美國通過最新的電子醫療紀錄之隱私與安全標準
美國衛生部隸屬之醫療資訊科技標準委員會（Health IT Standards Committee）為了因應「2009年經濟復甦暨再投資法」（America Recovery and Reinvestment Act, “ARRA”）的通過，制定了新的電子醫療紀錄的隱私、安全標準，以擴大保護電子醫療紀錄的使用安全。
這次制定的電子醫療紀錄的隱私、安全標準，將透過具有足夠防護能力的醫療資訊科技系統標準，來保護電子醫療紀錄的交換，並且擴大適用範圍到醫療照護廠商與提供者，要求其必須在2011年前達到幾項資訊的使用控制標準，包括「醫療保險可攜與責任法」（Health Insurance Portability and Accountability Act, “HIPAA”）與「加密促進標準」（Advanced Encryption Standard）之相關規定，以完備個人電子醫療資訊的保護網。
在此次訂立的標準之下，任何人員或是應用程式欲使用與接近電子醫療紀錄，應符合法律所授予的接近與使用之要件。同時，處理個人醫療資訊的系統，也必須具備對個人醫療資訊加密與解密的能力，以保障個人醫療資訊的安全與完整。除了以上的要求，這些標準也要求相關的適用機構，必須在2013年以前完成符合病歷交換格式（HL7）的使用接近控制、安全宣示標記語言（Security Assertion Mark-up Language, “SAML”）、網路服務認證（Web Service Trust, “WS-Trust”）以及促進資訊標準建置組織（Organization for the Advancement of Structured Information Standards, “OASIS”）的機制，以保障醫療資訊的安全。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
宋佩珊
資深管理師 編譯整理
Healthcare IT News，2009年09月16日，http://www.healthcareitnews.com/news/federal-panel-approves-ehr-security-privacy-standards，最後瀏覽日：2009年09月28日
國際海事組織（International Maritime Organization，下稱IMO）於2022年4月20日至29日於線上召開為期9天的海事安全委員會（Maritime Safety Committee，下稱MSC）第105屆例會，會議重點係咸稱之自駕船——亦即海上自動化水面船舶（Maritime Autonomous Surface Ship，下稱MASS）之航行與操作規則。本屆會議總結並延續了MSC近年針對MASS的工作，包括2018年提出MASS實驗框架規範，以及2021年提出MASS法制框架評估等。本屆會議除了賡續規劃MASS的法制路線圖（Roadmap）外，鑒於船舶相關智慧科技快速發展，MSC決議於2025年之前，針對各級MASS制定非強制性（voluntary）之章程及規定後，蒐集各國的實務經驗與意見，再於2027年將其轉為強制性（mandatory）的規定，以於2028年生效並適用於IMO全體會員國。 部分會員國（例如日本）從造船技術出發，建議未來的MASS指南與規範內容應全面覆蓋船舶的設計、建造、系統、設備的功能要求。挪威則建議應按第103屆會議所盤點之法規，優先處理「人員」相關議題，包括船員、船長及遠端操作員的資格，以及當值與行為準則等。韓國則建議，即便是等級最高的全自駕船，亦不可能全面取代人為操作，因此MASS的法制應以「人機協同」為基礎，方能合乎SOLAS公約與IMO促進海上航行安全的目的及宗旨。最後，各國亦擬議將MASS規範優先適用於「貨船」，而非「客船」。本屆會議顯示IMO已加快MASS法制工作的進程並規劃具體之立法期程，我國除了在《無人載具科技創新實驗條例》建立的監理沙盒下已有兩件自駕船實驗案，未來勢必需要對接國際海事規範，航政機關實須提前因應及規劃。
美國國家標準暨技術研究院發布「全球AI安全機構合作策略願景目標」，期能推動全球AI安全合作美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）於2024年5月21日提出「全球AI安全機構合作策略願景目標」（The United States Artificial Intelligence Safety Institute: Vision, Mission, and Strategic Goals，下稱本策略願景），美國商務部（Department of Commerce）亦於2024年參與AI首爾峰會（AI Seoul Summit）期間對外揭示本策略願景，期能與其他國家攜手打造安全、可靠且可信賴之AI生態系。 由於AI可信賴與否往往取決於安全性，NIST指出當前AI安全所面臨的挑戰包含：一、欠缺對先進AI之標準化衡量指標；二、風險測試、評估、驗證及確效（Test, Evaluation, Validation, and Verification, TEVV）方法不健全；三、欠缺對AI建模後模型架構與模型表現間因果關係的了解；四、產業、公民社會、國內外參與者等在實踐AI安全一事上合作程度極為有限。 為因應上述挑戰並促進AI創新，NIST在本策略願景中擬定以下三大戰略目標：(1)推動AI安全科學發展：為建立安全準則與工具進行技術合作研究，並預先部署TEVV方法，以利評估先進AI模型之潛在風險與應對措施；(2)推展AI安全實務作法：制定並發布不同領域AI風險管理之相關準則與指標，以達到負責任設計、開發、部署與應用AI模型與系統之目的；(3)支持AI安全合作：促進各界採用前述安全準則、工具或指標，並推動全球合作，以發展國際通用的AI安全風險應對機制。
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