美國FTC修正廣告使用推薦與見證指南
美國聯邦交易委員會（Federal Trade Commission，FTC）於2009年10月5日公佈了新修正的「廣告使用推薦與見證指南（Guides Concerning the Use of Endorsements and Testimonials in Advertising）」，這是該指南自1980年制定以來第一次的更新，並於今年12月1日起生效。此次修訂特別針對商品服務使用心得做出規範，規範亦適用於社交媒體（如Facebook、Twitter及各種類型的部落格等具互動性的媒體）中之心得分享，未來在社交媒體對商品或服務所做出的各種評論，都有可能成為FTC管制的對象。
在社交媒體中所傳遞之商品心得訊息，特別是名人（在該領域分享心得出名者）所分享之訊息，對於網路使用者或消費者之影響力甚大，甚至會改變其是否選擇消費該商品或服務之意願，但其真實性卻未必有相當之保障。有鑑於此，FTC於新修正之指南中即對於心得分享之訊息作出相應規範，重點如下：
1.心得分享者若由商品或服務提供者處受有金錢或相當程度的利益給付，即非單純之心得分享，而有與廣告相同之性質。因此若有虛偽不實陳述的狀況，亦視為是不實廣告。
2.心得分享者必須揭露其與商品或服務提供者的利益關係，使其他消費者明瞭。
3.廣告中若有引用研究結果，而該研究機構為該公司所贊助時，廣告中必須揭露兩者的利益關係。
4.指南同時適用於談話性節目以及社交媒體上所為之心得分享。
而違反上述規定者，可能會依美國聯邦交易委員會法第5條（FTC Act Sec.5）之相關規定每次最高得處以1萬1千美元罰鍰。
此規定之公布引起了部落客（部落格使用者）之質疑，因此FTC廣告實務科（The Division of advertising Practices）之副科長Richard Cleland特別對此做出澄清，其指出：「FTC不會立刻處以罰鍰，也並非所有個案均嚴重至須處以罰鍰。較有可能的作法是，先以警告函警告違規的部落客。且FTC無權對違反FTC法案的行為直接處以罰鍰，若事態嚴重，則FTC會將案件移送地方法院，由法院做出各種處斷，最重可至罰鍰。」
此一指南的約束，固然提供了消費者分辨廣告與心得分享的方式，但是關於更細部的操作，例如何時可認為部落客與商品及服務業者有利益關係，仍有待實務的累積。
蘇柏毓
專案經理 編譯整理
The Washington Post，2009年10月09日，http://voices.washingtonpost.com/posttech/2009/10/note_to_federal_trade_commissi.html，最後瀏覽日：2009年10月22日
英國創新科技部（Department for Science, Innovation and Technology,下稱創新科技部）2025年6月7日發布消息，英國政府正在建立第一個國家數位交易所(National Digital Exchange, NDX)，並預計於2026年試行，數位交易所可協助英國各政府機關可以更快速且容易地購買合適的數位工具，並期望每年節省12億英鎊（約等於新臺幣481億元）的政府支出，並賦予公務員（使用者）可對供應商進行評分。 2025年1月25日英國政府公布「數位政府現狀審查(State of digital government review)」報告，英國政府2023年於數位技術支出超過260億英鎊（約等於新台幣10,435億元），英國有數百萬人民仰賴政府機關、醫院、學校及相關機構所提供的數位服務，另報告中指出英國二級醫療機構及地方議會仍各自辦理雲端服務、網路與設備採購，因此採購時各機關錯失了與供應商議價的能力，此外僅有28%的公部門主管表示，其所在的部門有能力追蹤並確保供應商提供的技術及服務符合其價值。 國家數位交易所係由創新科技部進行審核與管理，需求機關可自國家數位交易所購買所需之數位工具，上架之數位工具除經創新科技部審核外，亦由該部會與供應商進行全國統一的價格協商，採購方可根據其實際需求透過人工智慧與供應商進行配對，藉由國家數位交易所採購數位工具，相較於需求機關自行辦理採購流程花費數月時間，可減少至幾小時，此外國家數位交易所目標於3年內將參與政府採購的中小型企業比例提升至40%。 我國數位發展部及經濟部現行亦有針對軟體、資訊服務及數位新創產品或服務辦理共同供應契約，供全國公務機關參與訂購，除可節省我國政府機關自行辦理採購案所花費時間及人力，透過複數決標的採購方式，單一產品可以有較多的供應商供機關選擇，同時提升供應商的曝光機會，以促進我國資訊產業發展。英國新設立之國家數位交易所後續制度及未來運作方向，值得持續追蹤。
冰島政府贏得與英國連鎖超市Iceland Foods的商標戰歐盟智慧財產局（EUIPO , European Union Intellectual Property Office）裁定英國連鎖超市Iceland Foods（以下簡稱Iceland Foods），不得以「 Iceland」在歐盟申請註冊商標。 Iceland Foods成立於1970年，是英國的知名品牌，擁有超過800家的分店共有2.3萬名員工，主要販售海鮮等冷凍食品。這件商標爭議起源於2014年，Iceland Foods成功以「 Iceland」一詞在歐盟註冊商標，但冰島企業的冷凍魚類等產品，也有銷售到歐盟，冰島政府因而指控此結果，將造成冰島的企業，無法以「Iceland」標示其產品的來源國。此外，冰島政府也指出，「Iceland」已經被廣泛認知為地理名稱，本來就不經該允許其被註冊為商標。如今，歐盟智慧財產局支持冰島政府的主張，使英國連鎖超市的註冊商標「Iceland」完全無效。並進一步表示，歐盟國家的消費者了解冰島是歐洲的一國，也知道冰島不但與歐盟國家地理位置相接近，且與歐盟國家存在歷史與經濟方面的聯結。 冰島的外交部長表示樂見此結果，但並不感到意外，並表示此裁定對冰島的出口商，是一個重要且勝利的里程碑。冰島以純淨與永續聞名，因此產品的原產地標示「Iceland」具有價值。Iceland Foods則聲明表示，對此結果感到遺憾，並打算提起上訴。
