墨西哥的聯邦資料保護法在二0一0年四月經墨西哥國會通過後,已於同年七月六日生效。這個新法旨在保護個人的隱私權並強化個人對自身資訊的掌控。與我國新近通過的個人資料保護法相同,墨西哥的這個新法所規範的範圍也包括了私部門對個人資料的蒐集、處理與利用。
在新法通過之後,原本的聯邦公共資訊近用機構(Federal Institute for Access to Public Information),亦擴張執掌並更名為聯邦公共資料近用及資料保護機構(Federal Institute of Access to Information and Data Protection)。在新制下,該機構將在原有負責事務外,另肩負起監督私部門就個人資料保護的相關事務。
此外,該法設計了一個雙重的監督機制:當資料的蒐集、處理或利用人,也就是所謂的資料控制者(Data Controller)出現可能違反聯邦資料保護法的狀況,將先由各相關部門的主管機關,例如主管經濟事務的機關或主管交通事務的機關來介入處理,而非由聯邦公共資料近用及資料保護機構立刻介入。
隨著個人資料保護意識的興起,各國也持續增修法律來保護人民權益以及協調產業標準,但這變動的過程會對本來就複雜的法律結構帶來更多挑戰。 如美國同時會有聯邦法與州法兩個層次的法律,當兩者分別發展隱私權相關法律規範時,難免會缺乏協調,出現定義不明的重疊規範,進而提高企業之法令遵循成本與管理成本。最終導致的結果,就是非必要地降低了產業發展速度,以及提高了消費者獲得服務的成本。 日前美國加州政府修改了首部以消費者個人資料權利為規範之州級法律「加州消費者隱私保護法(California Consumer Privacy Act, CCPA)」,使該部法案對於個人資料保護與利用之規範日漸完備,並減少與聯邦政府重複管轄項目,進而達到合理降低州內企業的遵法成本。美國加州州長紐松(Gavin Newsom)簽署的CCPA修正案「AB-713號法案」(Assembly Bill No. 713, an act to amend Sections 1798.130 and 1798.145 of the Civil Code )通過後,CCPA之適用範圍將限縮。若「同時符合」下列二者條件,則可免受CCPA規範: 受「加州醫療資訊保密法」(the California’s Confidentiality of Medical Information Act, CMIA)所規範的的醫療資訊及個人健康資訊之衍生資訊,或受「美國聯邦受試者保護通則」(Federal Common Rule for human research subjects) 所規範的可識別之個人資訊。 根據「健康保險可攜性及責任法」(Health Insurance Portability and Accountability Act, HIPPA)之標準,已去識別化的資訊。 換言之,已經依HIPAA標準去識別化之第一點資訊,即可豁免CCPA針對個人資料保護之相關規定。此將減輕本身不受 HIPAA 規範,但因進行研究或業務目的需接收 HIPPA 去識別化資訊企業之合規負擔。 「AB-713號法案」對於已去識別化資訊之利用或販售行為,增設了契約須載明下列規範架構之條款內容: 如有利用或販售去識別化資訊涉及病患資料者,須在契約中予以聲明。 禁止買受人或被授權利用人以任何方式重新識別去識別化資訊。 除法律另有規定,或第三方受到相同或更嚴格限制之個資保護約束,買受人或被授權利用人不得將去識別化資訊再行揭露予第三方。 「AB-713號法案」亦要求進行CCPA所涵蓋販售或揭露去識別化病患資訊的企業,其隱私政策聲明應納入以下內容: 將出售或揭露去識別化病患之資訊; 採用HIPAA所允許如專家法(Expert determination)或安全港法(Safe harbor)等之何種方式,進行病患資訊之去識別化。 整體來說,「AB-713號法案」讓CCPA的規範稍加鬆綁,明確排除CCPA對特定去識別化資訊之適用,並擴張對研究行為之豁免範圍,在處理上有更多彈性,惟同時也要求企業須充分揭露其個人資料處理原則。
