美國廠商使用之DMCA侵權調查正確性遭質疑

  一項由華盛頓大學所發表的研究聲明指出,媒體工業團體正使用有瑕疵的方式調查peer-to-peer網路文件共享中侵害著作權的問題。包括M.P.A.A.、E.S.A.、R.I.A.A等團體,不斷寄出逐年增加的DMCA侵權移除通知(takedown notices)給各大學和其他的網路業者。許多大學會在未經查證的情況下直接將侵權移除通知轉寄給學生,R.I.A.A.甚至跟進其中的一些侵權報告並將之寫入財務報告中。

 

  但在2008年6月5日由華盛頓大學的助理教授等三人所發表的研究中認為這一些侵權移除通知應該更審慎檢視之。研究指出,這些團體在指控檔案分享者的調查過程中有嚴重的瑕疵,可能使對方遭受不當的侵權指控,甚至可能來自其他網路使用者的陷害。在2007年5月及8月的兩次實驗中,研究員利用網路監控軟體監控他們的網路流量,實驗結果顯示即使網路監控軟體並未下載任何檔案,卻仍然接收到了超過400次的侵權警告信。

 

  該研究結果顯示執法單位的調查過程中只查詢了網路分享軟體使用者的I.P.位址,卻未真正查明使用者正在下載或是上傳的實際檔案為何,在這種薄弱的搜查技巧跟技術方式之下任何使用網路文件分享軟體的使用者都可能被告,不論其所分享的檔案是否侵權皆如此。

