iTunes販售的音樂將移除數位權利管理措施
大多數於iTunes(蘋果電腦販售數位音樂的商店)販售的數位音樂，將被移除音樂上的數位權利管理措施(DRM)。iPod的製造者在2009年1月6日發表聲明，將於iTunes販售多元化價格的音樂，價錢將介於美金$0.76和1.3元之間。著作保護軟體(copy-protection sofeware)同時也稱為DRM「數位權利管理措施」(digital right management)，此項措施就像一個標籤記號，其設計是為了預防人們非法下載音樂，並且同時避免他們複製音樂於其他的電子裝置，而導致降低銷售量。
iTunes將移除八百萬首歌曲的數位權利管理措施。蘋果電腦的執行長Steve Jobs早在2007年2月公開呼籲知名唱片公司放棄數位權利管理措施，但唱片公司藉此希望iTutes改變以一首歌曲固定價格美金$0.99元的規定，用以多元化的價格販賣歌曲作為交換的條件。 另外，iTunes提供消費者一個簡單的方式，只要在每首音樂多付美金$0.3元，或者是多付每張專輯價錢30%的金額，即可將原先買到的音樂換為移除數位權利管理措施的音樂。Steve Jobs說到，我們十分興奮可以在iTune提供消費者沒有數位權利管理措施的音樂，使用iPhone 3G的消費者能夠在任何地區、任何時候以同樣的價錢去下載音樂。iPod Touch Wifi的使用者同樣也可以在App Store(蘋果電腦官方線上商店)去買到同樣無數位權利管理措施的歌曲 。
陳依婷
法務專員 編譯整理
http://www.theglobeandmail.com/servlet/story/RTGAM.20090106.wgtappledrm0106，最後瀏覽日：2009年01月14日
日本IT總合戰略本部於2019年3月18日公告提出「數位程序法案（デジタル手続法案）」，本法案係集結多部法律修正案之包裹法案，包含行政程序網路化法（行政手続オンライン化）、居民基本簿冊法（住民基本台帳法）、官方個人認證法（公的個人認証法）、及個人編號法（マイナンバー法）。該法案的目的，在於應用資通訊技術簡化行政運作並提高使用便利性，藉此增進行政效率，因此在相關法令中明文擬定行政數位化的基本原則，增修推動行政程序線上辦理的共通規定與配套措施，賦予行政機關應履行的各項法定義務，同時為落實各領域推展行政數位化的規劃，制定個別具體規範。 於制定行政數位化基本原則、與增訂推動行政程序線上辦理的共通規定與配套措施之部分，主要為修正原「行政程序網路化法」，更名為「數位行政推進法（デジタル行政推進法）」，定位該法目標與功能為促進社會整體數位化，使國家、地方公共團體、民間業者、國民與其他人於從事各種社會活動時，均能享受到資通訊技術帶來的便利性。該法要求的基本原則，包含數位優先（digital first， 藉由數位手段一體化完成各項手續或服務）、免去重複提供資訊（once only，曾提供的資訊得被保留供再次使用）以及一步到位（connected one-step，謀求複數的程序或服務簡化為一步到位）。至於推動行政程序線上辦理的共通規定與配套措施，則包含要求地方公共團體須致力於達成行政程序線上辦理的目標，授權主管機關訂定得辦理網路身分認證與支付手續費等數位化法定程序、要求行政機關提出實現行政程序線上辦理與廢除紙本附件流程的資訊系統整備計畫等。 另一方面，針對各領域推展行政數位化的具體規範，該法案預備修正「居民基本簿冊法」、「官方個人認證法」以及「個人編號法」，主要內容包含：1. 保存個人電子認證資訊等相關官方服務的適用對象擴及旅外國民，同時得發行旅外國民之官方個人認證之電子證明書與個人編號卡，使其得透過網路使用相關的行政電子化服務；2. 長期且確實保存本人過去的居住遷徙紀錄，增設住民票註銷後原有相關記錄仍予以保留的「除票」制度，使國民過去的居住地紀錄，不會因為變更戶籍、依法註銷原戶籍地的住民票而消失；3. 過去使用官方個人認證之電子證明書與個人編號卡時須輸入密碼，官方個人認證法修正案則授權主管機關增設其他不需輸入密碼的使用方式，以呼應擴大電子證明書使用範圍的政策規劃；4. 賦予個人編號IC卡（マイナンバーカード）作為獨立有效之身分證明文件的地位，廢止原依法需和個人編號IC卡併用的紙本通知卡（通知カード）制度，免去個人住所等基本資料變更時，需同步更正通知卡紙本登載資訊的行政程序，減輕主管機關負擔。
