歐洲議會於2009年3月26日,以大多數支持Lambrinidis報告中關於網路上個人自由保護之投票結果,反對法國政府和著作權行業提出的修正案。歐洲議會的態度是「保障所有公民接近使用網路就如同保障所有公民接受教育」,而且「政府或私人組織不能以處罰之方式拒給這種接近使用的權利」。歐洲議會議員要求會員國政府需體認到網路是一個有效增加公民權利義務之特殊機會,就這方面而言,使用網路及網路內容是一個關鍵要素。
這份報告被歐洲議會議員所採用,得以認識到提供安全措施來保護網路使用者(特別是孩童)之必要性,由於使用者可能會因使用網路,而暴露在成為罪犯或恐怖份子的犯罪工具的風險中。報告中提出方案對抗網路犯罪,但同時也要求在安全及網路使用者基本權利保障中尋求平衡點。 此報告否定法國所提之修正案,歐洲議會又再度否決由法國努力推動「網路侵權三振法案」(three strikes file-sharing law)。歐洲議會認為對於所有網路使用者的監測活動及對於侵權者之處罰有違比例原則。歐洲議會亦公開支持「網路權利憲章」(Internet Bill of Rights)以及推動「隱私權設計」(privacy by design)宗旨。
歐盟「人工智慧法」達成政治協議, 逐步建立AI準則 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年12月25日 隨著AI(人工智慧)快速發展,在各領域之應用日益廣泛,已逐漸成為國際政策、規範、立法討論之重點。其中歐盟人工智慧法案(Artificial Intelligence Act, AI Act,以下簡稱AIA法案)係全球首部全面規範人工智慧之法律架構,並於2023年12月9日由歐洲議會及歐盟部長歷史會達成重要政治協議[1],尚待正式批准。 壹、發佈背景 歐洲議會及歐盟部長理事會針對AIA法案已於本年12月9日達成暫時政治協議,尚待正式批准。在法案普遍實施前之過渡期,歐盟執委會將公布人工智慧協定(AI Pact),其將號召來自歐洲及世界各地AI開發者自願承諾履行人工智慧法之關鍵義務。 歐盟人工智慧法係歐盟執委會於2021年4月提出,係全球首項關於人工智慧的全面法律架構,該項新法係歐盟打造可信賴AI之方式,將基於AI未來可證定義(future proof definition),以等同作法直接適用於所有會員國[2]。 貳、內容摘要 AIA法案旨在確保進入並於歐盟使用之AI人工智慧系統是安全及可信賴的,並尊重人類基本權利及歐盟價值觀,在創新及權利義務中取得平衡。對於人工智慧可能對社會造成之危害,遵循以風險為基礎模式(risk-based approach),即風險越高,規則越嚴格,現階段將風險分為:最小風險(Minimal risk)、高風險(High-risk)、無法接受的風險(Unacceptable risk)、特定透明度風險(Specific transparency risk)[3]。與委員會最初建議版本相比,此次臨時協定主要新增內容歸納如下: 臨時協議確立廣泛域外適用之範圍,包含但不限於在歐盟內提供或部署人工智慧系統的企業[4]。但澄清該法案不適用於專門用於軍事或國防目的之系統。同樣,該協定規定不適用於研究和創新目的之人工智慧系統,也不適用於非專業原因之個人AI使用。 臨時協議針對通用AI(General purpose AI)[5]模型,訂定相關規定以確保價值鏈之透明度;針對可能造成系統性風險之強大模型,訂定風險管理與重要事件監管、執行模型評估與對抗性測試等相關義務。這些義務將由執委會與業界、科學社群、民間及其他利害關係人共同制定行為準則(Codes of practices)。 考量到人工智慧系統可用於不同目的之情況,臨時協議針對通用AI系統整合至高風險系統,並就基礎模型部分商定具體規則,其於投放市場之前須遵守特定之透明度義務,另強調對於情緒識別系統有義務在自然人接觸到使用這種系統時通知他們。 臨時協議針對違反禁止之AI應用,罰款金額自3,500萬歐元 或全球年營業額7%(以較高者為準)。