2014年7月歐盟法院宣告2006年起施行的「資料保留指令」無效,該指令允許警察機關使用私人通聯記錄,但不允許揭示通訊內容。資料保留指令之所以被歐盟法院廢止,起因於不合乎比例原則及沒有充分的保護措施,該指令規定歐盟成員國必須強制規定電信公司必須保留客戶最近六個月到十二個月的通聯紀錄,不過在歐盟法院廢止指令之前,德國憲法法院在2010年時就已經以違反憲法為由停止執行指令。 惟在2015年1月,伊斯蘭激進主義份子的恐怖攻擊事件,共12人被射殺。因此德國總理梅克爾2015年1月在下議院針對該恐怖事件發表演說,雖因美國的史諾登事件,揭露美國政府大量監聽私人通訊和監視網路流量的行動,而引起了德國人對隱私權保護的關注,但梅克爾表示德國各層級的部會首長都同意有使用私人通聯記錄的需要、使嫌疑犯的通聯記錄能夠被警方用來偵查犯罪,但應該由法律規範資料保留的期間限制,她敦促各界向歐盟委員會施加壓力,重新訂定資料保留指令,使各歐盟成員國能修正國內法律。 歐盟委員會正在評估此法制議題,並考慮向歐盟議會、各成員國、民間團體、執法部門和個資保護組織間建立開放式對話,決定是否有需要訂定新指令;但德國司法部長並不贊成梅克爾擴大監督人民通訊的想法,認為這是過於倉促的行動,而且除了資訊記錄留存外,德國政府也儲存所有媒體資料並限制媒體自由,他認為這並不合適。 目前英國國內保守黨和自由黨現正為新修訂的通訊資料法,為人民隱私權的保護範圍爭論不休,而美國由於近年受到不少駭客攻擊,故美國總統歐巴馬採取與梅克爾相似的立場,希望能擴張執法機關的權力,公開提倡強化美國網路安全相關法規。
地理空間資料(Geospatial Data)Google地圖、GPS導航、Facebook定位打卡、「台北等公車」、Uber叫車,「地理空間資料」(Geospatial Data)的運用已經滲透現代人的生活。然而,究竟什麼是「地理空間資料」?所謂「地理空間資料」,依美國的《2018年地理空間資料法》 (Geospatial Data Act of 2018)的定義:「與地球上緊扣相關的位置資訊,包含辨識地球上的地理位置和自然或結構特徵與疆界。在向量資料組(Vector Dataset)中,大致以點、線、多邊形或複雜的地理特徵或現象呈現。該資料可能透過遙測(Remote Sensing)、製圖(Mapping)和量測(Surveying)科技取得。」 地理空間資料涉及地理學、地圖學(Cartography)、地理資訊系統學(Geographical Information Science, GIScience)及許多相關的科學領域。互動式的時間與空間功能,成就了當今混和空間與時間的資訊爆炸,更是五花八門運用地理資訊的手機應用程式之基礎等。應用場景涉及政府、商業、社會各層面,順利達成多元且重要的任務,例如:疾病通報、環境監測和公共安全。2017年Google於委託AlphaBeta的分析報告指出:「全球地理空間資料相關服務每年有四千億美元的產值、節省消費者超過五千五百億美元的燃料和時間成本、直接創造四百萬份工作機會。透過電子地圖服務,如:提高顧客流量的免費行銷工具Google My Business,更促使小型商家產生1.2兆美金的營業額。」
歐盟資通安全局發布《物聯網安全準則-安全的物聯網供應鏈》歐盟資通安全局(European Union Agency for Cybersecurity, ENISA)於2020年11月發布《物聯網安全準則-安全的物聯網供應鏈》(Guidelines for Securing the IoT – Secure Supply Chain for IoT),旨在解決IoT供應鏈安全性的相關資安挑戰,幫助IoT設備供應鏈中的所有利害關係人,在構建或評估IoT技術時作出更好的安全決策。 本文件分析IoT供應鏈各個不同階段的重要資安議題,包括概念構想階段、開發階段、生產製造階段、使用階段及退場階段等。概念構想階段對於建立基本安全基礎非常重要,應兼顧實體安全和網路安全。開發階段包含軟體和硬體,生產階段涉及複雜的上下游供應鏈,此二階段因參與者眾多,觸及的資安議題也相當複雜。例如駭客藉由植入惡意程式,進行違背系統預設用途的其他行為;或是因為舊版本的系統無法隨技術的推展進行更新,而產生系統漏洞。於使用階段,開發人員應與使用者緊密合作,持續監督IoT設備使用安全。退場階段則需要安全地處理IoT設備所蒐集的資料,以及考慮電子設備回收可能造成大量汙染的問題。 總體而言,解決IoT資安問題,需要各個利害關係人彼此建立信賴關係,並進一步培養網路安全相關專業知識。在產品設計上則須遵守現有共通的安全性原則,並對產品設計保持透明性,以符合資安要求。
日本經濟產業省發布《運用AI民事責任之解釋適用指引》,促進AI普及運用日本經濟產業省於2026年4月9日發布運用AI民事責任之解釋適用指引(AI利活用における民事責任の解釈適用に関する手引き),旨在闡明AI開發、提供及使用過程中造成損害之民事責任分配,提升責任可預見性,促進AI普及運用。 指引依據現行規範與判例歸納運用AI的民事責任,並針對AI運用型態進行分類,提出民事責任解釋適用之建議方向。具體分類與建議方向如下: 1.輔助與支援型AI:指AI僅作為判斷之輔助或支援,最終仍須由人類介入判斷或行動的AI類型。AI使用者是否使用AI,並不影響AI使用者應負之注意義務,AI使用者仍須在具體情況下做出適當判斷與行動。在由AI使用者自行負責判斷AI輸出內容是否適當的前提下,AI開發者與AI提供者仍須說明AI性能限制與重大風險,並對AI使用者難以預見的風險,採取相應設計措施。 2.依賴與代替型AI:指設計本身就預期用AI取代人類判斷或行動,並且在使用時以AI輸出結果作為主要依據的AI類型。使用依賴與代替型AI時,AI使用者的注意義務已從做出適當判斷與行動,轉變為確保AI系統能被妥善管理與運作。AI開發者與AI提供者則須維持AI的精準度與安全性,對AI於合理可行的範圍內採取相對應的安全與風險控制設計,並向AI使用者進行相關說明。