資通安全法律案例宣導彙編 第3輯

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2004年06月編印
 

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Uber竊取Waymo無人車技術機密一案,法院裁定返還1.4萬筆機密資料

  Waymo是Google旗下發展無人車技術的公司,其員工Anthony Levandowski(以下簡稱Levandowski)於2016年2月離職並成立自動駕駛卡車公司Otto,而Uber於同年8月以6.8億美元併購該公司,Levandowski則任職於Uber的自動駕駛車部門。   Waymo在收到供應商誤發的電子郵件發現內含Uber的光學雷達(以下簡稱LIDAR)電路板工程圖,據Waymo表示,LIDAR是一種發展自動駕駛不可或缺的雷射感測器,該工程圖與Waymo設計的工程圖非常相似,此為工程師投入上千小時並投入數百萬美元研發而成。Waymo因而於今(2017)年2月對Uber提出告訴,主張Uber竊取其營業秘密與智慧財產,並表示Levandowski離開Waymo前曾使用私人硬碟下載公司上千筆機密資料,尚包括數名離職員工亦曾下載機密資料,且目前都任職於Uber。   今(2017)年5月美國加州北區聯邦地方法院依Waymo提出的有利證據,包含Uber明知或應知Levandowski握有1.4萬筆與Waymo智財相關的機密資料仍聘僱其為員工;且有完整紀錄顯示Levandowski離職前曾下載Waymo機密文件。因此裁定要求Uber限制Levandowski與相關員工使用與本案相關的LIDAR技術,且須於今年5月31日前返還Waymo,其中包含會議紀錄和Levandowski與相關員工電話紀錄。惟Uber仍可持續發展其自動駕駛技術,但賦予Waymo的律師及技術專家有權監視Uber未來的商業發展,並要求Uber必須在同年6月前調查Levandowski完整的LIDAR技術書面與口頭溝通紀錄,並提交給Waymo。   另方面,Waymo在此同時也宣布與Uber在美國的主要競爭對手Lyft建立自動車駕駛員的合作夥伴關係,挑戰Uber乘車服務的市場地位。本案將於今年6月7日進行審判程序,後續值得持續關注。

歐盟更新資料法問答助釐清適用範圍,企業宜因應調整資料管理機制

歐盟委員會(European Commission)於 2025年2月3日因應將於2025年9月12日施行的資料法(Data Act),就其常見問題說明進行補充與更新為1.2版(Frequently Asked Questions on the Data Act,下稱FAQs),以協助企業面對資料法施行後的挑戰。 於新版FAQs中就資料法進行補充說明,以助企業了解資料法之適用範圍,就資料法所稱之聯網裝置與服務,聯網裝置泛指可以連上網路的裝置,包含智慧型手機,並僅限於由使用者所擁有的聯網裝置,另就聯網服務則須具備雙向資料傳遞且須與聯網產品的操作功能有影響之服務。 就資料持有者有義務提供之資料適用範圍,僅限於聯網裝置與相關服務所產出的原始資料與預處理資料(原始但可用),資料持有者就原始資料或預處理資料進行加值所產生資料,如經分析所產生之衍生資料、經投入重大資源進行清理之資料等,則不在共享義務之範圍內,另就資料的內容有其他法律保護亦不在資料法的範疇中,如網路攝影機之照片/影片有受著作權法保護係屬於資料內容,網路攝影機之使用模式/電池狀態/照明強度等資料才是資料法所規範之資料,惟須留意若影像之內容非屬著作權保護之標的,如網路攝影機因具感測功能而自動就影像判斷是否異常現象或提供建議,此類影像因不具人類創意而不受著作權保護,仍屬資料法所涵蓋範圍。 於FAQs之解釋中,就資料法實際操作與預期有所差異,歐盟委員會後續亦會整合與數位資料相關之法規,如建立資料聯盟策略(Data Union Strategy),以助於企業促進數位資料的使用與共享。國內廠商若有提供歐盟客戶相關聯網設備與服務時,須留意內部資料管理制度能否滿足資料法要求,確保組織有因應相關法規議題的變化進行制度的變更,如何將外部議題與資料管理制度連結,可參資策會科法所創意智財中心就數位資料管理機制所公布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》,將組織營運所在國別之法規範變動納入關注之外部議題,並設定對應之資料政策與目標,建立符合法令規範之資料管理制度,如是否得以識別為資料法所適用之資料等,以確保組織資料管理機制符合法令要求。 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)

關於軟體產品的智慧財產權保護建議

  近期軟體產品(特別是演算法)的智慧財產權保護受到各界廣泛注意,2022年12月美國實務界律師特別撰文對此提出相關智財權保護建議。軟體產品通常涉及演算法,指由人工智慧(AI)和分析組成,用於解決特定問題的一組規則。專利通常被企業預設為保護技術產品的最佳形式。   然而在2014年,美國最高法院在Alice Corp. v. CLS Bank International一案中可以發現將軟體申請專利保護可能存在風險,如:(一)軟體可能被認為是抽象概念(abstract ideas),非專利適格標的,而無法受專利法保護;(二)通常不易主張專利權,或可能在訴訟過程中因舉證責任造成機密資訊揭露等風險。因此該文作者認為難以受專利法保護之演算法、用於基於機器學習或訓練模型的資訊和資料集等軟體資料,亦可考慮透過營業秘密來保護,並提出以下營業秘密管理的建議: 1.員工教育訓練:建議企業可在僱傭的各階段(僱傭時、每年、終止時)採行相關措施、訓練,以減少營業秘密的竊用,及防止未來員工抗辯不知道該資訊是營業秘密。 2.機密標示:建議企業透過此階段審視組織對於機密文件之界定,再透過機密標示配合存取權限設定,協助企業控管與防止機密外流。 3.執行:瞭解需要受管理的營業秘密是什麼以及其為何重要。 4.監控和衡量員工參與度:建議企業採取相關監測機制檢視員工活動,及早發現離職動向與管控營業秘密資訊。 5.避免資訊揭露:建議企業應確保在向消費者或客戶行銷的過程中不洩露營業秘密,或至少採取相關保護措施,如簽訂保密契約。 6.確保資料安全:建議企業可建置網路安全策略、設置密碼、存取限制、外部設備使用下載或儲存限制等管控措施。   綜上所述,對於從事軟體開發的企業,除以專利保護產出成果外,還可從技術本質、後續是否容易主張、是否適合公開等面向,評估搭配營業秘密保護成果。並在選擇以營業秘密保護成果時,採行相關的管理措施避免營業秘密外洩而造成企業損失,包括:劃定需管理的營業秘密、制定員工教育訓練與相關管制措施,如機密標示、權限控管,並可搭配預警機制以便能夠即早發現異常。   本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)

歐盟擬立法要求電信業者及ISP業者保留通聯紀錄

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