針對違反其他義務罰款1,500萬歐元或全球年營業額3%,提供不正確資訊罰 款750萬歐元或全球年營業額1.5%。針對中小及新創企業違反人工智慧法之行政罰款將設定適當之上限。 參、評估分析 在人工智慧系統之快速發展衝擊各國社會、經濟、國力等關鍵因素,如何平衡技術創新帶來之便利及保護人類基本權利係各國立法重點。此次歐盟委員會、理事會和議會共同對其2021年4月提出之AIA法案進行審議並通過臨時協議,係歐洲各國對於現下人工智慧運作之監管進行全面的討論及認可結果,對其他國家未來立法及規範有一定之指引效果。 此次臨時協議主要針對人工智慧定義及適用範圍進行確定定義,確認人工智慧系統產業鏈之提供者及部署者有其相應之權利義務,間接擴大歐盟在人工智慧領域之管轄範圍,並對於人工智慧系統的定義縮小,確保傳統計算過程及單純軟體使用不會被無意中禁止。對於通用人工智慧基礎模型之部分僅初步達成應訂定相關監管,並對基礎模型之提供者應施加更重之執行義務。然由於涉及層面過廣,仍需業界、科學社群、民間及其他利害關係人討論準則之制定。 面對AI人工智慧之快速發展,各國在人工智慧之風險分級、資安監管、法律規範、資訊安全等議題持續被廣泛討論,財團法人資訊工業策進會科技法律研究所長期致力於促進國家科技法制環境,將持續觀測各國法令動態,提出我國人工智慧規範之訂定方向及建議。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw) [1]Artificial Intelligence Act: deal on comprehensive rules for trustworthy AI,https://www.europarl.europa.eu/news/en/press-room/20231206IPR15699/artificial-intelligence-act-deal-on-comprehensive-rules-for-trustworthy-ai (last visited December 25, 2023). [2]European Commission, Commission welcomes political agreement on Artificial Intelligence Act,https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_23_6473 (last visited December 25, 2023). [3]Artificial intelligence act,P5-7,https://superintelligenz.eu/wp-content/uploads/2023/07/EPRS_BRI2021698792_EN.pdf(last visited December 25, 2023). [4]GIBSON DUNN, The EU Agrees on a Path Forward for the AI Act,https://www.gibsondunn.com/eu-agrees-on-a-path-forward-for-the-ai-act/#_ftn2 (last visited December 25, 2023). [5]General purpose AI-consisting of models that “are trained on broad data at scale, are designed for generality of output, and can be adapted to a wide range of distinctive tasks”, GIBSON DUNN, The EU Agrees on a Path Forward for the AI Act,https://www.gibsondunn.com/eu-agrees-on-a-path-forward-for-the-ai-act/#_ftn2(last visited December 25, 2023).