印第安那州對違反個資外洩通報義務之保險公司提起訴訟印第安那州首席檢察官Greg Zoeller對Wellpoint保險公司提起訴訟標的金額30萬美元之損害賠償訴訟,主張該公司因遲延向首席檢察署及超過32,000萬因個人資料外洩影響所及之客戶通報個資外洩事件,而違反印第安那州通報法〈Indiana notification laws〉中通報及揭露規定〈Chapter 3. Disclosure and Notification Requirements及Chapter 3. Disclosure and Notification Requirements〉,依法各得請求15萬美元罰金,此為印第安那州提起之首件違反通報義務之訴訟。 前述法令於2009年7月生效,新法規定個人資料擁有者〈database owners〉負有「通報義務」,其於個資外洩事件發生後,必須在「合理期間」〈within a reasonable period of time〉內,對「潛在受影響之個人」〈both the individuals potentially affected by a data breach〉,以及檢察署通報,惟經調查,該公司未於合理時間內通報前述應通報之對象。 經查該公司於今〈2010〉年2、3月間即發現客戶個資外洩,卻6月18日始通知客戶,檢察署展開調查後認定其遲延通報無正當理由,故代表印地安那州向其提起民事賠償。 前述所指外洩之個人資料包括:提出投保申請者之個人資料內容,諸如「社會安全碼」〈social security number〉、「財務資訊」〈financial information〉、「健康記錄」〈health records〉,因該保險公司網頁之照管者〈siteminder〉未能實行安全防護,使盜竊身分之人〈identity thief〉得以改變統一資源定址器〈URL〉而窺見申請者的個人資訊。 除印第安那州客戶外,該保險公司因客戶個資外洩亦使其他州投保申請者資訊曝露,包括:美國加州、科羅拉多、康乃迪克、肯特基、密蘇里、內華達、新罕布夏、俄亥俄及威思康辛等九個州,約有47萬個客戶可能因此受影響。
歐洲議會於2022年初通過數位服務法(DSA)歐洲議會(European Parliament)於2022年1月20日通過數位服務法(Digital Services Act),該法旨在監管線上服務提供者(online service providers),為線上服務接受者提供更安全線上空間,包含要求線上平臺應(1)打擊線上非法服務或內容;(2)提供通知並刪除/下架(notice and action)機制,不得有差別性或任意性對待;(3)提供無廣告追蹤(tracking-free ad)選項,和禁止將未成年人資料用於定向廣告(targeting advertising);(4)對於線上平臺課以行政責任,如:超大型線上平臺(very large online platforms, VLOP)若故意或過失違反義務,最高罰鍰可被處以前一會計年度總營業額6%,或按日連續處罰最高可處前一會計年度平均每日營業額5%。若可能致危害生命或人身安全,主管機關亦可勒令其停止提供服務;(5)強制性風險評估和提高演算法透明度,以打擊有害內容(harmful content)和虛假資訊。 數位服務法所規範的服務主要有四種類型,四種服務提供者負擔累計義務(cumulative obligation),其中VLOP被賦予最多責任,因其對於散布非法內容並造成社會危害具有特殊風險,須具備風險減緩、獨立稽核等機制。相關服務定義如下: (1)中介服務提供(Intermediary Service):提供網路基礎建設服務。 (2)託管服務提供(hosting service):由服務接受者提供資訊並應其要求提供資訊儲存服務,例如:雲端儲存服務、網站主機代管等服務。 (3)線上平臺(online platform):包含類型線上市集、應用程式商店、以及社群媒體平台。 (4)VLOP:每月平均歐盟境內活躍用戶達4500萬以上或人口10%之線上平臺。例如:Google、Facebook及YouTube。 此數位服務法草案最早在2019年年底提出,歐洲議會於今年投票通過後,尚待歐盟理事會(Council of the European Union)審查同意後,此法即正式發布施行。歐洲議會於審查所提出之修正建議,除針對前述五大重點外,還特別強調對於微中小型企業(MSMES)相關義務的免除,以及禁止線上平臺使用欺瞞(deceiving)或助推(nudging)方法影響消費者購物選擇。
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。