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※ 美國廠商使用之DMCA侵權調查正確性遭質疑, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw//article-detail.aspx?d=2827&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/09/18)
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新版個資法與個資保護管理制度 科技法律研究所 2013年4月1日 壹、事件摘要   國內於1995年制定施行「電腦處理個人資料保護法」,在資訊科技日新月異下,加諸法規本身適用上的限制,原有法制設計已不符實務需求。考量個資外洩事件日漸增加,歷經長時間討論,國內於2010年4月三讀通過新版個資法,將法律名稱調整為「個人資料保護法」,並在2012年10月1日正式實施新制。新法不僅全面調整法規內容,並大幅加重企業所負義務與責任,就民事責任而言,單一事件 賠償金額最高達到10億。對國內產業而言,如何有效因應個資法要求,採取妥適的對應策略降低風險,已成為企業運營上的關鍵課題。 貳、重點說明 一、新版個資法暨施行細則正式施行   個人資料保護可說是近期國內最受重視的議題,事實上國內早於1995年8月即制定施行「電腦處理個人資料保護法」,惟經過十餘年的發展,在電腦與資訊科技日新月異下,包括電子商務等新興商務模式,均廣泛蒐集個人資料,個人隱私的妥善保護,日益重要。然而,原有的「電腦處理個人資料保護法」,於適用主體方面,存在著行業別的限制,僅有「徵信業、醫院、學校、電信業、金融業、證券業、保險業及大眾傳播業」等八種特定事業,以及經由法務部會同中央目的事業主管機關共同指定的行業,方受到規範;此外,該法所保護的客體,亦限於經由「電腦或自動化設備」處理的個人資料,才受到保護,不包括非經電腦處理的個人資料,對於保護個人資料隱私權益規範,明顯不足。   個資外洩事件層出不窮下,2007年行政院消費者保護委員會提出的十大消費新聞中,「電子商務、電視購物個資外洩事件」即高居首位,促使法務部與經濟部透過「共同指定」方式,使無店面零售業(包括網路購物、型錄購物、電視購物等三種交易態樣)自2010年7月1日起適用「電腦處理個人資料保護法」。   為使個人資料保護法制規範內容,得以因應急速變遷的社會環境,行政院甚早即已提出「電腦處理個人資料保護法修正草案」,並將名稱修正為「個人資料保護法」,歷經立法院會多次討論,終於在2010年4月三讀通過,法律名稱調整為「個人資料保護法」,於5月26日由總統府正式公布。新法雖於2010年4月三讀通過,但為使企業及民眾有充分時間了解並因應新法,新版個資法並未於公布日施行,而是於該法第56條規定,由行政院另訂施行日期。經過長時間討論,「個人資料保護法」已由行政院決定在2012年10月1日正式實施,惟新法第6條關於特種資料原則上不得蒐集、處理與利用,以及第54條要求新法實施前已間接取得的個人資料,必須在一年內補行告知等二項規定,保留暫緩實施。   就個人資料保護法制而言,除最為重要的「個人資料保護法」外,依據母法制定的施行細則,也扮演著關鍵性的角色。原有的「電腦處理個人資料保護法施行細則」於1996年5月1日發布施行,鑒於「電腦處理個人資料保護法」已於2010年進行修正,並將名稱修正為「個人資料保護法」,法務部也配合新法修正內容,積極研商「電腦處理個人資料保護法施行細則修正草案」。隨著新版個人資料保護法確定於2012年10月1日正式上路,法務部另於2012年9月26日正式公告?正後的施行細則,並將細則名稱修正為「個人資料保護法施行細則」。新版個資法暨施行細則正式上路,促使國內個人資料保護工作,邁入全新的紀元。 二、個人資料管理制度與資料隱私保護標章   在「個人資料保護法」修正通過前,2008年6月立法院即已提案,建議政府參考國外作法,推動我國隱私權管理保護認證制度,隔年8月「行政院產業科技策略會議」(Strategic Review Board)中,決議推動「電子商務個人資料管理暨資訊安全行動方案」,並於同年12月核定放入99年至102年政府關鍵推動方案。   基於上述行動方案,經濟部自2010年10月起,委由財團法人資訊工業策進會執行「電子商務個人資料管理制度建置計畫」,並自2012年起續行推動「電子商務個人資料管理制度推動計畫」,建置推動「臺灣個人資料保護與管理制度」(Taiwan Personal Information Protection and Administration System, TPIPAS),期使企業於遵守個人資料保護法制的前提下,透過建立內部管理機制,適當保障消費者的個人資料,並在嚴謹的驗證要求下,確認導入企業是否符合制度要求,同時搭配「資料隱私保護標章」(Data Privacy Protection Mark, dp.mark)的發放,作為消費者判斷企業隱私維護能力的客觀指標。   針對個人資料管理制度的導入,事業應依循「臺灣個人資料保護與管理制度規範」逐步建立內容管理機制,該制度規範同時也是國內企業能否取得「資料隱私保護標章」(dp.mark)的審查指標。由於國內業者過往並無建立內部個資管理制度的經驗,「臺灣個人資料保護與管理制度」自2011年起,協助企業培訓「個人資料管理師」及「個人資料內評師」等制度專業人員,合格的個人資料管理師可協助企業於事業內部建立完整的制度,而內評師則是扮演確認企業建立的制度,是否符合制度規範要求的角色。截至2012年,國內已有近百家企業參與制度人員培訓,合計達426位管理師及131位內評師。在TPIPAS導入上,事業除了由合格的管理師自行建置導入管理制度外,也可尋求專業的外部輔導機構協助,「臺灣個人資料保護與管理制度」自2012年起,開放輔導機構登錄之申請,並於制度網站上公告符合資格要求的制度輔導機構,目前已有九家合格的輔導機構完成登錄作業,提供事業個資輔導服務。   事業完成內部管理體系建置後,便可向「臺灣個人資料保護與管理制度」提出驗證申請,驗證流程包括「書面審查」及「現場審查」二階段,事業通過驗證後,即具備使用「資料隱私保護標章」(dp.mark)的資格。目前國內已有統一超商、全家、博客來、樂天、亞東、康迅數位及欣亞等七家業者通過TPIPAS驗證並取得dp.mark,透過導入個資管理制度,強化消費者隱私資料的維護。 參、事件評析   「臺灣個人資料保護與管理制度」(TPIPAS)是以國內新版個人資料保護法內容為基礎,並參考國際組織對個人資料保護的最新要求,以及主要國家個資管理制度的推動經驗,所建立的專業個人資料管理制度。TPIPAS配合產業個人資料保護實務需求,將專業的法律要件轉化為內部個資管理流程,可有效協助產業建立完善妥適的個人資料管理制度,符合個資法規要求。在新版個人資料保護法上路之際,導入TPIPAS取得dp.mark,不啻是企業降低個資法風險,提升內部個人資料管理能力的最佳策略。

