NIH公布最新GWAS基因型與表現型數據資料庫分享近用方針
經過了一整年向各界諮詢與彙整各方意見後，美國國家衛生研究院（NIH）於今年8月底，公布其所資助之GWAS基因型與表現型數據資料庫（genotype-phenotype datasets）之分享近用方針。此方針希望在保障研究參與者的個人隱私前提下，協助科學研究社群取得相關基因數據資料。GWAS數據資料對科學有顯著的幫助，並具有龐大的潛在公共利益，然而，提供個人的基因型與表現型資料進行科學研究，涉及個人隱私與秘密之保護，故具有高度的敏感性而受到大眾關切。
因此，NIH在訂定這項方針時，為了搜集各方意見，首先於去年5月，宣布計畫更新GWAS的數據資料分享政策，後於去年8月公開徵詢大眾對方針之意見，次又依據所蒐集之各方意見，於去年12月針對此分享政策舉辦會議進行討論，根據這些討論所形成之共識，併同NIH內部討論之結果，最後形成此項分享政策。
方針中指出，如何在促進科學研究之目的，與保護相關參與人的權利間取得平衡，是相當重要的議題，故本方針分別對研究人員近用之程序、基因數據資料的處理與參與者權利之保護進行詳細規範。舉例來說，本方針要求欲近用資料庫的研究人員，提供其研究必須使用此資料庫的書面說明資料；另外也會對所有存放在資料庫的數據資料進行去個人化處理，使該項資訊無法再以技術判別，並使用隨機方法加密，以確保參與者的隱私與保密資料不遭外洩。根據NIH表示，此方針雖然僅是對GWAS數據資料庫的近用作規範，但未來亦有意將其作為近用其他類似資料庫的規範參考架構。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
劉憶成
法律研究員 編譯整理
NIH Seeks to Balance Open Access and Privacy with Final GWAS Data-Sharing Policy，http://www.genomeweb.com/issues/news/141916-1.html，最後瀏覽日：2007年09月06日
Policy for Sharing of Data Obtained in NIH Supported or Conducted Genome-Wide Association Studies (GWAS)，http://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-07-088.html，最後瀏覽日：2007年09年06月
美國參議院於2021年6月8日通過《2021年美國創新暨競爭法案》（the United States Innovation and Competition Act of 2021, USICA），是一項重大支出的全面性法案，批准了2500億美元於未來五年投入科學研究，旨在提振美國科技研發核心能力，並藉此因應中國的挑戰。 該法案分為六大部分： 《晶片製造法與5G等無線技術應用》（CHIPS Act and ORAN 5G Emergency Appropriations） 《無盡邊疆法》（Endless Frontier Act） 《2021戰略競爭法》（Strategic Competition Act of 2021） 《國土安全與政府事務委員會相關條款》（Homeland Security and Government Affairs Committee Provisions） 《2021回應中國挑戰法》（Meeting the China Challenge Act of 2021） 其他（如：教育與醫學研究競爭力與安全、司法委員會）。 其內容包括提撥520億美元支援半導體產業、15億美元支援5G供應鏈生產與技術研發，同時防範關鍵技術外洩，並透過與國內外民間、外國政府合作推動半導體、人工智慧、通訊、能源與生物技術等領域的基礎研究與創新，提供多種獎勵措施。 同月28日眾議院則提出自己版本以取代USICA並加以通過，分別是《美國國家科學基金會未來法案》（National Science Foundation for the Future Act）以及《美國能源部未來科學法案》（Department of Energy Science for the Future Act），預計在未來五年撥款1280億美元，供美國國家科學基金會（NSF）與能源部（DOE）提升研發能力。 參眾兩院意見分歧而需再展開協商，預計於今年9至10月間於兩院協商委員會通過。
歐洲五大電信公司聯合呼籲歐盟建立Open RAN創新生態系統歐洲五大電信公司──德國電信（Deutsche Telekom）、法國Orange電信、義大利電信（Telecom Italia）、西班牙電信（Telefonica）與英國沃達豐電信（Vodafone）於2021年11月18日聯合發表聲明，呼籲歐盟執委會與成員國加速開放「開放式無線存取網路」（Open Radio Access Network, Open RAN）的技術應用，並提出「為歐洲建立Open RAN生態系統」（Building an Open RAN Ecosystem for Europe）研究報告。 本報告對Open RAN價值鏈和當前供應商進行分析，發現許多歐洲供應商正處於發展初期，未獲得Open RAN商業契約，且在Open RAN關鍵服務的部分類別（如雲端軟體）中，尚未有歐洲供應商。