德國電信監理機關Bundesnetzagentur (BNetzA)於2010年5月宣告完成包括800MHz、1.8GHz、2GHz和2.6GHz等多頻帶中共計41塊頻段的頻譜拍賣,成為歐洲第一個完成數位紅利頻譜重分配的國家。 本次拍賣主要由四個行動營運商(E-Plus、T-Mobile、Vodafone、O2)參與投標,歷經224回合競標,挹注政府約43.8億歐元收入,遠低於之前預估的80億歐元,也遠低於10年前的3G頻譜500億歐元。 只有三家業者(T-Mobile、Vodafone、O2)取得數位紅利800MHz頻譜使用權;未得標的E-Plus公司則早已表達意願,將租用其中一個得標者的新網路頻寬,以使用數位紅利。 本次拍賣並沒有產生新的市場參進者,此狀況讓那些希望開放新頻譜即可刺激新的市場競爭的人頗為失望。惟BNetzA以為,目前市場上已經有約100家的MVNO業者和為數眾多的次品牌服務經營者在競爭,監管機關看不出應執行拍賣條款中「應有利新的市場參進者」的理由。 市場主導者T-Mobile已經宣稱,將率先於今年開始利用800MHz測試發展LTE服務。但由於在800MHz段部署LTE網路將與歐洲其他國家(主要指TeliaSonera公司在瑞典和挪威)早先同意於2.6GHz佈建的網路技術有異,而在密集的城市環境中,在800MHz與2.6GHz頻段同時部署LTE被視為是相當理想的網路佈建策略,歐盟現階段正在想辦法調和兩個頻段的和諧使用策略中。
日、美、歐家電業界團體,聯名反對「私人錄音補償金制度」日本「電子資訊技術產業協會」 (Japan Electronics and Information Technology Industries Association , JEITA) 、美國「家電協會」 (Consumer Electronics Association , CEA) 及歐洲「資訊通信技術產業協會」 (European Information & Communications Technology Industry Association,EICTA) 等家電業界團體,本月 13 日在布魯塞爾召開的國際會議上,聯名反對各國為對抗著作權侵害而採取的私人錄音補償金制度,其表示該制度在今日已經是個過時的制度。目前在日本沸沸揚揚的「 iPod 應否徵收補償金」議題,也受到了製造業一方的強烈反對。 所謂的「私人錄音補償金制度」,係指對 MD 、 DVD 及光碟等錄音、儲存設備,課徵其售價 1% ~ 3% ,以該筆金錢補償著作權人因錄音設備銷售而造成的潛在損失。憂心數位時代來臨可能造成盜版行為的日益猖獗,主要國家紛紛導入了私人錄音補償金制度;但隨著版權管理 (DRM) 技術的精進,已大幅增加違法複製的困難度,立論於錄音設備可能助長盜版的私人錄音補償金制度,所受到的質疑也愈來愈強烈。 日本文部省轄下的「文化審議會著作權小組」,針對 iPod 等播放設備應否徵收補償金,在製造商及消費者代表的反彈下,迄今仍無定論。在 13 日跨國製造業聯合聲明出現後,更強化了反對一方的聲浪。
美國資訊安全分析新挑戰:巨量資料(Big Data)之應用在2013年的國際資訊安全會議(RSA Conference)上,資安專家紛紛表示,將Big Data技術應用於資訊安全分析的項目上,確實可以幫助企業建立更佳的情勢判斷能力,但在實際執行過程中是一大挑戰。 資安廠商如RSA和賽門鐵克公司,在會議上表示目前的策略是透過新的數據匯集、比對和分析協助企業篩選、過濾結構化和未結構化資料的威脅指標,這是傳統的特徵偵測(signature-based)安全工具無法做到的。 不像傳統的安全手段著重於阻斷攻擊,新的技術強調偵測並立即回應違犯行為,也就是提前遏止任何違犯行為,協助企業作全面性的偵測而不擔心有所遺漏。 由於越來越多的美國政府機關和民間企業遭受到針對性和持續性的攻擊,巨量資料技術的應用需求激增。企業內部都累積著大量的數據和多元的數據種類,而需要動新技術來保護這些數據資料免於惡意人士或對手的竊取或其他侵害行為。企業應該要因應實際面臨的威脅和所獲悉的威脅情報來建立安全模型,取代部署特定產品和外圍系統的防禦。 美國無論是政府機關或民間企業都被捲入了不對稱戰爭-對手是武器精良、準備充分並有嚴密組織的網路敵人。 「駭客只需要攻擊成功一次,但我們必須每次都是成功的」賽門鐵克的總裁deSouza表示。「因此與其專注的在阻擋所有威脅,更好的辦法是使用巨量資料技術偵測侵入行為並消解之」。而在會議中資安專家都肯認至少從理論上來說,以巨量資料技術強化資訊安全是很好的想法。 不過另有其他的說法,金融服務企業LSQ的首席安全及法務主管皮爾遜認為,許多人的電腦紀錄檔和所有的電子裝置都早就被侵入滲透了,這才是問題所在。他表示,目前現存的SIEM(安全性資訊及事件管理)工具可以讓企業聚集來自許多個安全設備的巨量登錄數據整合在同一系統內,但真正的問題是,SIEM工具必須要有能力分析數據並找出關聯性,如此才能偵測到駭客入侵的前兆證據和真實的入侵行為,這和彙整數據是不同的兩件事。許多企業所面臨的問題不是缺乏數據資料,而是要如何為資訊安全的目的建立關聯規則和應用方式,以有效率的方式找出有用的巨量數據並進行分析,和留下可供進行訴訟使用的證據。
性隱私內容外流風波-從美國立法例論我國違反本人意願散布性隱私內容之入罪化