美國國會於今年(2009)11月18日提出「聯邦檔案安全分享法案(Secure Federal File Sharing Act)」,內容主要是限制所有政府部門員工(包含約聘制人員),在未經官方正式同意之前,不得下載、安裝或使用任何點對點傳輸(Peer to Peer, P2P)軟體。期望藉由該法案的通過實施,徹底防堵政府及相關個人機敏資料的外洩。
該法案的制定,最初來自於政府部門對其財務資料保護的要求,早於2004年白宮管理及預算辦公室(The White House Office of Management and Budget)即已建議聯邦政府的各個單位應禁止其職員使用P2P軟體,以防止資料外洩。而於將近一個月前,國會道德委員會取得多位國會議員的財務狀況、經歷及競選贊助金額,並作成調查報告,未料一位新進職員將該份未經加密保護的報告存於自家裝有前述P2P軟體的電腦硬碟中,從而導致該份報告內容全部外洩。此一事件立即對向來注重政府及個人資料保護的美國投下了震撼彈,也促使該法案正式浮出檯面。
歐此項法案的提出毫無意外地得到視聽娛樂產業界的正面支持。主因來自多數人藉由此種軟體在網際網路上分享音樂、影片或其他應用軟體,時常侵害他人的智慧財產權,而法案的內容則是要求政府部門員工無論是在工作或是家中使用P2P軟體都須取得官方授權,無疑是直接限制了上述的分享行為。娛樂業者更進一步指出,P2P軟體對資訊安全的危害在於多數人無法明確知道該軟體的運作方式,而無法對其做正確的設定,使得軟體一旦被啟動,電腦內的所有資料:包含個人的社會安全卡號碼、醫療及退稅紀錄等,就立即暴露於網際網路之中!對此,除了推動此項法案的官員大聲疾呼:「用個人自律的方式防止資料外洩已經失敗,證明國會應該有所行動。
美國錄音產業協會(Recording Industry Association of America)則是預測前述國會調查報告的外洩,將會是資安法案重整的強力催化劑。
美國專利商標局(USPTO)與歐洲專利局(EPO)簽署協議,合作開發「以歐洲專利分類系統為基礎,並納入兩局分類實務特點」的共同分類系統:「合作專利分類」(Cooperative Patent Classification, CPC)系統,該系統為全球性的專利文件分類系統。USPTO與EPO為促進專利調合化,積極努力並共同合作建立CPC系統,該系統結合了兩局最好的分類作法,為專利技術文件建立一個共同且為國際間相容的分類系統,供專利審查使用。CPC於2013年1月1日宣布正式啟用,EPO開始使用CPC,不再使用歐洲專利分類(ECLA);2015年1月1日,USPTO正式宣告成功由美國專利分類(USPC)轉換至CPC。目前已有超過45個專利局與超過 25,000名審查人員使用CPC作為檢索工具,使CPC成為國際性的分類標準。
網路服務提供者於2016中國大陸反恐法下之通報義務中華人民共和國第12屆全國人民代表大會常務委員會第18次會議於2015年12月27日通過並公布《中華人民共和國反恐怖主義法》(以下簡稱反恐法),並自2016年1月1日開始施行。反恐法第18條與第19條要求電信業務經營者與互聯網服務提供者,應當為公安機關、國家安全機關依法進行防範、調查恐怖活動「提供技術接口和解密等技術支持和協助」,並應當依照法律與行政法規規定,「落實網絡安全、信息內容監督制度和安全技術防範措施,防止含有恐怖主義、極端主義內容的信息傳播;發現含有恐怖主義、極端主義內容的信息的,應當立即停止傳輸,保存相關記錄,刪除相關信息,並向公安機關或者有關部門報告。」倘有違反以上規定且情節嚴重者,反恐法第84條授權由主管部門對該公私處50萬人民幣以上罰款,並對該公司直接負責之主管人員與其他直接責任人員處10萬元人民幣以上50萬人民幣以下罰款,並可由公安機關對該等人員處5日以上15日以下之拘留。 我國刻正進行資通安全管理法之制定,以為範圍更廣之資訊基本法的作用法。資通安全管理法當中考量納入與關鍵基礎建設相關之民間產業,使之成為資安通報之一環,政府需要民間企業配合時也將於法有據。於恐怖攻擊事件頻傳之今日,倘我國需要就此等事件要求電信業者或服務提供者進行通報時,相關國際立法例及其實踐,即值參酌。
美國參議院於2022年4月提出《演算法問責法案》對演算法治理再次進行立法嘗試《演算法問責法案》(Algorithmic Accountability Act)於2022年4月由美國參議院提出,此法案係以2019年版本為基礎,對演算法(algorithm)之專業性與細節性事項建立更完善之規範。法案以提升自動化決策系統(automated decision systems, ADS)之透明度與公平性為目的,授權聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)制定法規,並要求其管轄範圍內之公司,須就對消費者生活產生重大影響之自動化決策系統進行影響評估,公司亦須將評估結果做成摘要報告。 《演算法問責法案》之規範主體包括:(1)公司連續三年平均營業額達5000萬美元,或股權價值超過2.5億美元者,並處理或控制之個人資料超過100萬人次;以及(2)公司過去三年內,財務規模至少為前者之十分之一,且部署演算法開發以供前者實施或使用者。ADS影響評估應檢視之內容包括: 1.對決策過程進行描述,比較分析其利益、需求與預期用途; 2.識別並描述與利害關係人之協商及其建議; 3.對隱私風險和加強措施,進行持續性測試與評估; 4.記錄方法、指標、合適資料集以及成功執行之條件; 5.對執行測試和部署條件,進行持續性測試與評估(含不同群體); 6.對代理商提供風險和實踐方式之支援與培訓; 7.評估限制使用自動化決策系統之必要性,並納入產品或其使用條款; 8.維護用於開發、測試、維護自動化決策系統之資料集和其他資訊之紀錄; 9.自透明度的角度評估消費者之權利; 10.以結構化方式識別可能的不利影響,並評估緩解策略; 11.描述開發、測試和部署過程之紀錄; 12.確定得以改進自動化決策系統之能力、工具、標準、資料集,或其他必要或有益的資源; 13.無法遵守上述任一項要求者,應附理由說明之; 14.執行並記錄其他FTC 認為合適的研究和評估。 當公司違反《演算法問責法案》及其相關法規有不正當或欺騙性行為或做法時,將被視為違反《聯邦貿易委員會法》(Federal Trade Commission Act)規定之不公平或欺騙性行為,FTC應依《聯邦貿易委員會法》之規定予以處罰。此法案就使用ADS之企業應進行之影響評估訂有基礎框架,或可作為我國演算法治理與人工智慧應用相關法制或政策措施之參酌對象,值得持續追蹤。
從歐洲法院Case C-527/15看新興數位裝置對著作權指令詮釋範圍之影響