德國聯邦食品農也消保部(BMELV)發言人宣布,針對非基因改造食品標示制度之修正,今(2008)年初已達成政治協商,未來德國的非基因改造食品標示,將會容許那些在無可得替代產品的情形下而使用了基因改造維他命、添加物或加工輔助用料等基因改造產品之終端食品,標示為非基因改造食品。如此一來,那些使用目前只能以基因改造加工製成之維他命(如維他命B21、lyside等)所飼養之動物,日後動物來源食品以其作為原料時,這些食品將來也可以標示為非基因改造。此修法預計可在明年初完成實施。
德國此次修法目的,實係為了促進食品產業使用非基因改造標示。自從1990年建立非基因改造食品專有之標示制度起,動物來源食品如要作非基因改造標示,必須連在飼養時都使用非基因改造飼料,但食品產業卻表示此規定審為嚴苛且維持基因改造聲明所需的文件繁多,此機制實際上根本難以運用。BMELV為了促進食品產業使用非基因改造標示,遂決定修法放寬標準。
然而,這樣的修法仍然引起部分反對意見,例如德國食品產業聯盟(German food industry federation)即表示,非基因改造標示應當只能給予完全未使用基因改造之產品,其他產品則應使用諸如未含基因改造植物之類的聲明,否則就是誤導民眾之行為。此外,假如標有非基因改造標示的食品以此種方式使用過基因改造材料的話,更可能會折損非基因改造食品標示可性度。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
英國金融監理機關,針對RBS集團旗下之三間銀行2012年所發生的資訊安全問題,共處以五千六百萬英鎊的罰款。 RBS、NayWest以及Ulstet的客戶於2012年6月,因為銀行執行的軟體更新發生技術上問題,在使用服務(包含線上服務)時,遇到存款結餘及付款執行的正確性問題。 針對此項資訊上的問題,英國金融行為監管局(FAC)處以四千二百萬英鎊的罰款;另一機關,英國審慎管理局(PRA)亦罕見地再以違反「金融機構應以適當風險管理系統以及合理之注意義務,有效管控其服務」規定之理由,另對該銀行處以一千四百萬的罰款。這是首次2個主管機關對於銀行未能有效辨識及管理其已暴露之資訊風險共同處罰之案例。 PRA指出,資訊風險管理系統適當的發揮功能以及控制,是一個公司健全不可或缺的部份,同時對於英國金融體系的穩定也特別重要。 FCA亦試圖開始評估銀行對於他們所曝光的資訊風險的管理程度,以及銀行的管理階層如何去掌握自己銀行,因為技術錯誤所造成的影響程度。 RBS聲明公司已經在主營運系統外建置了鏡像系統,可以繼續處理「主要客戶服務」的顧客交易;同時也可以修復主營運系統。
因網路詐欺受騙的銀行儲戶控告銀行美國佛羅里達州一名商人日常透過網路管理其帳戶資金出入,其資金主要是在美國與中南美洲間流動。該名商人發現其銀行帳戶有異常的資金流向拉脫維亞而向警方報案,經調查發現他的電腦被植入名為Coreflood的特洛伊木馬程式,致其銀行帳戶存取密碼被盜用。該名商人認為銀行明知網路上有此種危險而怠於告知客戶,且銀行明知拉脫維亞以網路犯罪猖獗而著稱,對於其帳戶內大筆的異常資金流出亦疏於防範,爰對銀行提起訴訟。據信,本案為銀行儲戶因受網路詐欺而控告其銀行的首例。
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。
美國FCC廢除網路中立法規2017年12月14日美國聯邦通信委員會(Federal Communications Commission, FCC)以3票對2票表決通過,廢止自2015年來所採取網路寬頻服務的高壓監管規定,並恢復了原來所採取低管制監管框架。支持者與反對者分別來自兩個不同的黨派。 經過詳細的分析以及對消費者和利益相關者的評論廣泛審查後,委員會認為自2015年來對網路寬頻服務採取的高壓規定,對整個網路生態系統施加了巨大的成本。為了取代這個嚴格的框架,FCC重新採用2015年之前的傳統低管制監管框架。 FCC 特別要求行動寬頻服務業者應公開揭露其網路管理政策例如:如何處理網路安全與壅塞問題、服務內容與商業條款等,以利於消費者與業者進行有效選擇,並促進政府對寬頻業者的行為進行有效的監督。此外 ,FCC恢復了聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)的管轄權,以便在寬頻業者從事反競爭、不公平或欺騙行為時採取行動。 在對消費者的影響方面,自由市場的支持者認為,付費優先的作法,意味在寬頻基礎建設上會有更多投資,使得上網和整體資料傳輸速度大為增加。 為達上述目標,委員會所採取之具體措施如下: 將寬頻接取服務(包括固定與行動寬頻服務)重新歸類為資訊服務。 將行動寬頻接取服務恢復歸類為私人行動服務。 將網路服務提供者有關隱私保護、不公平、詐欺和反競爭行為之管轄權回歸由聯邦貿易委員會負責。 要求網路服務提供者向消費者、企業和委員會揭露有關其做法的訊息,包括阻止,限制,支付優先次序或附屬優先次序。 此外FCC又禁止各州限制擴建寬頻網路服務的法律。據FCC統計,大約20個州有限制社區寬頻網路服務活動的法律,這些州的法律不公平地限制政府部門與有線電視和電信寬頻服務提供商的競爭。 FCC通過該案後引發不少如Google、Facebook及Netflix等科技公司,與消費者保護環體齊力撻伐,認為ISP業者在FCC力挺下,將可隨意限制民眾上網瀏覽的內容,大企業因此具優先權,不利新創網路公司生存發展,且投下反對票的政黨表示,將率領各州對聯邦傳播委員會這項決定提出法律挑戰,透過訴訟尋求翻盤機會。