民計畫之爭議，故至今尚未成功通過任一法案。惟資訊共享所帶來之正面效益和影響並未被否定，而究竟如何建構健全且可靠之機制，尚待各方團體與立法機關進行充分的溝同及討論，協同打造能安心活動之網路虛擬空間。 [1] Gramm Leach Bliley Act, https://www.ftc.gov/tips-advice/business-center/privacy-and-security/gramm-leach-bliley-act (last visited Aug.11, 2015). [2]Paul Ferrillo, Weil, Gotshal & Manges LLP, Cyber Security and Cyber Governance :Federal Regulation and Oversight, http://corpgov.law.harvard.edu/2014/09/10/cyber-security-and-cyber-governance-federal-regulation-and-oversight-today-and-tomorrow/ (last visited Aug.11, 2015). [3] PCI DSS, PCI Security Standard Council, https://www.pcisecuritystandards.org/security_standards/documents.php?document=pci_dss_v2-0#pci_dss_v2-0 (last visited Aug.11, 2015). [4] Health Information Privacy, HHS.gov, http://www.hhs.gov/ocr/privacy/ (last visited Aug.11, 2015). [5] Health IT Legislation, Health IT.gov, http://healthit.gov/policy-researchers-implementers/health-it-legislation (last visited Aug.11, 2015). [6] Cybersecurity Laws& Regulations, Homeland Security, https://www.whitehouse.gov/sites/default/files/cybersecurity.pdf (last visited Aug.11, 2015). [7] https://www.congress.gov/bill/114th-congress/senate-bill/754 [8] Text:754-114th Congress, Congress. Gov, http://www.natlawreview.com/article/senate-fails-to-include-cybersecurity-legislation-part-national-defense-authorizatio (last visited Aug.11, 2015). [9] Sec.2(15). [10] S.754- Cybersecurity Information Sharing Act of 2015 Summary, Congress. Gov, https://www.congress.gov/bill/114th-congress/senate-bill/754 (last visited Aug.11, 2015). [11] Amy Davenport, Senate is likely to consider cybersecurity legislation before August recess, Capita; Thinking Blog, July.27, 2015, http://www.capitalthinkingblog.com/2015/07/senate-is-likely-to-consider-cybersecurity-legislation-before-august-recess/ (last visited Aug.11, 2015). [12] Sec.2(6). [13] Sec.2(7). [14] 網路安全威脅（cybersecurity threat）指「不受憲法修正案第一條保護之行為、未經授權而利用資訊系統造成資訊系統或使資訊系統中儲存、處理或傳輸之資訊的安全性、可用性、機敏性或完整性之不利影響，但不包括任何僅違犯消費者條款或服務/消費者許可協議之行為」，參Sec.2(5)。 [15]Paul et al., supra note 2, at 2.
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件，期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織（World Health Organization, WHO）於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」（Regulatory considerations on artificial intelligence for health）文件，旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧，發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素： （1）文件化與透明度（Documentation and transparency） 開發者應預先規範（pre-specifying）以及明確記錄人工智慧系統（以下簡稱AI系統）之預期醫療目的與開發過程，如AI系統所欲解決之問題，以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項，並建議以基於風險之方法（Risk-based approach），根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 （2）風險管理與AI系統開發生命週期方法（Risk management and AI systems development lifecycle approaches） 開發者應在AI系統生命之所有階段，考慮整體產品生命週期方法（total product lifecycle approach），包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外，須考慮採用風險管理方法（risk management approach）來解決與AI系統相關之風險，如網路安全威脅與漏洞（vulnerabilities）、擬合不足（underfitting）、演算法偏差等。 （3）預期用途、分析及臨床確效（Intended use, and analytical and clinical validation） 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄，將用於建構AI系統之訓練資料集組成（training dataset composition）之詳細資訊（包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等）提供給使用者。此外，可考慮透過一獨立資料集（independent dataset）之外部分析確效（external analytical validation），展示訓練與測試資料以外之效能，並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後，於AI系統之上市後監督與市場監督階段，可考慮進行一段期間密集之部署後監督（post-deployment monitoring）。 （4）資料品質（Data quality） 開發者應確認可用資料（available data）之品質，是否已足以支援AI系統之開發，且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估（pre-release evaluations），以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題，且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險，並繼續努力創建資料生態系統，以促進優質資料來源之共享。 （5）隱私與資料保護（Privacy and data protection） 開發者於AI系統之設計與部署過程中，應考慮隱私與資料保護問題，並留意不同法規之適用範圍及差異，且於開發過程之早期，開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規，並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 （6）參與及協作（Engagement and collaboration） 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間，需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台，以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作；為加速人工智慧領域實務作法之進化，透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。