英國通過「隱私及電子通訊規範」

  英國於今年5月26日通過「隱私及電子通訊規範」(The Privacy and Electronic Communications Regulations),實現隱私監督之責,以管控cookies或是侵害個人資料之行為。     新法納入歐盟於2009年e隱私指令中所決定之改變,旨在讓網路使用者自行決定資訊服務業或其他事業能儲存多少使用者之紀錄。但業者對此項新要求表示困惑,因此英國之隱私權主管監督機關資訊專員公署(Information Commissioner's Office,ICO)最近出版一份指引,指導網站如何遵守新法使用cookies功能之規定及履行告知義務之要求。然而指引中並未強制規定告知內容與方式,因此業者仍可自行決定如何最有效地履行告知義務。     ICO本週表示新法尚有一年之緩衝期間,讓業者調整使用cookies功能之方式。政府表示目前仍在與瀏覽企業者討論,如何透過瀏覽器頁面之設置取得當事人之同意,而此部分尚未規定在新法中。     「政府的指引太晚公布了,並且缺乏明確性,又無法確定新法是否能允許以瀏覽器技術作為解決之方法,這樣會讓業界無所適從」,任職於Pinsent Masons法律事務所的科技法律專家Clarie McCracken說,「此種非決定性之指引會使業者無法找到標準作法以避免觸犯新法。」。     ICO認為企業在新法正式施行前,最好趕快表明其如何使用cookies功能並制定相關規定以遵守新法。     新法同時要求特定企業當其所蒐集之個人資料遭受駭客攻擊或外洩時,其必須要告知消費者。根據新法,個人資料遭受侵害之定義為:某種安全狀態遭受攻擊,導致與公共電子通訊服務有關之個人資料被故意或不法毀損、滅失、竄改、越權揭露或存取、傳遞、儲存或其他相關利用。當上述情事發生時,公司必須通報ICO,說明大致情況及可能產生之結果,並提出公司將採取之因應措施,同時告知受害之消費者。