甚至綜觀Open RAN的各項關鍵服務分布，歐洲供應商僅有少數等。因此，本報告強調歐洲需迫切將Open RAN作為戰略重點，並提出以下五點建議： （一）歐盟的政策制定者應積極推動發展創新、開放及可互通之電信生態系統，並期望歐盟執委會、成員國與產業利害關係人，透過對話與討論，促使全歐洲對Open RAN生態系統之建立產生共識。 （二）執委會應成立下世代通訊基礎設施聯盟，如同過去其為雲端與半導體設立聯盟，作為推動該產業的關鍵力量。此外，為迎接Open RAN新興技術，應提倡如歐盟共同利益重要計畫（Important Projects of Common European Interest, IPCEI）的微電子和通訊技術、5G產業協會與共同承諾推動智慧網路服務多國計畫。 （三）政策制定者應降低歐盟供應商和新創企業之投資風險，並對歐洲未來具有戰略意義的技術領域，以資金與租稅等激勵措施，支持歐洲供應商合作。如由歐盟執委會和各國政府為財團提供資金，使歐洲公司建立穩固的合作關係，並成為Open RAN價值鏈中茁壯成長的供應商。 （四）O-RAN聯盟（O-RAN ALLIANCE）與第三代合作夥伴計劃（3rd Generation Partnership Project, 3GPP）及歐洲電信標準協會（European Telecommunications Standards Institute, ETSI）正式合作，支持採用O-RAN規範作為ETSI的自願性標準，可透過快速程序對現有3GPP規範進行補充。透過促進全球統一的Open RAN標準，確保開放性網路設備的互通性，如：全歐認證的品質與互通性，建立生態系統部署者的信心。 （五）歐盟應與國際合作，促進安全、多樣化及可持續的資訊與通訊技術供應鏈，如：利用七大工業國組織（Group of Seven, G7）、美歐貿易和技術委員會（EU-US Trade and Technology Council）與日歐資通訊技術對話（Japan-EU ICT Dialogue）促進發展和部署開放且可互通的網路架構。
新加坡金融管理局發布《資料治理與管理實務》資訊文件新加坡金融管理局（Monetary Authority of Singapore，下文簡稱MAS）於2024年5月29日發布《資料治理與管理實務》（Data Governance and Management Practices: Observations and Supervisory Expectations From Thematic Inspections）文件。此文件係根據MAS於2022年至2023年期間針對國內系統性重要銀行（Domestic Systemically Important Banks，下文簡稱D-SIBs）進行「資料治理與管理架構」的主題式檢查結果加以研究與分析而作成，其內容包含MAS對於資料治理的期望、受檢銀行的優良實踐範例及缺失，希望未參與檢查的銀行與金融機構也能根據這份文件進行適當的改善措施。 MAS在《資料治理與管理實務》文件中提出關於五大主題的監管期待，簡要說明如下： 1.董事會和高階管理層的監督： 董事會和高階管理層應加強監督資料治理。例如，定期向董事會報告資料管理領域的重要問題；高階管理層應即時獲得準確且完整的相關資訊，並對資料風險進行分析。 2.設置資料管理單位： 銀行應建立資料管理單位，並為資料管理辦公室提供明確的任務授權，以利其監測資料的品質。 3.資料品質之管理與控制： 銀行應建立資料品質管理架構與流程，以確保資料在整個生命週期中是有品質的。例如，建立有效控制資料流的機制；建立資料品質指標或計分卡；使用終端使用者運算工具（end-user computing tools）處理資料時，應納入風險評估和控制架構來管理。 4.資料品質控制資料之問題識別與升級： 銀行應制定升級標準和行動計畫，以改善資料品質。另外MAS也建議銀行應該要有強大且完整的資料譜系（data lineage）來辨識資料問題並將之改善。 5.BCBS 239原則之擴大適用：BCBS 239原則係巴賽爾銀行監理委員會（the Basel Committee on Banking Supervision）第239號規範：《有效風險資料聚合及風險報告原則》（Principles for effective risk data aggregation and risk reporting），適用於全球的系統性重要銀行（Global Systemically Important Banks），巴賽爾銀行監理委員會同時建議D-SIBs宜遵循此原則，因此MAS亦要求新加坡境內7家D-SIBs須遵守BCBS 239原則的相關規範。此外，MAS仍期待各銀行與金融機構可以擴大BCBS 239原則的適用範圍，例如在範圍內報告（in-scope reports，或稱主要風險報告）中納入反洗錢、稅務管理等面向。由於金融服務是一個由資料驅動的產業，資料已然是金融業重要的戰略資產。MAS期盼這份文件能夠讓所有銀行及金融機構提升其資料治理能力，並針對內部的問題進行改善。
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。