日前(美國時間 3 月 24 日 ),美國聯邦選舉委員會( the Federal Election Commission; FEC )就擴張聯邦選舉法令適用範圍及於網際網路一事,提出最新版本草案。 草案認為,諸如網頁之橫幅廣告或搜尋網站贊助商之廣告連結等,須支付對價始能刊登之網路廣告,應與利用其他種類媒體刊登或播送之廣告接受相同處遇。此外,於網誌(部落格)支持特定候選人或發表政治性質言論者,則應與吾人向來使用之傳統媒體享有同等言論自由。最後,收件人數 500 以下之電子郵件,性質並非付費廣告之影音宣傳品,選民自發進行之線上宣傳活動等,均應排除於法令規制範圍之外。 去年該委員會即曾就此議題提出規制較為嚴格的版本,而遭部分網誌作家及國會議員強烈批判;其後委員會之法律專家就此重加研議,明確釐清適用範圍,改採較為寬鬆之規制取向。雖然目前之版本尚難謂完全明確,不過言論自由人士對於目前發展仍表樂觀其成。
歐盟日前開始適用非個資之資料流通規則歐盟於2018年11月間通過Regulation (EU) 2018/1807,即促進非屬個人資料(下簡稱個資)之資料流通規則(下簡稱規則),藉以促進歐洲單一數位市場之規模經濟,並於2019年05月28日開始適用,據此,歐盟執委會亦因應該規則而頒布指引(COM(2019) 250 final),以釐清規則與GDPR之互動關係。 該規則開宗明義表示其制定係為了促進非屬個資之資料(下稱資料)流通,即其適用範圍包含(1)提供予歐盟境內之用戶使用,或(2)在歐盟境內之人依其需要所衍生者等資料,但排除GDPR第4條所定義之個資,故不排除GDPR之適用可能,申言之,若資料集中同時含有資料與個資,則流通則應分別適用本規則及指引(資料部份)與GDPR(個資部份)。 此外,為有效達成資料流通,各個歐盟成員國原則上禁止作出資料在地化要求(Data Localisation Requirements),例外僅於公共安全之前提下,且有充分的理由,方得做出合比例性之要求,並於單一資訊網站上即時更新資料在地化要求之清單,不過至遲在2021年05月30日前,成員國須確認其境內之相關規範已無前開例外之資料在地化要求。 又,為使歐盟各成員國就資料流通之無礙溝通,各成員國應設單一聯繫窗口,而在(1)歐盟相關規定或(2)國與國間不具特定合作機制,致成員國無法取得資料之近用權限時,該成員國之單一聯繫窗口得向資料所屬成員國之單一聯繫窗口發出協助請求,並附上請求之原因說明與近用資料之法律依據。 綜上,本規則及其指引與GDPR及其相關規定,對於資料與個資等流通分別建構出穩固的法律系統與環境。
日本內閣網路安全中心發布網路安全協議會營運報告日本內閣網路安全中心(内閣サイバーセキュリティセンター)依據於2018年底新修正之網路安全基本法(サイバーセキュリティ基本法,以下稱基本法),於今年1月30日發布網路安全協議會的營運報告(以下稱營運報告)。 基本法修法原因在於網路攻擊日趨複雜,若組織受到網路攻擊,並非每個組織都有能力因應,如此將導致組織運作受到衝擊。因此於基本法第17條新增設立「網路安全協議會」(サイバーセキュリティ協議会,以下稱協議會)。日本內閣網路安全中心於前揭發布之營運報告中說明協議會之運作模式及招募成員情形。 運作模式上,協議會設有秘書處、營運委員會及總會,秘書處由內閣網路安全中心擔任,營運委員會由各機關首長組成,總會則由所有協議會成員組成並且定期召開會議;協議會將成員分成第一類成員、第二類成員及一般成員。第一類成員與第二類成員組成特別工作小組(タスクフォース),小組成員間會交換不對外公開且尚未確認的機密資訊,一般成員則依循特別工作小組提供的資訊及因應對策,加以實際運用。經營運報告統計,自協議會成立(2019年4月1日)至同年年底,一共發生33起網路攻擊事件,皆透過協議會促使各政府機關、私人組織迅速掌握網路攻擊資訊。 招募成員方面,協議會於去年5月加入第一期91名成員;同年10月,再加入64名第二期成員,目前為止共計155名;第三期成員已於今年三月開放申請加入,預計五月確定第三期成員。此外,營運報告中列有協議會成員名簿,成員包含內閣官房首長、資訊處理推進機構(情報処理推進機構)、宮城縣網路安全協議會、NTT DOCOMO電信公司、成田國際機場公司、石油化學工業協會、富士通、三菱電機等產、官、公協會組織單位。日本藉由設立協議會,期許透過政府與民間協力合作,共同維護政府公部門及產業之基礎網路安全。
歐盟第29條工作小組發布「自動化個人決策和分析指引」處理個人資料自動化決策與資料剖析風險問題歐盟第29條工作小組於2017年10月3日為因應歐盟一般資料保護規則(GDPR)第22條規定發布「自動化個人決策和分析指引」(Guidelines on Automated individual decision-making and Profiling for the purposes of Regulation 2016/679,2018年2月6日進一步修正,下稱指引),處理對個人資料自動化決策(automated decision-making)和個人檔案剖析(Profiling)的建立。 指引分為五個部分與最佳實踐建議,旨在幫助資料控制者(controller)合乎GDPR對個人資料自動化決策和分析的要求,內容包括下幾點:1.定義自動化決策和分析,以及GDPR對這些概念的處理方法;2.對GDPR第22條中關於自動化決策的具體規定;3.對自動決策和分析的一般規定;4.兒童和個人檔案剖析(Profiling)的建立;5.資料保護影響評估。 指引的主要內容包括: 個人檔案剖析(Profiling),意謂收集關於個人(或一群個人)的資料,並分析他們的特徵或行為模式,加以分類或分群,放入特定的類別或組中,和/或進行預測或評估(例如,他們執行任務的能力,興趣或可能的行為)。 禁止對個人資料完全自動化決策,包括有法律上法或相類重大影響的檔案剖析,但規則也有例外。應有措施保障資料主體的權利,自由和合法利益。 GDPR第22條第二項a之例外規定,(履行契約所必需的),自動化個人決策時,應該作狹義解釋。資料控制者必須能夠提出分析、自動化個人決策的必要性,同時考慮是否可以採取侵害隱私較少之方法。 工作小組澄清,關於在要求提供有關自動化決策所涉及的邏輯上有意義的資料時,控制者應以簡單的方法,告訴資料主體其背後的理由或依據的標準,而不得總是以自動化決策所使用算法進行複雜的解釋或者公開完整的算法為之。所提供的資料應該對資料當事人有意義。 對資料主體提供關於處理自動化決策上有關重要性和預期後果的資料,其意義在於必須提供關於該資料之用途或資料未來處理以及自動化決策如何影響資料主體的重要訊息。例如,在信用評等的情況下,應有權知道其資料處理的基礎,資料主體並能對其作出正確與否的決定,而不僅僅是關於決策本身的資料。 「法律效果」是指對某人的法律權利有影響,或者影響到個人法律關係或者其契約上權利。 工作組並未將GDPR前言71段視為絕對禁止純粹與兒童有關的自動決定,指出僅在某些情況下才有其適用(例如,保護兒童的福利)。 在基於自動化處理(包括分析)以及基於哪些決策產生法律效應或類似顯著效果的基礎上對個人方面進行系統和廣泛評估的情況下,進行資料保護影響評估並不局限於「單獨」自動化處理/決定。