法國知名品牌公司路易威登(Louis Vuitton,下稱LV) 與網際網路服務提供者(Internet Service Providers,以下簡稱ISP)之商標及著作權訴訟案,在2009年8月31日獲得加州聯邦地方法院陪審團的裁定,判定LV贏得商標及著作權侵害訴訟,並可獲得3240萬美元的損害賠償。LV在找到使用相同網址並且明知販賣LV假貨的網站後,於2007年提出著作權及商標侵害訴訟。
Steven Chen管理的Akanoc Solutions公司、Managed Solutions Group公司提供侵害LV商標及著作權網站網際網路的服務,加州聯邦地方法院陪審團認定Akanoc、Managed Solutions和Steven Chen須負輔助商標及著作權侵權之責任,並且要負損害賠償3240萬。同時,LV聲明希望法院對侵權的網站提出永久禁制令,禁止網站上兜售LV假貨。
陪審團的這項裁定引起網路上的討論,一般輿論都認為此項裁定賦予ISP業者太重的責任,然而陪審團決定的關鍵要點在於他們相信被告(Web Host)明知或可得而知侵權行為正在發生。
每日財經(Daily Finance)專欄作者Sam Gustin觀察指出:對於美國的ISP業者來說,此項規定傳達出一個清楚且略微可怕的訊息,當ISP業者提供服務的網站,有販售假貨或侵權物品,即便ISP業者有試著去阻止這項非法的活動,但卻失敗了,仍須負責。
LV智慧財產主管Nathalie Moullé-Berteaux認為陪審團所做出的這項裁定。對減少網站非法販賣偽造品或假貨跨出重要的一步,並且強制建立網際網路的法律規範
2008年10月,美國參議院通過「寬頻資料促進法」(Broadband Data Improvement Act),由總統簽署後施行。此新法賦予機關提升寬頻有關資料正確性的義務,以精確的資料作為相關政策制定時之衡量基準。美國政府認知,必須架構最完善的寬頻網路基礎,方能保持美國在科技領域的世界領先地位,因此聯邦政府有責任持續拓展寬頻接取網絡,並著手佈建次世代寬頻技術。而此前提,在於取得精確資料供後續施政依循。 以往美國聯邦通訊委員會(FCC)蒐集寬頻相關資料的方式,常被批評不合時宜,2008年3月FCC主動改善其蒐集資料的方式,要求寬頻業者必須透過地域性人口調查方式,提供使用者人數、速度、及技術類型等資料。此新法更要求FCC表列出欠缺寬頻設施的地區,兼調查該等地區人口及收入水準,而改善寬頻接取的情形,為加速佈建寬頻環境的第一步。 除此以外,新法的要求尚包括:1、美國商業部及其他機關應促進所蒐集相關資料的正確性,以擬定較妥適政策來提升寬頻技術架構;2、FCC針對寬頻佈建展開年度例行調查,以五碼郵遞區為一地理單位,列出尚未有寬頻的地區。並依據未有寬頻服務地域的人口數據,劃定可提供最多連線且傳輸高畫質影像的寬頻服務層級。此外,研究其他25個國家與美國寬頻服務的異同點;3、美國國勢調查局(Census Bureau)應持續調查社區居民是否擁有電腦,採取撥接或寬頻連線;4、設置補助金來促進網路普及。 惟有評論家指出,該法雖立意甚佳,但直至下個會計年度通過配套法案前,政府根本沒有足夠預算可執行此法律,該法可能只是政策測溫,並無太大實質效益。
韓國提出生成式AI訓練合理使用判斷原則指引:指明不構成合理使用之情形韓國提出生成式AI訓練合理使用判斷原則指引:指明不構成合理使用之情形與事例 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年07月01日 韓國文化體育觀光部(Ministry of Culture, Sports and Tourism,下稱MCST)與韓國著作權委員會(Korea Copyright Commission,下稱KCC)於2026年2月26日共同發布《生成式AI模型訓練之合理使用適用原則指引》(Guide on Applicability of the Fair Use Doctrine to Training of Generative AI Models,下稱本指引),以韓國著作權法第35條之5合理使用一般條款為基礎,就受著作權保護著作於生成式AI訓練過程遭利用之情形,提出四項判斷要素之適用原則、有利與不利認定之對照及具體事例。 