數位技術改變人們的生活,為使英國人民、企業及組織接受數位時代的變革,並確保英國做好脫離歐盟(European Union)的準備,英國數位文化媒體及運動部(Department for Digital, Culture Media & Sport)修正1998年的資料保護法(Data Protection Act 1998),於2017年9月14日,提交2017資料保護法草案(Data Protection Bill 2017)(以下簡稱:本草案)予上議院審議,以因應數位時代的來臨。 此次本草案修正的方向為: 一般資料處理(§3-26): 一般資料處理係依歐盟的一般資料保護規則(General Data Protection Regulation,簡稱GDPR)為標準,將歐盟GDPR一般資料處理的相關規範之標準制定於此次修正之資料保護法中,並確保健康、社會安全與教育資料等個人資料之安全維護。另對於個人資料的近用與刪除予以規範以強化公共政策,並維護國家安全。 執法程序(§27-79): 拜科技進步所賜,網路世界如遠弗屆,透過網路跨境傳輸、分享、蒐集資料,並非難事,因此,更需要一個強而有力且一致性的個人資料保護規範框架。警方、檢方或司法刑事機關為偵查犯罪行為,而蒐集、處理或利用個人資料,須有明確、正當、合法的執法目的,對於國際間個人資料的交流利用須依明確的程序規範並賦與相當之保護措施,確保英國退出歐盟後,仍可繼續與歐盟各成員國間聯手偵辦重大犯罪案件,以維護國際間之資訊安全。 國家安全(§80-111): 因國家安全事項不在歐盟法(EU Law)規範範圍之列,故GDPR或指令法律(Law Enforcement Directive,LED)之效力不及於各成員國對於國安全之情資蒐集。故英國本次修法參採個人資料保護公約(Convention for the Protection of Individuals with regard to Automatic Processing of Personal Data,又稱現代化公約108(modernised Convention 108))之精神,將情報單位基於維護國家安全之必要蒐集個人資料之規範,明文納入個人資料保護法之適用,以符合國際間的資訊安全規範標準。 資訊委員與執行(§112-168): 資訊委員(Information Commissioner)係指保護資訊權之公共利益、促使公務機關公開資訊與維護個人資料隱私權之獨立政府官員,得主動偵查犯罪,並得通知或教育廣泛的資料管理者,以提高資料保護之標準。繼2010年賦與資訊委員針對金融犯罪之執法權限之後,本草案亦增列意圖還原已去識別化之個人資料、禁止不當揭露個人資料兩種犯罪類型,賦與資訊委員更廣的處理權責。違反資料保護法(如不當揭露個人資料),將處以行政罰責(最高可處1,700萬英鎊/2,000萬歐元罰鍰)。 本草案除建制一個一般資料處理、執法程序及國家安全的資料保護體系外,更加強對於學術研究、金融服務及兒童保護等領域的資料保護,以因應數位時代之變革。
歐盟發布《營業秘密訴訟趨勢報告》指出,企業應明確界定營業秘密範圍與強化保密措施之落實歐盟智慧財產局(EUIPO)於2023年6月底發布了《歐盟營業秘密訴訟趨勢報告》(Trade Secrets Litigation Trends in the EU),本報告包含三大部分,分別為判決之量化分析、法律要件之質化分析、各會員國之重要判決摘要,內容涵蓋了2017年1月1日至2022年10月31日間,27個會員國的695個訴訟案件。其重點摘要如下: 一、案件涉及之類型分析 1、約41%的案件與離職員工有關。 2、約17%的案件與商業合作對象有關。 3、約30%的案件雙方無明確的契約關係(但報告中指出此項統計包含員工離職後自行創業,原告以該離職員工及該公司為被告的情況)。 二、案件涉及之營業秘密標的分析(同一訴訟案件可能包含多個標的) 1、約62%的標的為「商業性營業秘密」。其中配銷通路(distribution methods)、廣告策略、行銷資料、客戶名單等供應鏈「下游資訊」(downstream information)占31%最多;定價模式及會計資料等「財務資訊」占13%次之。 2、約33%的標的為「技術性營業秘密」,其中有19%與「製程」(manufacturing process)有關。 3、僅3%的標的為原型(prototypes)或尚未公開的產品設計。 三、案件涉及之產業別分析(根據「歐盟標準行業分類第二修正版NACE Rev. 2」分類) 整體來說,歐盟營業秘密訴訟案件所涉及的產業別相當多元,簡要說明如下: 1、排名第一的產業別為「製造業」(manufacturing),占32%。其中最常涉訟的子產業別為「機械設備製造業」(manufacture of machinery and equipment)及「化學製品製造業」(manufacture of chemicals and chemical products)。 2、排名第二的產業別為「批發及零售業;汽機車維修業」(wholesale and retail trade;repair of motor vehicles and motorcycles)占11%。 