美國尋求ITC調查營業秘密盜用案件逐年增加近年來透過美國國際貿易委員會（International Trade Commission，簡稱ITC）調查營業秘密盜用的案件逐年增加，從2018 年僅有2件到2021年已增加至9件，此現象可能與疫情期間大量員工離職流動有關，預期2022年會有更多員工流動的情況，也將使企業面臨更大的營業秘密盜用風險。 雖然過往熟知ITC是專利糾紛的戰場，但ITC對於構成營業秘密盜用的「不公平行為」也有管轄權。尋求ITC營業秘密盜用調查和傳統聯邦或州法院訴訟相比的好處包括：(1) ITC可管轄在發生在美國以外的營業秘密盜用行為、(2) ITC調查時間短，平均在15-18個月會做出處置、(3) 向ITC尋求救濟時間未有限制，聯邦或州法院則會要求在發現或應該發現營業秘密盜用行為起3-5年內應提出。 若ITC對於營業秘密盜用調查成立，請求人可取得排除令（exclusion order）禁止因盜用營業秘密產生的商品進入美國，也可取得制止令（cease-and-desist order）停止已在美國的被訴產品銷售。雖然ITC不能提供金錢賠償，但企業可同時向聯邦或州法院提出訴訟請求金錢賠償，且與專利案件不同，ITC關於營業秘密調查的勝利對於尋求金錢賠償的地方法院訴訟具有排他性影響（preclusive effect）。 因此，當面臨營業秘密盜用者不在美國或需要在短時間取得調查結果的情況，尋求ITC營業秘密盜用調查對企業會是有利的做法。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）」
日本發布策略性資料使用之資料管理指南，旨在協助企業將資料視為資產與產品，以策略性的運用資料日本獨立行政法人情報處理推進機構於2025年6月11日發布《日本發布策略性資料使用之資料管理指南（下稱《指南》）》，旨在協助企業將資料視為資產與產品，以策略性的運用資料。 《指南》指出，資料管理是指企業針對其所擁有的所有資料，進行有效率的收集、整理、保存、共享、分析與運用的一套系統化流程，其目的是為了透過確保資料品質及正確性，協助業務決策，並確保企業的競爭優勢。 在現代企業經營中，資料具有雙重屬性，亦即資料除了是企業重要的經營資產，同時也是企業的產品之一。作為資產的資料如同設備等一般資產，是可供銷售或提供服務的資產，故為最大化其價值並促進成長，需要進行適當管理與投資。此外，由於資料具有可複製性，因此一經外洩，將會造成廣泛且持續性的影響，因此需進行資料管理以確保資料安全性；作為產品的資料則需要有效的整備及管理，以確保維持其正確性所需的品質。 根據《指南》，資料管理的核心在於其需要貫穿資料生命週期，且隨著數位化的進展，對於資料管理亦產生新的需求，例如針對資料多元運用需求之應對、資料須具備可追溯性、針對機密資料之管理方式、確保資料安全性及資料品質等。 為因應新興資料管理需求，《指南》建議可透過評估自身定位、規劃必要體制、思考資料策略及管理架構、盤點企業既有資料及必要資料、培養及建立企業從決策層到執行層的人員均重視資料的資料文化，以及減少不必要或易出錯的作業流程等六項具體措施，建立企業自身貫穿資料生命週期之資料管理流程。 我國企業如欲逐步建立並落實貫穿資料生命週期的資料管理流程，可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》，作為資料管理流程設計與實務落實之參考，以強化自身資料管理能力。 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://www.tips.org.tw）
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。