歐盟執委會發佈產品能源標章政策研究報告歐盟實施能源標示(Energy Label)制度已屆滿20週年,目前能源標示制度下,主要針對家電產品(house appliances)之能源標示進行管制,共分為七個層級,即A、B、C、D四等級外,另於能源效率表現較好之A等級之上,再行劃分A+、A++、A+++三等級。 歐盟執委會於2012年10月下旬公告能源標示市場調查研究,期在目前能源標示制度(Directive 2010/30/EU)下,探究未來二種可導入的模式: 模式一,導入碳足跡(carbon footprint)、水足跡(water footprint)、資源消耗(resource depletion)、水毒性(water eco-toxicity)等四種環境衡量指標;模式二,僅導入碳足跡(carbon footprint)衡量指標。本研究旨在建立是否上述二種模式能鼓勵消費者採購更佳環境友善的產品,其次,測試消費者對於不同節能績效產品之採購意願。 本研究報告分為三大面向,第一大面向,檢視當前能源相關標示制度與資料,分析產品的碳足跡和環保標示。第二大面向,擇定三個市場,進行消費者質化研究。第三大面向,擇定九個市場並六千名消費者,就消費者之行為調查。 觀歐洲議會已於2012年底就若干產品之能源標示進行審議,與歐盟經貿關係亦屬密切之台灣當持續關注此項議題。
美國公布實施零信任架構相關資安實務指引美國公布實施零信任架構相關資安實務指引 資訊工業策進會科技法律研究所 2022年09月10日 美國國家標準技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)所管轄的國家網路安全卓越中心(National Cybersecurity Center of Excellence, NCCoE),於2022年8月前公布「NIST SP 1800-35實施零信任架構相關資安實務指引」(NIST Cybersecurity Practice Guide SP 1800-35, Implementing a Zero Trust Architecture)系列文件初稿共四份[1] ,並公開徵求意見。 壹、發布背景 此系列指引文件主要係回應美國白宮於2021年5月12日發布「改善國家資安行政命令」(Executive Oder on Improving the Nation’s Cybersecurity) [2]當中,要求聯邦政府採用現代化網路安全措施(Modernizing Federal Government Cybersecurity),邁向零信任架構(advance toward Zero Trust Architecture)的安全防護機制,以強化美國網路安全。 有鑑於5G網路、雲端服務、行動設備等科技快速發展,生活型態因疫情推動遠距工作、遠距醫療等趨勢,透過各類連線設備隨時隨地近用企業系統或資源進行遠端作業,皆使得傳統的網路安全邊界逐漸模糊,難以進行邊界防護,導致駭客可透過身分權限存取之監控缺失,對企業進行攻擊行動。為此NIST早於2020年8月已公布「SP 800-207零信任架構」(Zero Trust Architecture, ZTA)標準文件[3] ,協助企業基於風險評估建立和維護近用權限,如請求者的身分和角色、請求近用資源的設備狀況和憑證,以及所近用資源之敏感性等,避免企業資源被不當近用。 貳、內容摘要 考量企業於實施ZTA可能面臨相關挑戰,包含ZTA部署需要整合多種不同技術和確認技術差距以構建完整的ZTA架構;擔心ZTA可能會對環境運行或終端客戶體驗產生負面影響;整個組織對ZTA 缺乏共識,無法衡量組織的ZTA成熟度,難確定哪種ZTA方法最適合業務,並制定實施計畫等,NCCoE與合作者共同提出解決方案,以「NIST SP 800-207零信任架構」中的概念與原則,於2022年8月9日前發布實施零信任架構之實務指引系列文件初稿共四份,包含: 一、NIST SP 1800-35A:執行摘要(初稿)(NIST SP 1800-35A: Executive Summary (Preliminary Draft)) 主要針對資安技術長(chief information security and technology officers)等業務決策者所編寫,可使用該指引來瞭解企業於實施ZTA所可能遭遇挑戰與解決方案,實施ZTA所能帶來優點等。 二、NIST SP 1800-35B:方法、架構和安全特性(初稿)(NIST SP 1800-35B: Approach, Architecture, and Security Characteristics (Preliminary Draft)) 主要針對關注如何識別、理解、評估和降低風險的專案經理和中層管理決策者所編寫,闡述風險分析、安全/隱私控制對應業務流程方法(mappings)的設計理念與評估內容。 三、NIST SP 1800-35C:如何操作指引(初稿)(NIST SP 1800-35C: How-To Guides (Preliminary Draft)) 主要針對於現場部署安全工具的IT 專業人員所編寫,指導和說明特定資安產品的安裝、配置和整合,提供具體的技術實施細節,可全部或部分應用指引中所揭示的例示內容。 