新加坡發佈《代理金融運行時安全防護框架》產業白皮書,協助金融AI代理之風險治理

新加坡發佈《代理金融運行時安全防護框架》產業白皮書,協助金融AI代理之風險治理 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年08月18日 今(2026)年7月3日,新加坡金融管理局(Monetary Authority of Singapore, 簡稱MAS)聯合多家國際金融機構與金融科技公司共同發布《代理金融運行時安全防護框架》(Safeguards for Agentic Finance at Runtime,簡稱SAFR)產業白皮書[1],針對金融領域AI代理(AI agents)提出前瞻性的治理框架。 壹、事件摘要 MAS於2025年11月發佈BuildFin.ai計畫,其目的是要讓金融機構、科技業者與研究機構一起解決金融業導入AI時的共同問題。簡單來說,BuildFin.ai計畫提供了金融科技業者一個應用共創平台,由業者提出問題,再讓產、官、研各界共同思索對策以促進金融業的AI應用,並同時強化其風險治理[2]。另外,隨著AI代理的新興技術發展,新加坡資訊通信媒體發展局(Infocomm Media Development Authority, IMDA)亦已於今年5月20日發布《代理式人工智慧治理示範框架》(Model AI Governance Framework for Agentic AI)第1.5版,透過風險評估機制、人類問責制、技術管控流程、終端使用者注意義務等面向建構AI代理的治理機制[3]。 因而,MAS在前述新加坡的政策趨勢下,也同步意識到金融領域導入AI代理技術的發展,包括金融AI代理可以發起支付、提交交易訂單、核准信用申請、申報監管報告,以及結算保險理賠等自主執行能力,其風險特性與傳統AI不同,因此有及早規劃因應的必要性。於是,MAS透過BuildFin.ai計畫與螞蟻國際、Circle、匯豐銀行、摩根大通、宏利、萬事達卡、華僑銀行和Visa等八大金融業界開會討論,決定共同撰寫SAFR產業白皮書,提供一套可操作性的治理框架,協助金融業者可以應用此方法以有效提升金融業導入AI代理的風險治理。 貳、重點說明 以下就SAFR分為兩部分進行簡要說明,第一部分為金融AI代理的系統風險,第二部分則為金融AI代理的治理架構: 一、金融AI代理的系統風險 (一)執行前保障(pre-execution assurance)的機制欠缺 傳統AI的風險治理主要管控在「部署前」與「使用後」,前者主要透過模型風險管理(model risk management)的方式,於部署前對AI系統進行驗證;後者則以審計(audit)方法去檢視事後發生的情況進行追蹤。然而,這兩種常規風險管理機制,都無法及時在AI代理決策執行前的當下就問題發生進行識別與處理,因此凸顯出對執行前保障的機制欠缺[4]。 (二)人機治理介面流於形式 現行人類審核機制目地主要應付於權宜之計,比如,一則通知、一封電子郵件警示,並未有具體的制度化與管理流程。換言之,沒有處理期限、缺乏標準的決策格式,也沒有審計記錄,SAFR批評這是流於形式、缺乏實質內容的人工監督[5]。 (三)碎片化的系統格式 新加坡的金融業者都各自於AI部署系統建立自身專屬的防護網(guardrails),其結果導致各系統間無法互相操作(non-interoperable),且無法在整個機構內部以一致的格式進行審計。因此,其風險並無法有效整合識別,不僅耗費成本過多,也無法讓金融業者能攜手合作處理[6]。 二、金融AI代理的治理架構 SAFR針對前述三大問題提出了應對方案,透過結構化的升級協議和統一的治理模式以解決AI系統的安全治理與監管挑戰。換言之,SAFR為AI代理定義了資料結構、評估邏輯與升級協議,並提出「治理封裝」(governance envelop)的技術概念,作為AI代理執行動作前的數位申請書,將其執行動作的參數、推理軌跡與身分元資料統合打包,並依SAFR的四階段治理流程進行管理以確保AI代理執行的即時把關[7]。 (一)身分驗證(Agent identity) AI代理的每項行動會綁定至一個已被認可且註冊的AI代理身分帳號,在進行任何其他評估流程之前,檢核系統必須先對照該AI代理的註冊身分進行驗證,並於AI代理帳號的註冊庫中進行查詢比對。另外由於AI代理會執行不同動作,一個AI代理可在不同行為註冊複數個身分帳號,檢核系統就會比對與判定該AI代理帳號的行為與身分是否吻合一致,若身分驗證失敗,檢核系統會拒絕AI代理的執行動作,並記錄於審計日誌中[8]。 (二)控制安全機制(Controls Repository) 控制安全機制是系統用來驗證其規則的場域,由於金融AI代理經過身分驗證後,其執行行為是否符合內部組織政策、金融法規、產品規則與使用者的授權範圍等,需要進一步的控管與檢核。因此,該系統會就允許的行動類型、決策邏輯、行為條件、有效期限與責任歸屬進行編碼操作,來逐一檢視AI代理的行為是否符合控制安全機制的要求[9]。 (三)結果處置引擎(Disposition Engine) 在結果處置引擎階段會根據控制安全機制的檢核結果給予裁示判斷,其判斷有四種結果,拒絕、升級、自動執行與觀察。拒絕為禁止其行動,升級則是要由人工審核,自動執行是通過並允許其行為,觀察則是認為有疑慮但損害不大者,可放行其行為但會被記錄在案供後續追蹤[10]。整體而言,透過不同層級的檢核標準以確認AI代理執行的範圍與權限。 (四)審計日誌(Audit Log) 最後審計日誌將會如實紀錄上面三階段的系統審核流程,並以「只能新增、無法修改」且「具備防篡改特徵(tamper-evident)」的形式,記錄了每一次的治理決策。