新興網路音樂流通模式之法律政策趨勢與實例研討
邱映曦
資深研究協理 編譯整理
郭戎晉
副主任兼應研組組長 編譯整理
2025年6月23日，韓國個人資料保護委員會（개인정보보호위원회，下簡稱個資會）宣布修訂《個人資料保護法施行令》（개인정보 보호법 시행령）草案，擴大「本人傳輸請求權」（본인전송요구권）制度的適用範圍至特定大型個人資料處理者（개인정보처리자）。 南韓政府於2024年3月開始實施MyData（마이데이터）制度，賦予其國民「本人傳輸請求權」。所謂「本人傳輸請求權」，係指當事人向資料持有者請求傳輸個人資料給自己或特定第三方的權利，而個人資料則係指包含所有能夠識別本人身分或與本人有直接關聯的資訊。 本人傳輸請求權的立法目的，在於解決當事人將資料授權予特定企業或機關使用後，無法追蹤個人資料動向的問題。當事人可透過行使本人資料傳輸請求權，隨時確認資料如何被使用、有無被再次轉交他方，以及自由決定是否收回或轉移持有者擁有的個人資料。有助於解決個人資料利用權限一經授權後便難以掌控的問題，並提高國民對於個人資料的自主控制能力。 本次修法前，本人資料請求權的適用範圍僅限於醫療與電信產業，個人資料保護法施行令預告修訂草案進一步將符合以下標準的個人資料處理者納入本人傳輸請求權適用範圍： 1. 年營業額達1500億韓元以上的企業； 2. 持有個人資料人數達100萬人以上的企業或機構； 3. 敏感資料、高識別度資料達5萬人以上的企業或機構； 4. 2萬人以上大學或公部門機關。 韓國個資會此次提出的預告修訂草案，建立了一套可跨領域適用的個人資料管理政策架構，為國民資料自主性與控制權提供更完整的保護，值得作為我國個人資料治理制度之參考。
加州通過學生線上個人資料保護法案（the Student Online Personal Information Protection Act）隨著越來越多學校使用線上教育技術產品發展教學課程，並透過第三方服務提供者之技術蒐集學生的學習進度等相關資訊，資訊洩漏、駭客入侵、敏感資訊誤用或濫用等問題也因應而生。於2014年9月30日，加州州長Jerry Brown宣布幾項對加州居民隱私保護具有重要突破的法案，其中最引人關注的便是編號SB1177號法案，又稱學生線上個人資料保護法案（the Student Online Personal Information Protection Act，簡稱SOPIPA）。 SOPIPA禁止K-12學生線上教育服務經營者(operator)為下列行為，包括：(一)禁止線上教育服務經營者利用因提供服務所得之個人資料為目標行為(targeted marketing)、(二)禁止線上教育服務經營者基於非教育目的，運用因提供服務所得之個人資料為學生資料之串檔、(三)販賣學生之資訊、以及(四)除另有規定，禁止披露涵蓋資訊（covered information）。所稱之涵蓋資訊係指由K-12教育機構之雇員或學生所提供或製作之個人化可識別資訊(personally identifiable information)，或是線上教育服務經營者因提供服務所得之描述性或可識別之資訊(descriptive or identifiable information)。 此外，SOPIPA線上教育服務經營者應採取適當安全的維護措施，以確保持有之涵蓋資訊的安全。同時，線上教育服務經營者應在有關教育機構的要求下，刪除學生之涵蓋資訊。 SOPIPA預計於2016年1月1日生效，將適用於與K-12學校簽有契約之大型教育技術與雲端服務提供者，同時也將適用於未與K-12學校簽署契約，但為該學校所使用之小型K-12技術網站、服務或APP等等。
新加坡網路安全局發布人工智慧系統安全指南，以降低AI系統潛在風險新加坡網路安全局（Cyber Security Agency of Singapore, CSA）於2024年10月15日發布人工智慧系統安全指南（Guidelines on Securing AI Systems），旨在強化AI系統安全，協助組織以安全之方式運用AI，降低潛在風險。 該指南將AI系統生命週期分成五個關鍵階段，分別針對各階段的安全風險，提出相關防範措施： （1）規劃與設計：提高AI安全風險認知能力，進行安全風險評估。 （2）開發：提升訓練資料、模型、應用程式介面與軟體庫之供應安全，確保供應商遵守安全政策與國際標準或進行風險管理；並辨識、追蹤及保護AI相關資產（例如模型、資料、輸入指令），以確保AI開發環境安全。 （3）部署：適用標準安全措施（例如存取控制、日誌記錄），並建立事件管理程序。 （4）運作與維護：持續監控AI系統的輸入和輸出，偵測異常與潛在攻擊，並建立漏洞揭露流程。 （5）壽命終期：應根據相關行業標準或法規，對資料與模型進行適當之處理、銷毀，防止未經授權之存取。 CSA期待該指南發布後，將有助於預防供應鏈攻擊（supply chain attacks）、對抗式機器學習攻擊（Adversarial Machine Learning attacks）等安全風險，確保AI系統的整體安全與穩定運行。
日本電業節能義務之介紹