壹、事件摘要 韓國於指引前言指出世界各國將AI技術視為未來核心成長引擎,力求在全球AI領導地位上取得競爭優勢。部分國家呼籲採取政策支持措施,盡可能廣泛允許訓練資料之使用並鼓勵AI發展,惟受憲法保障之著作權與AI驅動之技術創新,係不應以犧牲一方成全另一方之價值。韓國當前最關鍵之政策課題,在於找出一種平衡途徑:既尊重著作權人之正當權利、獎勵創作,同時避免對AI創新造成不當限制,促進共同成長與發展。而且AI發展之創新與著作權之保護並非本質衝突之價值。當二者作為互補原則相互調和時,得共同推動整體社會更廣泛之文化與經濟進步[1]。 貳、重點說明 該指引認為生成式AI訓練各階段之資料蒐集、前處理、模型訓練與評估最佳化,均可能構成著作權法上之重製,在韓國著作權法未設文本與資料探勘專門例外之現況下,AI訓練之利用是否合法,主要回歸第35條之5合理使用之四要素綜合判斷。指引除說明各國案例與法令外,就四項判斷要素逐一整理其定義與要件,同時提出「有利」與「不利」於合理使用之情形,並列舉可能成立與不太可能成立合理使用之事例,藉此將原本高度個案化之合理使用判斷予以類型化。本文重點針對其已表態認為較不利或(不)認同主張合理使用之情況、事例,摘要說明如下: 一、合理使用四要素可能無法構成的情況 (一)利用之目的與性質[2] 1、無轉化利用致目的與性質近似:若利用之目的與性質與原著作相同;未創造新價值或新用途、未顯著貢獻公共利益,且損害既有市場或權利人經濟利益。 2、有直接或間接商業獲益:開發者向使用者直接收取服務對價,或藉廣告與宣傳取得間接經濟利益;非營利研究組織於營利企業贊助下、為該企業商業目的訓練模型。 3、未實施侵權防制技術:若未採取措施以拒絕生成特定受著作權保護著作之重製或模仿之提示,從根本上阻擋重製或模仿特定著作所含表達之請求之AI系統。 4、過度就特定著作進行訓練:將提高生成式AI輸出與原著作共享相似目的或性質之可能性,較可能與著作之「通常利用」相衝突並損害著作權人經濟利益。 5、訓練目的與商業利用有關係:生成式AI系統縱為商業目的開發或訓練,並不當然排除合理使用之認定,縱存在商業目的,若該技術創造新價值並服務公共利益,其利用仍可能獲有利評價。而且,非商業與商業目的可能交織,例如,由大學與企業共同進行之產學合作研究,於初始研究階段可能屬非商業,惟若生成式AI模型用於提供商業服務,則可能有不利認定。反之,縱為營利企業,若其訓練AI模型以生成與其商業活動無關之輸出,亦可能被認定為進行非商業訓練。 6、取得方式違反著作權人意願:著作權人曾採取措施限制網路爬取或擷取,未經許可蒐集受接取限制之著作(如須登入或付費牆後之著作)或規避技術保護措施; 縱著作於技術上可接取,未經著作權人許可將其用於生成式AI訓練,違反適用之條款與條件之方式自網站蒐集著作,或以不被允許之方式接取著作,可能被視為逾越授權範圍。縱著作看似經轉化性利用,若該利用涉及非法重製或不當接取,此等情狀仍可能不利於因素一之有利認定。 (二)著作之類型與目的[3] 就第二要素著作之類型與目的,該指引認下列情形不利於合理使用之認定: 1、資料屬於供享受之文學或藝術著作:使用主要為享受著作本身而創作之文學或藝術著作,或創作性高而個性表達強之著作。因其創作表達係其核心價值,訓練於此等表達之生成式AI模型很可能生成相同或近似之表達特徵。 2、屬未公開或僅於受限或付費接取下提供之著作(如訂閱服務或付費資料庫):因對權利人經濟利益之影響風險較高,其利用性質與周遭社會期待不同。惟著作可公開取得並不因此即支持可合理使用之認定,可能因robots.txt限制之存在、以及預期利用之範圍與規模等面向,受不同權衡。 (三)所使用部分之質量與重要性 就第三要素,指引認下列情形不利於合理使用之認定[4]: 1、非必要下使用整份著作之量:使用整份著作訓練模型,本身不利於本要素;惟整份利用若基於技術上不可避免且必要之理由,得綜合其他要素另為評價。 