預先擬定的事故應變計畫可降低資料外洩成本根據Ponemon Institute的調查，2011年至2012年中，英國企業資料侵害事故平均成本增加了15%。賽門鐵克指出，若企業備有正式的事故應變計畫，每件資料侵害事故的平均成本會降低至13英磅左右。除此之外，雇用外部顧問來協助應變，每件資料侵害事故的平均成本也會節省4英磅。 依據新的資料保護法律架構，歐盟委員會日前已開始擬訂新的資料侵害事故通知制度。同時，根據不同委員會的需求，未來將針對特定產業，制定新的網路與資訊安全管理規範。。 專家評估未來責任保險將成為確保資訊安全的新潮流。企業藉由事先擬定事故應變計劃來降低資料侵害的風險，同時也進行風險轉移的處置措施。各項事故應變計劃之中，保險制度是企業目前較感興趣的措施之一。保險制度除了可用於風險轉移之外，企業還可以從中取得資料侵害事故的專家網絡。這些專家包含事故鑑定專家、公共關係專家、風險管理專家，信用監測提供者或是資料侵害事故的事務處理公司，例如：協助發送事故通知的公司。保險業建置的專家網絡，未來將可以幫助要保人，以最快最省成本的方式處理相關事故。
強化AI安全防線：八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室（国家サイバー統括室）於2026年3月5日，代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」（Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations）之國際文書（下稱本文書），並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局（Australian Signals Directorate，簡稱ASD）之澳洲網路安全中心（Australian Cyber Security Centre，簡稱ACSC）主導訂定，主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織，揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性，並就AI開發或採購階段，組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家，除了日本與澳洲以外，也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時，應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環，同時評估產品或服務之整體生命週期風險，不應著重於單一技術，而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌，包括特定關係事業者、活用AIBOM（AI物料清單，主要用來記錄AI模型相關資產與資訊，提供快速定位與管控AI問題模型功能）或SBOM（軟體物料清單，主要記錄軟體相依元件，用於漏洞管理與供應鏈透明度）、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險，進行漏洞管理，以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類：AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施（含硬體），以及第三方服務，本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險，其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面，以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外，本文書也針對各類風險提出可行的因應方法，例如： 1.數據面：需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面：需從可信來源取得透明模型，實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面：需做完整性驗證、元件審核，並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面：需確認設備無惡意內容，並在網路中適當分區。 5.第三方服務面：需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說，日本已意識到國家網路安全治理下，針對AI、機器學習的安全，不單是模型安全，而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書，不僅強化國際合作，同時建立供應鏈網路安全共識，因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰，從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法，作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作，提升國家網路安全治理之作法，值得我國未來借鏡參考。