本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國參議院認為健康資通訊科技(Healthy Information Technology)的創新與快速發展已經漸使現行法制不合時宜,美國食品藥物管理局(The US Food and Drug Administration)過度嚴格管制健康資通訊科技產品,甚至以法律強加健康資通訊業者不必要的負擔,恐抹殺新產業的創新能量,因此有必要對相關管制法規予以鬆綁。遂立法提案重新定義健康相關軟體,稱為「防止過度規範以促進照護科技法案」(The Prevent Regulatory Overreach To Enhance Care Technology Act of 2014,以下簡稱PROTECT Act)。 健康資通訊科技是目前創新與發展最快的美國產業。單以健康資通訊科技產業中,與健康相關的手機應用程式(application,APP)之開發,在全球經濟已創造數億美金的產值,在美國一地更提供了將近50萬份的工作機會。然而,在現行法制中食品藥物管理局認為健康相關的手機應用程式等軟體被廣泛應用於醫療行為的資訊蒐集,因此應當被視為醫療行為的一環。依據聯邦食品藥物及化妝品法(TheFederal Food, Drug and Cosmetic Act,FD&C Act)之規定,健康資通訊科技產品被界定為醫療器材(Medical Devices),而健康管理APP、行事曆APP、健康紀錄電子軟體等低風險產品亦包含在內,都必須嚴格遵守醫療器材相關行政管制。在PROTECT Act中將風險較低的健康資通訊科技產品重新定義為臨床軟體(Clinic Software)與健康軟體(Healthy Software)兩種態樣,其共通點在於明白區分出單純提供市場使用,不影響人體或動物醫療的健康資訊蒐集與直接提供實際臨床診斷,如放射線影像或醫療器材軟件的差異,PROTECT Act所定義之臨床軟體與健康軟體即屬於前者,故排除適用FD&C Act中醫療器材之定義範圍,得免除相關行政管制。
美國國家安全局發布「軟體記憶體安全須知」美國國家安全局(National Security Agency, NSA)於2022年11月10日發布「軟體記憶體安全須知」(“Software Memory Safety” Cybersecurity Information Sheet),說明目前近70%之漏洞係因記憶體安全問題所致,為協助開發者預防記憶體安全問題與提升安全性,NSA提出具體建議如下: 1.使用可保障記憶體安全之程式語言(Memory safe languages):建議使用C#、Go、Java、Ruby、Rust與Swift等可自動管理記憶體之程式語言,以取代C與C++等無法保障記憶體安全之程式語言。 2.進行安全測試強化應用程式安全:建議使用靜態(Static Application Security Testing, SAST)與動態(Dynamic Application Security Testing, DAST)安全測試等多種工具,增加發現記憶體使用與記憶體流失等問題的機會。 3.強化弱點攻擊防護措施(Anti-exploitation features):重視編譯(Compilation)與執行(Execution)之環境,以及利用控制流程防護(Control Flow Guard, CFG)、位址空間組態隨機載入(Address space layout randomization, ASLR)與資料執行防護(Data Execution Prevention, DEP)等措施均有助於降低漏洞被利用的機率。 搭配多種積極措施增加安全性:縱使使用可保障記憶體安全之程式語言,亦無法完全避免風險,因此建議再搭配編譯器選項(Compiler option)、工具分析及作業系統配置等措施增加安全性。
調查指出:美國民眾對無線電視數位化缺乏準備美國審計部(Government Accountability Office, GAO)就無線電視數位化轉換一事進行調查並於2008年6月10日公布報告。該調查報告發現,雖然超過8成民眾對無線電視數位化有所認知,但亦有許多民眾認知有誤。 此外,該調查報告亦指出,收看無線電視之民眾中,45%尚未購買機上盒以因應無線電視數位化;反之並不需要為數位化進行準備之民眾(如收看有線電視或衛星電視者),卻有30%表示已經做好無線電視數位化之因應措施。在此同時,仍有部分低功率電視台將不會全面數位化,故接收無線電視之民眾可能必須備有同時可接收類比與數位訊號之設備,方能夠維持其無線電視的收視。 為鼓勵民眾購買數位機上盒,美國國家電信與資訊管理局(National Telecommunications and Information Administration, NTIA)稍早已經發出80萬張折價券,但僅有不到一半的折價券被使用,至於尚未被使用的折價券亦已逾期而無法使用。 除機上盒的準備外,隨著訊號數位化,無線電視台的訊號強度及受干擾程度也將有所改變,故無線電視台需調整電台或天線的位置,以避免部分地區民眾在數位化後無法收看清晰的影像。美國通訊傳播委員會之工程師指出,約有1%的民眾可能會有前述困擾,但截至目前為止,仍有部分電視台受限於經費問題而尚未有所因應。
英國資料倫理與創新中心提出「議題速覽-深度偽造與視聽假訊息」報告英國資料倫理與創新中心(Centre for Data Ethics and Innovation, CDEI)於2019年10月發布「議題速覽-深度偽造與視聽假訊息」報告(Snapshot Paper - Deepfakes and Audiovisual Disinformation),指出深度偽造可被定義為透過先進軟體捏造特定人、主題或環境樣貌之影片或聲音等內容。除取代特定主體之臉部外,其亦具備臉部特徵重塑、臉部生成與聲音生成之功能。而隨相關技術逐漸成熟將難辨網路視聽影像之真偽,故CDEI指出有必要採取相關因應措施,包含: 一. 立法 許多國家開始討論是否透過訂立專法因應深度偽造,例如紐約州眾議院議員提出法案禁止特定能取代個人臉部數位技術之應用,美國國會亦有相關審議中草案。然而,縱有法律規範,政府仍無法輕易的辨識影片製造者,且相關立法可能抑制該技術於正當目的上之應用,並導致言論自由之侵害,故未來英國制定相關制度之制定將審慎為之。 二. 偵測 媒體鑑識方法於刑事鑑識領域已實行多年,其也可以運用於辨識深度偽造。媒體鑑識方法之一為檢查個體是否有物理上不一致之現象,以認定特定證物是否經竄改,包括拍攝過程中被拍攝對象是否眨眼,或皮膚上顏色或陰影是否閃爍。雖目前英國相關鑑識專家對於媒體鑑識方法是否可辨識深度偽造仍有疑義,惟相關單位已經著手發展相關技術。 三. 教育 教育亦為有效因應深度偽造之方法。目前許多主流媒體均開始喚起大眾對於深度偽造之意識,例如Buzzfeed於去年即點出5個方法以辨認有問題之影片。科技公司也開始投入公眾教育,提高成人網路使用者對於假訊息與深度偽造之辨識,然而報告指出其成效仍有待觀察。