每一筆記錄都包含了六個要素:提交時的治理封裝、作為行動檢查依據的授權令、結果處置引擎產生的結果、所套用的具體規則、得出該結果的依據,以及在每個階段所耗費的時間。透過此審計日誌具權威效力的記錄,可用於風險治理與生命週期的監督[11]。 參、事件評析 整體而言,SAFR藉由技術操作流程的治理框架來應對AI代理的新興發展,並藉由治理封裝的技術概念來實行四階段的驗證流程,以確保AI代理的有效監督。另外,SAFR又提供務實的解決方案,由於AI代理的運作早已有業者開發或部屬,如要用SAFR的治理機制其技術成本高昂,故提供匝道模式(gateway pattern)建立整體的外掛防護機制,不需要針對每個AI代理系統使用原生內嵌(native instrumentation)方式[12]。亦即,採取「先求有、再求好」的務實策略,雖然沒辦法提供最精準、最深層的檢核流程,但至少匝道模式能提供最基礎的技術防護措施,確保AI代理的風險可以於一定程度內控制,然後再針對新開發的AI代理要求以原生內嵌模式進行系統改良。 回到臺灣,目前金融領域已有大規模的AI導入,未來亦可預見AI代理的應用,其風險治理則必須謹慎對待。目前,金融監督管理委員會(下稱金管會)已於2024年6月20日發布「金融業運用人工智慧(AI)指引」,作為金融機構導入、使用及管理AI的參考[13]。為了因應AI代理趨勢的發展,行政院於今年7月核定頒布的「人工智慧風險分類框架」已針對AI代理的使用納入風險識別的子項目之一[14],並且金管會正研議將前沿AI(Frontier AI)[15]與AI代理[16]的應用作為金融風險治理的一環。 因此,新加坡與業界合作撰寫的產業白皮書對金管會而言是很好的借鏡經驗,透過業界第一手的實務觀察,再與政府和研究機構攜手合作,思考相對應的治理對策,並提出具操作性與前瞻性的技術防護措施,強化AI代理的風險治理。同時,SAFR的具體指導方針讓金融業者可以採用與施行,以降低AI代理的系統性風險,甚至金融專業領域自主形成的產業治理框架,對其他目的事業具有一定程度的示範效果。總的來說,新加坡AI代理的治理模式對於金融領域具有參考價值的重要性。 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://keid.nat.gov.tw/tips/) [1] Monetary Authority of Singapore, Safeguards for Agentic Finance at Runtime (SAFR), https://www.mas.gov.sg/publications/monographs-or-information-paper/2026/safeguards-for-agentic-finance-at-runtime (last visited August 18, 2026). [2] Monetary Authority of Singapore, MAS’ Financial AI Builder Programme - Buildfin.ai, https://www.mas.gov.sg/schemes-and-initiatives/buildfinai(last visited August 18, 2026). [3] 陳益智,新加坡代理AI治理示範框架對我國人工智慧基本法落地的啟示,https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=9511(最後瀏覽日:2026年9月9日)。 [4] Monetary Authority of Singapore, Safeguards for Agentic Finance at Runtime (SAFR) Version 1.0, p. 6. [5] id [6] id [7] id. at 7. [8] id. at 10. [9] id. at 10-11. [10] id. at 11-12. [11] id. at 12-13. [12] id. at 16. [13] 金融監督管理委員會,金管會發布「金融業運用人工智慧(AI)指引」,https://www.fsc.gov.tw/ch/home.jsp?id=96&parentpath=0,2&mcustomize=news_view.jsp&dataserno=202406200001&dtable=News(最後瀏覽日:2026年9月9日)。。 [14] 參考(B6)AI自主代理之授權外行為:AI Agent系統具備自主規劃、呼叫外部工具與持續執行複雜任務之能力,可能因目標設定不完整或環境變化,導致行為逐漸偏離原始指令,乃至自主取得超出授權範圍之系統存取權限。多代理人協作系統更可能因代理人間相互觸發,產生開發者與使用者均未預期的連鎖反應,使人類難以及時介入糾正。 [15] 金融監督管理委員會,金管會提醒金融業強化前沿AI模型攻擊風險整備,https://www.fsc.gov.tw/ch/home.jsp?id=96&parentpath=0,2&mcustomize=news_view.jsp&dataserno=202607140002&dtable=News(最後瀏覽日:2026年9月9日)。 [16] 經濟日報,金管會推動金融科技 規劃三大監理方向 建立「AI管 AI」新架構,https://money.udn.com/money/story/5613/9486677(最後瀏覽日:2026年9月9日)。

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