當個人隱私遇上公共利益--從個資法角度談市長候選人病歷外洩事件

刊登期別
2006年10月04日
 

※ 當個人隱私遇上公共利益--從個資法角度談市長候選人病歷外洩事件, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=2368&no=57&tp=1 (最後瀏覽日:2026/05/06)
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日本發布資料素養指南之資料處理篇,旨在促使企業理解便於活用於數位技術與服務的資料管理方法

日本獨立行政法人情報處理推進機構於2025年7月發布《資料素養指南(下稱《指南》)》,指南分為三大章,第一章為整體資料環境之變化;第二章為資料治理;第三章為資料、數位技術活用案例與工具利用。指南第二章中的資料處理篇,主要為促使企業理解有利活用於數位技術與服務的資料管理方法。 《指南》資料處理篇指出,資料的生命週期涵蓋資料設計、資料蒐集、外部資料連動、資料整合、資料處理、資料提供、資料累積以及資料銷毀等不同階段。《指南》建議在資料生命週期的各階段,盡可能的不要有人類的介入。舉例而言,資料蒐集可以透過感測器或系統進行。該建議的目的在於,人類介入資料生命週期,僅會引起輸入錯誤或是操作錯誤等風險。 此外,《指南》亦於資料處理篇中針對資料治理給出四點建議,分別如下: (一)資料是企業的重要資產,因此應重視其管理方式。管理方式涵蓋帳號密碼、透過生物辨識技術進行資料接觸管理、Log檔之取得、系統設定禁止使用USB等方式。 (二)資料治理的重點在於對人政策。除了向員工強調不要開啟不明網站及釣魚信件以外,企業亦應與員工建立堅實的信賴關係。 (三)資料公開或流通時應注意,如果不希望提供後的資料被二次利用,應於雙方間的資料利用契約中敘明。此外,由於資料具備易於複製及傳輸的特性,因此在公開或流通資料時,應考量適用諸如時戳技術等可確保資料原本性或使資料無法被竄改的數位技術。 (四)資料銷毀如果僅是單純的刪除資料,有透過數位技術找回資料的可能性。因此,除可評估委由專門進行資料銷毀服務的公司協助以外,由於銷毀資料經由個人電腦外洩之事件時有所聞,故亦應留意個人電腦之資料管理。 我國企業如欲將資料活用於數位技術或服務,除可參考日本所發布之《指南》資料處理篇以外,亦可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》,以建立自身資料處理流程,進而強化資料管理能力。 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)

英國資訊委員辦公室提醒消費者下載手機應用程式時需謹慎

  英國資訊委員辦公室(Information Commissioner’s Office,簡稱 ICO)在2013年聖誕節前夕,呼籲消費者在聖誕節或其他重要節日使用行動裝置下載app應用程式時,需特別注意個人資料之保護,以防止遭受惡意攻擊而導致個人資料外洩。因為根據相關資料顯示,光是2012年聖誕節當天,即有32億8000萬個app應用程式被消費者下載使用。從ICO公布的ㄧ項調查結果中發現,有62%的app使用者,關心app供應商會透過何種方式使用他們的個人資料;此外,有49%的app使用者,會因為隱私權問題而拒絕下載使用app應用程式。   為提升消費者個人資料保護意識,降低個資外洩事件發生,並促進app產業於當地之發展,ICO提供下列5項使用要點:1.只下載官方或備受信賴app商店所提供之app應用程式,盡量避免使用來源不明之app應用程式;2.下載app應用程式前,應詳細閱讀該app所公告之相關資訊,並確認願意提供相關資料作為後續可能之使用;3.養成定期移除不需要之app應用程式的好習慣,降低資料外洩可能;4建議安裝手機防毒軟體或相關程式,協助並確保手機之安全性;5.於手機轉售、丟棄或回收之前,將手機恢復成「原廠設定」之狀態,以確保手機不會留下任何個人相關之資訊。ICO期以透過使用要點之提供,協助消費者於享受app應用程式之樂趣時,仍能確保個人資料行蹤之掌握,以達個人資料之保護。

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2025年12月,日本人工智慧安全研究所(AI Safety Institute,下稱AISI)與日本獨立行政法人情報處理推進機構(Information-technology Promotion Agency Japan,下稱IPA)共同發布《資料品質管理指引》(Data Quality Management Guidebook)。此指引旨於協助組織落實資料品質管理,以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進,垃圾出(Garbage in, Garbage out)」的難題,資料品質將直接影響AI的產出。因此,為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性,《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料,以資料生命週期分為8個階段,並特別強調透過資料溯源,方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段:組織高層應界定資料蒐集與利用之目的,並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段:此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料,應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料,並明確記錄後設資料(Metadata)。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊,包含資料的創建、轉檔(transformation)、傳輸及使用情況。因此,需要記錄資料的創建者、修改者或使用者,以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度,確保訓練資料進入AI系統時,即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段:重點在於AI標註(Labeling)品質管理,標註若不一致,將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理,即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容,並持續補充後設資料。此外,可添加浮水印(Watermarking)以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段(Data Processing):建立即時監控及異常通報機制,以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段:導入RAG(檢索增強生成)技術,檢索更多具參考性的資料來源,以提升AI系統之可靠性,並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段(Evaluation of Output):為確保產出內容準確,建議使用政府公開資料等具權威性資料來源(Authoritative Source of Truth, ASOT)作為評估資料集,搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性(Currentness),避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段(Deliver the Result):向使用者提供機器可讀的格式與後設資料,以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據,增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段(Decommissioning):當資料過時,應明確標示停止使用,若採取刪除,應留存刪除紀錄,確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調,完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎,有助組織確認內容準確性、決策歷程透明,方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》,同樣強調從源頭開始保護資料,歷程存證與溯源為關鍵,有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 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)

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