Comcast可能因違反FCC之網路開放原則而受罰

  美國聯邦通訊傳播委員會(Federal Communications Commission, FCC)主席Kevin Martin於今年(2008)7月11日表示,就Free Press、Public Knowledge、ConsumersUnion等消費者權益促進團體向FCC投訴有線電視系統業者Comcast故意阻擋BitTorrent之流量違反FCC之網路開放原則一案,他將建議FCC要求Comcast揭露其相關行為,並提醒用戶其過濾流量之行為與方式。

 

  2007年11月時,Free Press、Public Knowledge、ConsumersUnion等消費者權益促進團體向FCC投訴有線電視系統業者Comcast故意阻擋P2P流量的行為已經違反FCC於2005年時發佈之網路開放原則。該網路開放原則包括消費者有權透過網路接近任何合法內容;消費者可透過網路自由使用任何合法之應用服務;消費者可自由將任何合法之設備與網路連接;消費者有權在各網路、應用服務或內容提供者間自由選擇。

 

  針對前述投訴,一開始Comcast矢口否認有任何阻擋P2P資料流量之行為,隨後Comcast則改口其對於P2P資料流量之「延遲」乃是一種合理的網路管理(reasonable network management),並不違反FCC之原則。

 

  嗣後,FCC於今年(2008)1月份公開徵求公眾意見,並持續就此一申訴進行調查。Comcast亦在6月份公布新的網路管理政策,其表示未來將不再針對特定伺服器進行網路管理,而是改以網路流量使用較高之用戶為目標,以過濾垃圾郵件、偵測惡意程式或流量以防止病毒散佈、限制或暫時延遲P2P資料流量等方式以控制或限制網路使用。

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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)。