2、直接重製核心表達之質:於利用過程中直接重製著作核心表達要素、輸出與原著作實質相同或可替代,且逾越利用目的所合理必要之範圍。 (四)對現在或潛在市場或價值之影響 就第四要素,指引認為下列情形不利於合理使用之認定[5]: 1、造成銷售損失或其他經濟損害:生成式AI訓練所生輸出不可能、或僅極低可能替代原著作之經濟價值或市場需求、或損害其市場價值縱屬商業利用,只要該利用不直接影響原著作市場之需求,亦可能有利於因素四。 2、AI輸出直接或實質重製原著作之核心表達:替代原著作或侵蝕其潛在市場需求之輸出,很可能不利於使用者。 3、損害授權機會、替代或削弱市場:使用著作於生成式AI訓練之授權市場,於部分領域已存在,或視著作類型、訓練方法與模型特性而合理可期於未來出現或發展;AI開發者未經許可蒐集並使用著作進行訓練、再於商業服務中利用訓練後模型,可能妨礙或損害著作權人就類似利用於未來授權以獲利之合理可預見機會。 4、反覆且大規模之未經授權訓練:可能導致未經授權利用,若任其普遍化,可能擾亂通常授權實務與市場規範、削弱受著作權保護著作之市場價值,並實質消滅著作權人獲取收益之能力。 二、合理使用認定可能與不可能事例 本指引於案例部分,直接列舉數則經四要素綜合判斷後(不太)可能成立合理使用之情形[6],分述如下: (一)可能有利於認定的事例 1、開發者使用可公開取得之線上貼文及合法購買之書籍訓練AI,且著作之利用非意在重製或替代特定貼文或書籍之表達,而係為實現通用型對話與生成能力。此外,開發者曾努力實施技術措施,以拒絕生成與訓練所用著作相同或實質近似輸出之提示。 2、模型係使用主要為傳達事實與資訊之短語或一般非專業表達(如社群媒體貼文或評論)訓練,且輸出呈現相對低度之創作性。 3、開發者別無選擇,須輸入數億筆資料,考量實現通用型語言理解與生成能力之目標,所使用受著作權保護著作之數量與範圍可認為合理。 4、訓練後模型之輸出或基於輸出之服務,未實質替代原著作之觀看、使用或銷售。此外,創作性相對較低之著作,如社群媒體或個人部落格上分享之貼文、留言、評論、照片或影片,或為非商業目的創作之平凡著作(尤其難以辨識或尋得著作權人者),亦用以訓練AI。 5、政府資助研究機構,依《公共資料之提供與利用促進法》所定公共資料,訓練其自然語言處理(natural language processing, NLP)模型,作為其社會不平等研究之一部分。 6、大學研究團隊蒐集以開放取用(open access)發表之論文,開發AI科技摘要模型,隨後並以開源(或開放權重)方式釋出該模型。 7、AI開發者使用可自由取得之科學與工程相關論文全文,建立可自動分析資料並支援研究之模型。 8、AI開發者使用其公司合法下載或以CD購買之戲劇影集或電影等視聽著作訓練模型,以開發分析犯罪者移動模式等犯罪預防應用。 (二)可能不利認定的事例 1、開發者訓練AI模型或提供服務,生成與特定貼文或書籍之句子、結構或表達相同或實質近似之輸出,或模型吸收原著作語言表達之精髓,即字詞於句子、段落或整份文件層次如何被選擇與排列。 2、訓練所用著作具高度文學或藝術創作性,且表達具強烈個性。 3、鑑於AI模型之架構,著作之利用範圍非結構上不可避免,亦非實現通用型語言理解與生成能力目標所合理必要。 4、AI訓練或相關服務之提供,導致受著作權保護著作銷售下降、對著作權人造成經濟損害、剝奪著作權人授權機會,足以構成市場替代或市場稀釋之顯著風險。此外,就AI訓練以合理條件授權之框架(如專為AI訓練目的之獨立授權制度)及集體管理制度已然存在,取得授權相對容易。 5、新聞文章全文訓練之摘要服務:未經新聞出版商許可,爬取並就新聞文章全文訓練模型,經營自動提供文章摘要之商業服務。本指引認其目的與原新聞文章近似而不具轉化性、著作係未經授權蒐集、使用全文,且摘要可能使讀者無須造訪原文即取得資訊,侵蝕出版商之訂閱與廣告收益。 6、合法購買教科書訓練並銷售教材:以合法購買之數位教科書訓練AI,生成教科書或習作簿並銷售。