智慧財產權管理標準之建立-由管理系統標準談起(下)

刊登期別
第15卷,第11期,2003年11月
 

※ 智慧財產權管理標準之建立-由管理系統標準談起(下), 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=304&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/07/29)
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美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用

  在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代,巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存,「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。   美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性,美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC),讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類,並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享,會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式,各資料版本會被強制整合為特別形式,但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失,對研究產生不利的限制。有鑑於此,為更有效益的應用巨量資料,Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論­­—資料湖泊(Data Lake),此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中,目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。   與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data),保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料,減少資源上處理數據的必要,讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性:1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake,該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時,可協助維持資料的來源與真實性,並得以不同形式的醫療數據進行分析項目,例如患者再住院可能性的預測分析。   但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險,尤其是醫療保健領域,因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得,因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障,在建立安全的Data Lake之前,必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。

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  美國能源部於今年(2012)6月28日發布一套新的網路安全自我評估調查工具(Cybersecurity Self-Evaluation Survey Tool),以強化保護公共事業的業者避免遭受網路安全的攻擊,這套工具也是能源部為施行其於5月31日公布的網路安全能力成熟度模型(Cybersecurity Capability Maturity Model)的一部分,同時此模型的發展也是為了支持白宮的電力網路安全風險管理成熟度倡議( Electricity Subsector Cybersecurity Risk Management Maturity Initiative)。   網路安全成熟度模型的發展乃係由能源部與國土安全部共同領導,並且與業界、其他聯邦機構以及卡內基大學軟體工程研究所合作進行,該模型的四個目標在於:加強電力網路安全能力、使相關業者可以有效並持續設立網路安全能力的基準、分享知識、解決的方法與其他相關的參考資料、使業者得以排定對於改善網路安全的行動以及投資上的優先順序,以幫助業者發展並且評估他們的網路安全能力。   此次發佈的評估工具則是以問卷的方式,著重在情境式的認知與威脅及弱點的管理,而後能源部將針對自願提供評估結果的業者提供個案報告,幫助業者改善其網路安全能力,同時,能源部也建議業者,建立優先行動方案,以解決差距的問題,並且定期評估追蹤網路安全能力的改善進度,能源部也提醒業者注意網路威脅環境上與技術上的改變,以進行應變的評估。

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