歐盟資料保護工作小組修正通過個人資料侵害通報指引

歐盟資料保護工作小組修正通過「個人資料侵害通報指引」 資訊工業策進會科技法律研究所 法律研究員 李哲明 2018年3月31日 壹、事件摘要   因應歐盟「通用資料保護規則」(The General Data Protection Regulation,或有譯為一般資料保護規則,下簡稱GDPR)執法即將上路,針對個人資料侵害之通報義務,歐盟資料保護工作小組(Article 29 Data Protection Working Party, WP29)特於本(2018)年2月6日修正通過「個人資料侵害通報指引」(Guidelines on Personal data breach notification under Regulation 2016/679),其中就GDPR所規範個資侵害之定義、對監管機關之通報、與個資當事人之溝通、風險及高風險評估、當責與紀錄保存及其他法律文件所規定之通報義務等,均設有詳盡說明與事例。 貳、重點說明 一、何謂個資侵害?個資侵害區分為哪些種類?   依據GDPR第4條(12)之定義,個資侵害係指:「個人資料因安全性之侵害所導致意外或非法之毀損、喪失、修改、未經授權之揭露、存取、個資傳輸、儲存或其他處理。」舉例來說,個人資料之喪失包括含有控制者(controller)顧客資料庫的備份設備之遺失或遭竊取。另一例子則為整份個資的唯一檔案遭勒索軟體加密,或經控制者加密,但其金鑰已滅失。依據資訊安全三原則,個資侵害之種類區分為: 機密性侵害(Confidentiality breach):未經授權、意外揭露或獲取個人資料。 完整性侵害(Integrity breach):未經授權或意外竄改個人資料。 可用性侵害(Availability breach):在意外或未經授權之情況下,遺失個人資料存取權限或資料遭銷燬。 二、何時應為通知?   按GDPR第33條(1)之規定,當個資侵害發生時,在如果可行之情況下,控制者應即時(不得無故拖延)於知悉侵害時起72小時內,依第55條之規定,將個資侵害情事通報監管機關。但個資侵害不會對自然人之權利和自由造成風險者,不在此限。倘未能於72小時內通報監管機關者,應敘明遲延之事由。 三、控制者「知悉」時點之判斷標準為何?   歐盟資料保護工作小組認為,當控制者對發生導致個人資料侵害的安全事件達「合理確信的程度」(reasonable degree of certainty)時,即應視為其已知悉。以具體事例而言,下列情況均屬所謂「知悉」: 在未加密個人資料的情況下遺失USB密鑰(USB Key),通常無法確定是否有未經授權者將獲致存取資料權限。即使控制者可能無法確定是否發生機密性侵害情事,惟仍應為通知,因發生可用性侵害之情事,且已達合理確信的程度。   故應以控制者意識到該密鑰遺失時起為其「知悉」時點。 第三人通知控制者其意外地收到控制者的客戶個人資料,並提供該揭露係未經授權之證據。當侵害保密性之明確證據提交控制者時,即為其「知悉」時點。如:誤寄之電子郵件,經非原定收件人通知寄件者之情形。 當控制者檢測到其網路恐遭入侵,並針對其系統進行檢測以確認個人資料是否遭洩漏,嗣後復經證實情況屬實,此際即屬「知悉」。 網路犯罪者在駭入系統後,聯繫控制者以索要贖金。在這種情況下,控制者經檢測系統並確認受攻擊後,亦屬「知悉」。   值得注意的是,在經個人、媒體組織、其他來源或控制者自我檢測後,控制者或將進行短暫調查,以確定是否發生侵害之事實。於此調查期間內所發現之最新侵害情況,控制者將不會被視為「知悉」。然而,控制者應儘速展開初步調查,以形成是否發生侵害事故之合理確信,隨後可另進行更詳盡之調查。 四、共同(聯合)控制者之義務及其責任分配原則   GDPR第26條針對共同控制者及其如何確定各自之法遵義務,設有相關規定,包括決定由哪一方負責遵循第33條(對主管機關通報)與第34條(對當事人通知)之義務。歐盟資料保護工作小組建議透過共同控制者間之契約協議,約明哪一方係居主要地位者,或須負責盡到個資侵害時,GDPR所定之通知義務,並載於契約條款中。 五、通報監管機關與提供資訊義務   當控制者通報監管機關個資侵害情事時,至少應包括下列事項 (GDPR第33條(3)參照): 敘述個人資料侵害之性質,包括但不限於所涉之相關個資當事人、個資紀錄及其類別、數量。 傳達資料保護長(DPO)或其他聯絡人之姓名與聯絡方式,俾利獲得進一步資訊。 說明個資侵害可能之後果。 描述控制者為解決個資侵害業已採取或擬採行之措施,在適當情況下,酌情採取措施以減輕可能產生之不利影響。   以上乃GDPR要求通報監管機關之最基本事項,在必要時,控制者仍應盡力提供其他細節。舉例而言,控制者如認為其處理者係個資侵害事件之根因(root cause),此時通報並指明對象即可警示委託同一處理者之其他控制者。 六、分階段通知   鑒於個資事故之性質不一,控制者通常需進一步調查始能確定全部相關事實,GDPR第33條(4)爰設有得分階段通知(notification in phases)之規定。凡於通報時,無法同時提供之資訊,得分階段提供之。但不得有不必要之遲延。同理,在首次通報後之後續調查中,如發現該事件業已受到控制且並未實際發生個資侵害情事,控制者可向監管機關為更新。 七、免通報事由   依據GDPR第33(1)條規定,個資侵害不會對自然人之權利和自由造成風險者,毋庸向監管機關通報。如:該遭洩露之個人資料業經公開使用,故並未對個人資料當事人構成可能的風險。   必須強調的是,在某些情形下,未為通報亦可能代表既有安全維護措施之缺乏或不足。此時監管機關將可能同時針對未為通報(監管機關)或通知(當事人),以及安全維護措施之缺乏或不足,以違反第33條或(及)34條與第32條等獨立義務規定為由,而依第83條4(a)之規定,併予裁罰。 參、事件評析 一、我國企業於歐盟設有分支機構或據點者,宜指派專人負責法遵事宜   揆諸GDPR前揭規定,當個資侵害發生時,控制者應即時且不得無故拖延於知悉時起72小時內,將個資侵害情事通報監管機關。未能履踐義務者,將面臨最高達該企業前一會計年度全球營業額之2%或1千萬歐元,取其較高者之裁罰。我國無論金融業、航運業、航空運輸業、電子製造業及進出口貿易業者等,均或有於歐盟成員國境內或歐洲經濟區(European Economic Area)當地設立子公司或營業據點。因此,在GDPR法遵衝擊的倒數時刻,指派具瞭解GDPR規定、當地個資隱私法遵規範、擅長與隱私執法機構溝通及充要語言能力者專責法遵業務實刻不容緩。蓋此舉可避免我國企業母公司鞭長莫及,未能及時處置而致罹法典之憾。 二、全面檢視個資業務流程,完備個資盤點與風險評鑑作業,掌握企業法遵現況   企業應全面檢視業務流程,先自重要核心業務中析出個資作業流,搭配全面個資盤點,並利用盤點結果進行風險評鑑,再針對其結果就不同等級之風險採行相對應之管控措施。此外,於全業務流程中,亦宜採行最小化蒐集原則,避免蒐集過多不必要之個人資料,尤其是GDPR所定義之敏感個資(如:種族、民族血統、政治觀點、宗教信仰、哲學信仰、工會會員資格等個人資料,及遺傳資料的處理,用於識別特定自然人之生物識別資料、健康資料、性生活、性取向等)或犯罪前科資料,俾降低個人資料蒐集、處理、利用、檔案保存及銷燬之全生命週期流程中的風險。此舉亦契合我國個人資料保護法第5條所揭櫫之原則。 三、立法要求一定規模以上之企業須通過個資隱私法遵第三方認(驗)證,並建置認證資訊公開平台   鑒於國際法遵衝擊以及隱私保護要求之標準線日漸提升,我國企業除自主導入、建置並維運相關個資保護與管理制度以資因應,更有賴政府透過法令(如:修正個人資料保護法)強制要求一定規模以上之企業通過第三方專業驗證,俾消弭風險於日常準備之中。蓋我國具一定規模以上企業,無論其係屬何種業別,一旦違反國際法遵要求,遭致鉅額裁罰,其影響結果將不僅止於單一企業,更將嚴重衝擊該產業乃至於國家整體經貿發展。職是,採法律強制要求企業定期接受獨立、公正及專業第三方認(驗)證,咸有其實益性與必要性。

麥當勞在歐盟失去其使用「Big Mac」的部分商標權利

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