本指引認縱原書係合法購買,利用目的仍不具轉化性、所用著作具學術與教育價值、使用全文,且輸出可能替代或削弱出版商之教材市場。 7、未授權付費圖庫影像訓練並販售:未經許可爬取付費圖庫網站之高解析度付費影像訓練模型,並販售生成影像。本指引認其未經許可蒐集、目的不具轉化性、使用全份著作,且輸出可能替代圖庫或授權市場;又付費影像平台多設浮水印、API控管、robots.txt等技術措施以防未經授權蒐集,故此類利用不太可能成立合理使用。 8、歌手歌曲訓練經營付費AI翻唱:自音樂平台購入某歌手之數千首歌曲訓練模型,經營付費AI翻唱歌曲生成業務。 參、事件評析 如同韓國指引所揭示,其立場認為須找出平衡途徑,既尊重著作權人之正當權利、獎勵創作,同時避免對AI創新造成不當限制,促進共同成長與發展,以求二者作為互補原則相互調和,使整體社會文化與經濟進步,故雖其承認AI訓練確實涉及重製權,但亦認為如手段與來源合法,且其結果必須有轉化性、未影響既有經濟利益,則仍有主張合理使用的可能。此指引所呈現的態度,公益目的、公開取得及合法購買之書籍、為實現通用型對話與生成能力、實施技術措施、不產生替代效果,實亦呼應目前國際上就AI著作合理使用的多數看法。 就我國而言,我國著作權法第65條之合理使用四款判斷基準,與韓國第35條之5同屬四要素綜合判斷之立法例,且我國現行法同樣未設TDM專門例外,相關修法方向尚未聞擬進行研議。韓國其於TDM例外立法屢議未決之際,以其現行合理使用一般條款(第35條之5)為基礎、輔以行政指引因應AI訓練,以要素分析、不利類型化、具名事例的模式,引導、傳達主管機關立場的操作合理使用之作法,對我國主管機關研擬相關解釋或指引之參考價值較高。 韓國指引之價值,不在其結論具拘束力,因其明示固為主管機關之立場呈現,但其也特別揭示指引非權威解釋,所列案例與例示僅供說明與解釋之用。然而在其將原本高度個案化、難以事前預測之合理使用判斷,整理為可操作之不利類型與事例,為權利人與AI開發者提供風險預判之座標。以指引降低判斷不確定性之方式,亦呼應我國人工智慧基本法立法後,政府在相關作用法的整備上,以指引先行因應、再視實務累積決定是否立法之階段性的治理選擇,足供我國參酌。 本文著作權屬財團法人資訊工業策進會科技法律研究所所有,如需引用或轉載,請註明出處。 本文同步刊登於TIPS網站(https://keid.nat.gov.tw/tips/) [1] 韓國文化體育觀光部、韓國著作權委員會,《生成式AI模型訓練之合理使用適用原則指引》(Guide on Applicability of the Fair Use Doctrine to Training of Generative AI Models),頁8(2026)。 [2] 同前註,頁32-37。 [3]同前註,頁37~39。 [4] 同前註,頁39~41。 [5] 同前註,頁41~45。 [6] 同前註,頁50~頁62。
美國健康保險制度下的個人資料安全保護隱憂為降低美國人民在醫療保險費用的支出,同時加強管理現有的保險產業,同時提供美國人民一更易負擔的醫療保險制度,美國總統歐巴馬自上任以來遂特別加強推動美國健康保險制度,與相關現有醫療保險制度的建置與改革,並於2010年3月23日通過「病患保護與平價醫療法案」(The Patient Protection and Affordable Care Act,本法暱稱Obamacare),並計劃於今(2013)年10月正式啟動上路。 為集中且便利相關機構快速讀取單一個人之相關資訊,Obamacare計畫透過聯邦數據服務樞紐(The Federal Data Services Hub)的建置,彙整目前美國各單一政府單位所保有之全民個人資料,該類資料涵蓋個人醫療、教育、和財務等相關資訊,提供各州政府單位機關有需求時得以讀取。然而,儘管該服務樞紐的用意係為提供更完整的個人資料,然而其卻也因其本身具集中單一個人資料於一身的特性而受到各界的質疑。