美國陪審團裁定Rambus未違反反托拉斯法及其行為未構成欺詐

  美國聯邦法院陪審團(San Jose, California federal jury) 於2008年3月26日裁定Rambus之記憶體晶片專利未違反反托拉斯法 (anti-trust)及於制定晶片業重要標準時未非法欺騙JEDEC(Joint Electron Device Engineering Council)成員。

 

  記憶體製造商Hynix Semiconductor, Micron Technology 及台灣南亞科技公司指控Rambus 的專利違反了反托拉斯法,企圖透過其專利壟斷六個技術市場。前三家公司並認為依法專利不得涵蓋產業組織JEDEC的設計規格,指控Rambus 的專利涵蓋關於DRAM介面技術的JEDEC行業標準中的內容。 此三家公司另指控Rambus於產業標準制定過程中蓄意扭轉關鍵JEDEC標準的制定,構成欺詐之行為。

 

  但陪審團於3月26日的審判中否決原告的控訴,認為原告未能提出足夠證據以證明被告之違反反托拉斯法與欺詐行為。

 

  Rambus 將可望藉此判決獲取最少美金1.344億元以上的權利金 (Rambus於2006年指控Hynix 侵犯其擁有的專利一案獲賠美金1.344億元)。Rambus 另控訴Micron Technology與三星(Samsung Electronics Co.)侵害其記憶體專利權。於獲得勝訴後,Rambus 表示其不排除尋求禁止令禁止Hynix 繼續製造侵害其專利的產品。

 

  Micro Technology 則表示它堅決不同意陪審團判決,其法律事務副總裁Rod Lewis表示:Micro Technology認為,Rambus公司從事了一系列欺騙、銷毀證據、虛假證詞和其他不正當活動,企圖誤導和提取不公正的專利授權費用。因此,Micro Technology打算對判決結果進行上訴。另外,Micro Technology也認為,Rambus的專利權是無效的,已要求美國法院駁回Rambus向Micro Technology提出的專利索賠。

相關連結
※ 美國陪審團裁定Rambus未違反反托拉斯法及其行為未構成欺詐, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=2778&no=57&tp=1 (最後瀏覽日:2026/08/10)
引註此篇文章
你可能還會想看
歐盟執委會公布「行動健康醫療(mHealth)綠皮書徵詢意見書」

  為強化推動歐盟行動健康醫療之發展,歐盟執委會於2014年4月10日以綠皮書之形式,向大眾(包括產業、國家與地方機關、專業醫療機構、研究機構、非政府組織、病患協會等)提出mHealth行動健康醫療徵詢意見,在2015年1月12日時公布「行動健康醫療(mHealth)綠皮書徵詢意見書」(摘要版)(Summary report on the public consultation on the green paper on mobile health)。   此份徵詢意見書有十個主題,包含:資料保護、法制架構、病人安全與資訊透明、行動健康在醫療體系中之定位及平等接取、互操作性(interoperability)、給付模式(reimbursement models)責任、研發與創新 、國際合作和網路業者參與市場。從報告顯示,大多數的人認為資料保護是最重要的,特別是建立用戶信任的保護隱私與安全之工具(例如資料加密(data encryption)與認證機制(authentication mechanisms)),並且認為強化資料保護法制。   再者,有將近一半的被徵詢人要求透過認證方案或資格標籤等方法做更進一步的病人保護與資料透明。第三,行動醫療主要是透過網路進行,然而有網路業者表示,因為目前仍缺少明確的管制架構、互操作性以及共通品質標準,所以對業者而言是難以進入市場的。第四,也有許多被徵詢人認為行動醫療的性能和安全要求,應透過立法、指導原則或自我管制(self-regulation)管理。另外也有提出應確保行動醫療與電子健康病歷(Electronic Health Records , EHRs)之互操作性,以便於照護延續性與用於研究目的上。   經過此次徵詢,歐盟執委會對於推動行動健康醫療發展,規劃將在2015年間將會與相關業者討論政策措施,包括立法、自我或共同管制(self- or co-regulation)、政策指導原則等。

JD SUPRA研析發布企業員工營業秘密管理戰略

  根據JD SUPRA於2022年4月29日研析美國Bay Fasteners & Components, Inc. v. Factory Direct Logistics, Ltd.案例,並刊出「制定全面性的營業秘密戰略」一文指出,員工的入職和離職是企業營業秘密糾紛產生的主要風險之一。企業在僱用員工時須避免營業秘密的污染和竊取。員工離職時,企業應採取離職面談與提醒,以防止離職員工洩露營業機密。以下針對員工入職、員工離職兩個情形,整理建議企業應採取之對策。   員工入職時,為避免新員工帶來任何營業秘密的污染,企業應教育新進員工保護前雇主營業秘密的重要性、如何將營業秘密從know-how區分出來,或是要求員工證明他們不會透露與持有前雇主的機密資訊或任何非公開資訊。然而,為保護企業的營業秘密不被員工竊取,最直接的方法是使用契約中的保密協議、競業禁止條款進行約束,作為保護企業的證據。   離職面談是防止離職員工向未來雇主揭露企業營業秘密的有效方法。在離職面談時,企業應提供員工入職時所簽訂的保密協議條款與相關任職期間的協議約定,並要求離職員工簽屬確認書證明已被告知應遵守的營業秘密內容範圍及其所負義務,同時企業應記錄離職面談過程的內容。若知悉離職員工未來任職公司,建議以信件通知該公司提醒應尊重彼此的營業秘密。此外,企業在得知員工要離職時,應指示IT部門確認員工電腦登錄及下載歷史紀錄是否有洩漏營業秘密之可疑活動,例如大量讀取文件、使用非公司的IP登入。員工離職後,IT部門應盡快停用該離職員工相關帳號權限,同時考慮資料備份,即使沒有檢測到可疑的活動,也建議備份員工的設備使用狀況和帳號log紀錄,以作為日後面臨爭訟時之證據。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)

英國數位、文化、媒體暨體育部公布「家用智慧裝置消費者指引」

  英國數位、文化、媒體暨體育部於2018年10月14日公布「家用智慧裝置消費者指引」(Consumer guidance for smart devices in the home)。該指引之目的係因應家用之智慧及聯網設備(例如:智慧電視、音樂播放器、聯網玩具或智慧廚房等)日益普及,以及可能發生之侵害消費者個人資料之風險。 本指引提出以下方向,供消費者參考:  一. 智慧裝置之設定   (一) 應閱讀與遵循智慧設備之設定指示。   (二) 確認設備指示是否要求使用者須至製造商網站設定帳號。   (三) 若所設備預設之密碼過於簡單(例如,0000),則應更換成較複雜之密碼。  二. 帳號管理   (一) 確保密碼複雜性。   (二) 若設備提供雙重驗證功能,消費者應使用之。   (三) 特定產品可能提供遠端存取功能,消費者應於不再家時考慮將該功能關閉。  三. 持續更新應用軟體與Apps   (一) 消費者應檢查其設備是否可設定自動更新。   (二) 應安裝最新版本的軟體與Apps。  四. 若接到資安事件之通知,應採取行動   (一) 於接到資安事件通知後,應訪問製造商網站以確認其是否提供後續因應措施等資訊。   (二) 定時確認國家安全網路中心以及資訊保護委員會辦公室網站是否公布相關網路安全指引。

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。

TOP