四、NIST SP 1800-35D:功能演示(初稿)(NIST SP 1800-35D: Functional Demonstrations (Preliminary Draft)) 此份指引主要在闡述商業應用技術如何被整合與使用以建構ZTA架構,展示使用案例情境的實施結果。 參、評估分析 美國自總統發布行政命令,要求聯邦機構以導入ZTA為主要目標,並發布系列指引文件,透過常見的實施零信任架構案例說明,消除零信任設計的複雜性,協助組織運用商用技術來建立和實施可互操作、基於開放標準的零信任架構,未來可預見數位身分將成為安全新核心。 此外,NIST於2022年5月發布資安白皮書-規劃零信任架構:聯邦管理員指引[4] ,描繪NIST風險管理框架(Risk Management Framework, RMF)逐步融合零信任架構的過程,幫助聯邦系統管理員和操作員在設計和實施零信任架構時使用RMF。 我國企業若有與美國地區業務往來者,或欲降低遠端應用的安全風險者,宜參考以上標準文件與實務指引,以建立、推動和落實零信任架構,降低攻擊者在環境中橫向移動和提升權限的能力,與保護組織重要資源。 [1] Implementing a Zero Trust Architecture, NATIONAL INSTITUTE OF STANDARDS AND TECHNOLOGY, https://www.nccoe.nist.gov/projects/implementing-zero-trust-architecture (last visited Aug. 22, 2022). [2] Executive Order on Improving the Nation’s Cybersecurity, THE WHITE HOUSE, https://www.whitehouse.gov/briefing-room/presidential-actions/2021/05/12/executive-order-on-improving-the-nations-cybersecurity (last visited Aug. 22, 2022). [3] SP 800-207- Zero Trust Architecture, NATIONAL INSTITUTE OF STANDARDS AND TECHNOLOGY, https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-207/final (last visited Aug. 22, 2022). [4] NIST Releases Cybersecurity White Paper: Planning for a Zero Trust Architecture, NATIONAL INSTITUTE OF STANDARDS AND TECHNOLOGY, https://csrc.nist.gov/News/2022/planning-for-a-zero-trust-architecture-white-paper (last visited Aug. 22, 2022).
<開原碼條例>建置醫療資源共享架構UCLA醫學中心以開放原始碼軟體Zope建置資訊系統,展開一項稱為「治療成效開放式架構」(OIO, Open Infrastructure for Outcomes) 的計畫,構築起未來醫療資訊系統的新基石。讓治療成效的資訊,能在一個共通的平台架構上進行資源分享。 長期以來,醫療資訊系統面臨的挑戰主要來自於下列三個面向:一、如何讓資訊系統提供令人滿意的服務功能,以取代將醫療記錄登載在紙張上的傳統方式。二、資訊系統的需求經常會改變,如何快速因應系統的改變需求。三、如何與其他醫療團隊夥伴,共同分享資料與工具。 OIO計劃透過資訊共享可加速醫療研究。開放式架構計畫的主要目的,並不是用來要求臨床工作者與醫療研究中心分享病歷資料,而是提供一個分享管理工具的機制,讓使用者能夠利用這些管理工具,進行資料的收集與分析,並和特定的診療研究人員進行溝通,而透過系統安全的機制,在過程當中並不會讓其他人得知資料內容。不過,如果有人想要進行管理工具或資料的進一步加值利用,僅需額外投入相當小的成本。 另外, 開放式架構計畫的設計極具彈性,除了目前所專注的治療成效資訊統計之外,其系統概念也可以用來管理客戶資訊、進銷存資訊、會計資訊等。整個系統開發環境是針對使用者而設計,而非程式人員,並且以網頁應用程式來實作,力求操作的便利性,目的之一是讓使用者能夠動手創造出自己所需的表格資料。另一方面,設計上也面對來自於法律與技術層面的挑戰,例如取得病患的同意及對系統的信任感,促使這套系統在實作時,必須能夠提供高度的修改彈性與安全性。 由於 OIO 在設計上,包含低成本、高效益、使用者導向、架構具有彈性等特色,並以開放源碼開發模式來鼓勵使用者測試及提供回饋意見,目前的應用效果持續擴大中。