3、排名第三的產業別為「金融及保險業」(financial and insurance activities)及「專業、科學及技術服務業」(professional, scientific and technical activities),分別占7%。 四、被告提出之抗辯分析 報告中指出,原告提出之營業秘密主張被法院採認的比例僅27%,有約73%的案件法院最終是做出有利於被告的認定。而被告最常提出的抗辯,第一為抗辯原告所主張之系爭資訊是普遍共知(generally known),不具備秘密性;第二為抗辯原告未採取合理保密措施。 最後,報告結論分析歐盟營業秘密判決的三大趨勢,其中一項趨勢指出,營業秘密所有人若要強化契約措施(如保密協議)於訴訟中的證明力,應明確識別與界定系爭營業秘密的範圍。因此,企業應建立營業秘密管理的整體政策(譬如與員工簽訂之勞動契約中,應明確界定其保密義務範圍;員工離職時應落實離職面談,再次提醒員工應遵守的保密義務範圍等),以便於發生爭議時有效主張權利。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
美國發布《新興科技優先審查架構》 加速政府機構導入AI技術美國聯邦總務署(General Service Administration)於2024年6月27日發布《新興科技優先審查架構》(Emerging Technologies Prioritization Framework),該架構係為回應拜登總統針對AI安全所提出之第14110號行政命令,而在「聯邦政府風險與授權管理計畫」(Federal Risk and Authorization Management Program,以下簡稱FedRAMP)底下所設置之措施。 一般而言,雲端服務供應商(cloud service providers)若欲將其產品提供予政府單位使用,需依FedRAMP相關規範等候審查。《新興科技優先審查架構》則例外開放,使提供「新興科技」產品之雲端服務供應商得視情況優先審查。 現階段《新興科技優先審查架構》所定義之「新興科技」係為提供下列四種功能的生成式AI技術: 1.聊天介面(chat interface):提供對話式聊天介面的產品。允許用戶輸入提示詞(prompts),然後利用大型語言模型產出內容。 2.程式碼生成與除錯工具(code generation and debugging tools):軟體開發人員用來協助他們開發和除錯軟體的工具。 3.圖片生成(prompt-based image generators):能根據使用者輸入之文字或圖像而產生新圖像或影像的產品。 4.通用應用程式介面(general purpose API):基於API技術將前述三項功能加以整合的產品。 美國政府為挑選最具影響力的產品,要求雲端服務供應商繳交相關資料以利審查,例如公開的模型卡(model card)。模型卡應詳細說明模型的細節、用途、偏見和風險,以及資料、流程和參數等訓練細節。此外,模型卡應包含評估因素、指標和結果,包括所使用的評估基準。 《新興科技優先審查架構》第一波的申請開放至2024年8月31日,且FedRAMP將於9月30日宣布優先名單。這項措施將使生成式AI技術能夠以更快的速度被導入政府服務之中。
日本發布美國數位政策現狀報告,呼籲推動AI發展的同時,亦應注重資料安全性日本獨立行政法人情報處理推進機構(下稱IPA)於2025年10月發布美國第二次川普政權數位政策現狀報告(下稱現狀報告),內文聚焦於美國政權輪換後數位政策之變動與解讀,同時提及在推動AI發展的同時,亦應注重其安全性。 日本觀測美國數位政策的現狀報告指出,隨著社會數位化程度日益增加,除了雲端數位資料的累積,以及提升對於AI的依賴程度外,亦會造成釣魚信件難以識別,透過可自動生成程式碼的惡意攻擊型AI進行攻擊行為等AI濫用之風險。 準此,美國為確保AI與資料的安全性,並維持其領域之競爭優勢,於2025年7月23日發布AI行動計畫,並提出三大方針,包括加速AI創新、建構AI基礎設施,以及透過國際性的AI外交與安全保障發揮領導能力。此外,內文亦提及為確保競爭優勢,需要建立作為AI發展基礎的科學資料集,並建置資料中心,同時確保其具備高度安全性,以避免AI使用者輸入AI之資料遭到竄改或外洩。 此外,現狀報告內文提及日本企業Softbank與OnenAI、Oracle等公司共同參與規模達5000億美元的Stargate計畫,並已於德州著手建設AI資料中心,顯示日本在美國的AI基礎建設中扮演重要角色並佔有一席之地。然而,內文亦指出美國數位政策具備不透明性而有潛在風險,須持續留意與關注。 我國企業如欲深耕AI領域,並透過AI進行技術研發,可由建立科學資料集開始著手,以作為訓練AI模型的基礎,以達到運用AI輔助及縮短研發週期、減少研發過程中的試錯成本等效益。此外,為確保安全性,科學資料集建置過程中所需之數位資料,可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》,建立貫穿數位資料生命週期之資料治理機制。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)