歐洲議會呼籲尊重網路人權

  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。

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※ 歐洲議會呼籲尊重網路人權, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=3052&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/06/21)
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汽車經銷公司營業秘密案顯示,僅資安手段不足以構成營業秘密的保密措施

本文參照2025年3月21日紐約東區地方法院的Superb Motors Inc. v. Deo一案,提醒企業:在數位化與資料外洩風險日增的時代,即使資訊具有高度價值,若僅採取防火牆(Firewall)、帳號密碼之技術手段,而未採取具體之書面規範或契約之營業秘密保密措施者,法院仍可能認定不足以符合營業秘密之合理保密措施要件。 本案源於2023年8月16日,Superb汽車經銷公司控訴前股東Deo離開公司後,擅自使用其客戶名單與核心系統Dealer Management System(下稱DMS),協助競爭對手拓展業務、挖角員工,並導致前公司客戶流失。Superb公司主張,公司投入逾12萬美元整合DMS系統,且以150萬美元的廣告與行銷策略蒐集並以多年經驗建構完整的客戶資料庫,屬於具競爭優勢的關鍵資產。 法院認為,Superb公司僅以防火牆、帳號密碼限制資訊存取,期待員工自發性保密,而未提供任何形式的保密協議或明確政策文件,此舉不足以構成合理保密之手段。法院認為,營業秘密保護法所要求的保密措施,需具備可執行的契約條款,例如:保密協議或公司內部保密政策規範。 為助於訴訟舉證、減少因人力流動可能發生的資料外洩風險,企業不能僅依賴科技工具,而應積極主動地搭配企業政策與契約等法律文件。參考美國實務,建議企業採取下列營業秘密管理作法: 1.與有權接觸敏感資訊之員工、顧問簽訂保密協議,且企業應定期檢視與修訂保密條款,以確保條款符合最新的勞動法相關要求並具備可執行性。 2.建立公司內部保密制度與定期教育訓練,以確保員工理解公司要求之保密義務。 本案顯示出法院對「營業秘密合理保密措施」認定的標準,不僅留意保密技術複雜性,更著重於企業採取的保密措施(如保密契約)是否具有法律上的拘束力。 資策會科法所創意智財中心於2023年發布之「營業秘密保護管理規範」已涵蓋前述美國實務建議之管理作法,我國企業如欲精進系統化的營業秘密管理作法,可以參考此規範。 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)

合成資料(synthetic data)

  「合成資料」(synthetic data)的出現,是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料,或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下,透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式,讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用,透過這個方法,資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下,使合成資料所訓練出來的分類模型(classifiers)不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。   在合成資料的生成技術當中,最熱門的研究為運用「生成對抗網路」(Generative Adversarial Network, GAN)形成合成資料(亦有其他生成合成資料之方法),生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」(generator)與辨識網路(discriminator)對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果,使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料,也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。   英國國防科技實驗室(Defense Science and Technology Laboratory, DSTL)於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告,此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司(BAE Systems)的應用智慧實驗室(Applied Intelligence Labs, AI Labs)執行「後勤科技調查」(Logistics Technology Investigations, LTI)計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一,探討在隱私考量下(privacy-preserving)「合成資料」當今技術發展情形,並提供評估技術之標準與方法。   技術報告中指出,資料的種類多元且面向廣泛,包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等,針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同,也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估;報告指出,目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法,建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。

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