反對人士認為,由於該服務樞紐彙整龐大單一個人資料,因此若其未建立完善資訊安全機制,而遭受到不肖駭客入侵竊取個人資料的話,所造成的後果將影響甚遠,再加上未來將管理服務樞紐的美國衛生及公共服務部(The Department of Health and Human Services, HHS),遲遲未能讓外界信服其已建立充分的資訊安全保全系統來保障全美國人民的個人資料,因此反對人士對於該服務樞紐對於個人資料安全與隱私的保全能力感到堪慮。 根據美國隱私法(Privacy Act of 1974),美國政府需提供適當的隱私保全機制來保障美國人民的個人資料,同時,美國聯邦資訊安全管理法(Federal Information Security Management Act of 2002)亦要求美國政府需確保美國人民的個人資料不被濫用,故在該二法案的明文要求下,歐巴馬政府於推行Obamacare之際,相關資訊安全保全系統機制仍須符合標準始得合法運作。Obamacare上路在即,歐巴馬政府與相關部會該如何解決個人資料保護問題,其後續發展實值得觀察。
從日本山崎案談營業秘密不法取得之管理從日本山崎案[1]談營業秘密不法取得之管理 資策會科技法律研究所 法律研究員 駱玉蓉 105年05月25日 壹、前言 為強化營業秘密的保護,日本從2003年開始,於不正競爭防止法(以下稱本法)中導入刑事保護的相關條文,爾後經過多次修法,在2011年調整刑事訴訟程序的同時,於本法導入了即使行為者不使用或揭露所示的營業秘密,但只要以獲取不當利益為目的,且「以複製」等方式「取得營業秘密」,亦為刑事處罰的對象[2]。2014年名古屋地院的日本山崎Mazak案件(ヤマザキマザック事件,以下稱本案)則是在此修法背景中,於少數公開判決中最先單獨引用該法條的案件。 面對層出不窮的營業秘密侵害案件,為遏止及處罰不法取得、使用或洩漏他人營業秘密的行為,我國營業秘密法亦於2013年的修法中增訂侵害營業秘密的刑事責任,將「知悉或持有營業秘密,未經授權或逾越授權範圍而重製、使用或洩漏該營業秘密」的行為[3]納入刑罰範疇,以期可有效遏阻營業秘密侵害案件。 有鑒於營業秘密外洩情形與不法取得手法的多變,本文將先從本案營業秘密侵害行為、存取/接觸權限控管的漏洞出發,接著探討應如何從控管員工的接觸/存取權限以強化營業秘密的保護,最後從落實營業秘密管理的面向,彙整本案受法院判決肯定之營業秘密保護措施及可進一步強化之配套,期給予我國企業營業秘密管理的省思。 貳、事件概要 中國大陸籍的被告Y,於2006年4月進入工具機大廠山崎Mazak(以下簡稱原告公司)任職,於2011年8月轉調連結業務部門與研發部門的業務技術部,於2012年3月因獲得其他公司聘書而提出離職申請,預定離職日為同年4月20日。 檢察官於一審的起訴內容提到,被告Y在無業務需求的狀況下,將三萬件以上的設計圖面等由公司內部伺服器下載至私人硬碟中,更於提出離職的當月,下載約一萬件與轉職企業相關機種的設計圖面等技術資料。雖然被告Y辯稱取得該等資料的目的在於工作上的學習需求,但根據被告Y與其中國大陸友人的往來訊息可知被告Y亟欲脫手所取得的技術資料以換取現金。 原告公司在本案當時,對技術資料的權限控管為將技術資料儲存在公司內部伺服器的資料夾內,僅業務上有需要的員工才能進行存取、下載,此外,原告公司配發給員工的業務用電腦亦設定有員工個人的帳號、密碼來進行認證,並藉由IP位址來辨識存取網路資料的員工所屬部門及該員工的存取權限。有關前述IP位址的分配,為一個部門配發255個IP位址對應255台電腦,當一部門未達255台電腦時,將會有未被電腦對應的IP位址存在,被告Y便是將自己電腦的IP位址切換成未被電腦對應的IP位址,再進行檔案的存取與複製。經由上述一連串的證據與事實證明,一審法院認定被告Y以不當得利為目的而複製(取得)原告公司的營業秘密,處以拘役兩年、併科罰金50萬日幣的判決。 參、判決評析 從本案可知,原告為保護其營業秘密,針對存取/接觸營業秘密者設有相關限制管理。亦即,藉由IP位址辨識存取網路資料的員工所屬部門及存取權限,再透過存取權限的帳號、密碼進行認證管理,該種管理方式立意良好,但在實施時,卻因為有未被電腦對應的IP位址存在,而讓被告Y取巧以切換IP位址的方式逾越權限接觸並取得原告公司的營業秘密。