93年專利申請統計資料顯示我國受理專利申請案總數、發明申請案數量、及國人發明申請案等指標,均呈現相當幅度成長,顯示我國過去幾年官方與民間投資創新研發成果有明顯成長。
93年專利、商標申請與核准統計出爐,全年專利新申請案件總數72,105件,較92年的65,742 件增加6,363件(9.68﹪),本國人申請案43,038件,外國人29,067件。其中屬技術強度較高的發明申請案件總數計41,930件,較前一年增加6,107件(17.05﹪);本國人發明申請案16,754件,較前一年大幅增加3,705件(28.39﹪),顯示我國產業研發技術成果有向上提昇的趨勢。93年專利發證數66,415件,比92年大幅增加24,333件(57.82﹪),此係因93年7月專利法修正實施,新型專利改採形式審查,縮短專利審查時程,及專利廢除異議制度改採繳費後公告同時發證的制度轉換短期影響。
93年商標申請案依類別統計為72,650件,比92年申請案件數65,907件,增加6,743件(10.23﹪),;93年商標公告註冊案計54,912件,較前一年74,572件減少19,660件(-26.36﹪);依類別計55,986件,均較前一年減少。不論是在申請或公告註冊數都是以本國人佔絕大多數。商標申請於92年底開始實施一申請案多類別制度,不同類別毋需另提出一獨立申請案,因此依類別統計數會比申請案件數多。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
英國新聞申訴委員會(The Press Complaints Commission,簡稱PCC)日前針對某報業網路上發布之影片寄出違反隱私權之處罰裁定,該影片為一位16歲之高中學生利用行動電話所拍攝,內容紀錄該學生就讀之班級學生於教室內脫序的上課狀況,該學生錄下脫序現象之目的在向自己父母解釋其數學成績不佳之原因,此一事件被英國報紙The Sun, The Daily Mirror and The Hamilton Advertiser報導出來並將該影片公布於網路。 該校「家長、老師會」(Parent Teacher Association)為此向英國新聞申訴委員會提出申訴,主張報社報導並於網路上公布該影片之行為,構成對於影片中學生之隱私權侵害,因為包括校方、學生以及學生家長皆未對影片播放表示同意。 PCC表示,學校的風紀問題已被認定與公共利益相關,而本案影片學校對於學生鬆散管理導致之脫序行為已經影響學生學習之表現,明顯屬於重要之公共利益事項。然而,該報社於報導此事件時,無論於報紙上之圖片以及網路上之影片皆未加以處理,尤其,網路上之影片有部分學生之身分可被明顯辨識,而新聞媒體具有確保學生隱私權不致於因出現鏡頭前而受到侵害之責,雖然依據該報社表示若將學生影像模糊處理將降低事件可能造成之影響,但學生隱私之保護將比新聞媒體呈現事件之利益更為重要,故裁定該報社違反新聞媒體工作規範中之隱私權保護規定。 PCC從今年(2007年)2月已開始對於報社所擁有之多媒體網路內容規範管理,而該規範並未排除大眾提出之資料,只要該資料為該報社可編輯掌控之範圍內,皆受到規範。
簡介美國FTC垃圾電郵法制施行成效報告 中國大陸法院認定體育用品公司攀附日本知名動漫作品名稱係謀取不正當利益中國大陸北京知識產權法院於2016年10月26日作成(2015)京知行初字第6058號判決,依中國大陸商標法第41條第1款認定中國尚藍體育用品有限公司之「黑子的籃球」商標(商標號:11226352),係以不正當手段取得,應維持商標評審委員會對其之無效裁定。 法院認為,尚藍公司大量註冊100多個與日本集英社動漫作品《黑子的籃球》相關聯之商標,且無法證明予以實際使用,此行為擾亂商標註冊秩序。《黑子的籃球》在尚藍公司註冊商標前已於中國具有一定知名度,尚藍公司係攀附他人地位而謀取不正當利益。 據中國大陸商標法第41條第1款,已註冊之商標若以欺騙或不正當手段取得註冊,由商標局撤銷之,其他單位或個人得請求商標評審委員會裁定撤銷之。所謂不正當手段,按中國大陸最高人民法院之解釋,指擾亂商標秩序、損害公共利益、不正當占用公共資源及其他謀取不正當利益的手段。本案法院審理時,參酌系爭商標之實際使用情況,並以《黑子的籃球》在中國動漫展、漫畫出版、動畫撥放、網路討論等,認定其在中國具有高度知名度,且先於系爭商標,故對尚藍公司之訴訟主張不予支持。 此判決,可窺見中國大陸法院判斷商標知名度之標準,我國廠商在中國大陸對抗商標蟑螂時,應不可忽略品牌推廣之重要性。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」
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。