此外,雖然原告公司有留存電腦log紀錄,因而最後能證明被告Y曾進行六千次以上的資料存取,但若能在事前做好防備,強化管理措施,例如禁止濫用IP位址越權存取或限定存取次數等方式,增加意圖竊取營業秘密者的取得困難,相信能更遏阻潛在或食髓知味的不法行為。 以下從本案原告公司對於員工接觸權限的控管為啟發,例示限制員工存取/接觸營業秘密,可採取的強化對策。 一、適當賦予一定範圍之存取/接觸權。 例如在企業的研發單位,可依專案或產品線而拆分成多個範圍,依據範圍設定可存取/接觸的權限,藉此可避免出現如本案中,僅限定存取/接觸權、卻未區分範圍,導致一人手持帳號密碼便可通行無阻存取/接觸全部資料,造成外洩時損害程度的提高。 二、在上述對策一的基礎上,於資訊系統中註冊存取/接觸權者的帳號。 除了落實一帳號一密碼的原則,針對單一帳號的存取/接觸權限來限制其可閱覽、存取的資料範圍或內容外,若是員工有離職、轉調等情況時,亦要配合以刪除ID、更改存取/接觸權限的方式來應對,避免如本案因作業方便而導致有空的IP位址等開後門的情況,而造成營業秘密管理功虧一簣。 三、以區分保管來限制對營業秘密的存取/接觸權限。 區分保管可大分為「空間分離保管」以及「資料區分保管」。以空間分離保管為例,可依進出人員區分為訪客可進入的區域、持有門禁卡員工均可進入的區域、僅限定該部門員工才可進入的區域、針對保管高機密性資訊區域,實施指紋等生物認證的門禁管制。而以資料區分保管為例,常見的做法有高機密性文件與一般文件區分保管。 例如在本案中,隸屬於業務技術部的人員,便不應該擁有自由存取/接觸其他部門—研發部門之研發資料的權限,建議企業可透過前述的空間分離保管、資料區分保管,兩種方式雙管齊下,實施跨部門資料存取權限的控管。 四、禁用私人紀錄媒體、落實紀錄媒體的使用及保管。 嚴禁使用外接式的私人紀錄媒體,企業除了須備足員工所需的紀錄媒體之外,更需制訂與落實紀錄媒體的使用及保管措施。在本案中,即因原告公司當時的業務技術部部長(下稱部長Q)發現到部門內的紀錄媒體使用不受控管,導致私人紀錄媒體濫用的現象,便於其轄下部門制定如:建立可攜式紀錄媒體管理清單及使用規定,落實借出/返還管理、以及明訂禁止攜入或使用私人的外接式紀錄媒體的規範等,法院因而認定原告公司已採取合理保密措施。 然而,除了明定紀錄媒體的禁止使用或限制使用等規定外,還應透過週會、組會、課程宣導等方式周知可攜式紀錄媒體的使用規則,同時透過定期稽核確保該使用規則的確實執行,避免徒有管理規範卻未落實控管。 肆、結論 本案原告公司雖明定營業秘密相關的管理規定,例如權限設定、禁用私人紀錄媒體、公司紀錄媒體使用及保管等各種管理措施,而在本案獲得勝訴判決。但除了管理措施有可強化之處外,主要的原因仍發生於管理機制於實際運作上未嚴格落實,而有部門員工長期持有企業配置的硬碟與USB隨身碟而未歸還,甚或違反禁止使用私人可攜式紀錄媒體的規定,使用私人硬碟等的狀況,造成被告Y有機可乘使用私人硬碟儲存原告公司上萬筆設計圖面等資料。 從此可知,即便企業已建立各種營業秘密相關的管理措施,仍須定期追蹤掌握管理機制的落實,例如定期內部檢視和外部稽核、不定期抽查員工電腦使用紀錄等,確保營業秘密的有效管理。同時間,企業亦應隨時預警任何不符規定的異常警報,透過log異常行為的警示設定,提早發現問題並採取證據保全措施,將營業秘密外洩風險或損害降至最低。 企業歷經營業秘密的盤點、分級、達成管理措施共識,到形成各部門遵循的管理制度等繁複流程,始確認營業秘密保護標的及合法合理的管理措施,若是未落實執行管理,除了增加營業秘密外洩的風險,於後續訴訟階段也難以處於有利舉證的立場。所謂魔鬼藏在細節裡,無論是何種對策,確實落實而不流於形式,更是保護營業秘密的不二法則。 本文同步刊登於TIPS網站(http://www.tips.org.tw) [1] 名古屋地裁平成26年8月20日判決。 [2] 2011年日本《不正競爭防止法》第21條第1項第3款。 [3] 2013年我國《營業秘密法》第13條之1第1項第3款。