協助中小企業因應國際綠色產品輔導措施
為協助國內中小企業因應歐盟 RoHS 指令之執行，經濟部中小企業處自 93 年起即已開始進行相關輔導工作，解決中小企業在面對綠色採購要求所遭遇之問題，如：法規環境、客戶要求、管理制度、人力資源等，藉由綠色供應鏈輔導，提升中小企業對綠色產品的認知，塑造優質而有效率的綠色供應鏈環境，以強化中小企業綠色競爭力。
隨著歐盟指令的推行已逐漸從資訊產品等
綠色產品趨勢已是不可擋的潮流，隨著今年 7 月 1 日 RoHS 指令的執行，及後續 EuP 、 REACH 、 … 等一連串綠色指令法規要求，對我國企業是一波波嚴酷的挑戰，需要政府投入更多的資源，繼續協助企業符合客戶綠色採購要求，將環保貿易障礙轉換成企業發展的新契機，開發拓展綠色產品的商機，以提升我國企業之綠色競爭力。
機器人產品監管法制研析 資訊工業策進會科技法律研究所 2021年03月25日 台灣為全球ICT產品主要生產國之一，在產業鏈占有一席之地，有關機器人本體製造、國外產品、零組件、系統應用代工或代理商已超過百家，由機器人產品帶動之經濟效益預計將影響製造業整體產值，從而在安全標準、使用規範及責任歸屬上，有必要釐清現行法律規範，並同時審酌如何與國際規範接軌，而有需要進一步規範之處。 機器人依據其使用目的之不同，就現有之機器人產品分類而言，大致可分為「工業型機器人」（Industrial Robots）及「服務型機器人」（Service Robots）兩種。兩者之區分方式通常以國際機器人聯合會（International Federation of Robotics, IFR）之定義為主。「工業型機器人」在各種危險、需大量勞力或精密的工廠，皆可使用產業機器人取代人類，目前主要應用於汽車、面板、晶圓等各種製造業廠房；「服務型機器人」範圍較廣，具有移動性、無限制、多樣性等特性，有別於工業機器人侷限於工廠內使用，服務型機器人種類多樣，應用範圍廣泛，且需具備對環境的感測、辨識能力，以自行決定行動的智慧化功能。而另一面也逐漸受到國際間討論的，是智慧機器人（機器人具有接近強人工智慧的機能[1]）相關之倫理、責任歸屬及損害賠償配套措施，而這部分所觀察之法律議題與上述既有之機器人產品之法規發展方向略有不同，因此本研析也將討論相關規範及國際關注焦點[2]。 壹、事件摘要 我國在機器人產品監管法規上仍依循傳統產品標準檢驗之路徑，且相關規範以工業機器人為主，為避免我國廠商因其他國家之產品監管法規之差異而阻礙其貿易流通，機器人產品監管架構實有必要與國際同步，並確保監管程序及標準能與技術發展保持一致。標準與規則的建立是促成機器人領域發展的重要因素，其中歐盟對於機器人標準化之發展在全球扮演關鍵之角色，而歐洲為我國貿易之重要市場，且其產品之CE認證屬於強制性產品檢驗，而於中國、美國採自願性認證（未經認證仍可銷售）有所不同。 故本研究首就商品檢驗、資料保護、勞工安全及產品責任等層面，對我國機器人產品之相關法令進行盤點，並選定歐盟機器人領域相關指令進行研析，對我國相關各界而言，或宜以該等規範或標準為標竿或參考，帶動台灣機器人產業向世界發展。 一、我國法規現況 目前針對機器人產品之法令散見於各法規之中，除了工業用機器人針對職業安全、危害預防有特定規範之外，並無（其他）機器人特別規範，相關規範盤點如下表，並就各類別說明如下： 表 1 ：我國機器人相關規範 分類 細類別 規範 內容 商品檢驗、 產品安全 商品檢驗、 電磁相容性 《商品檢驗法》、《商品型式認可管理辦法》 商品安全管理制度。 頻譜 《電信法》、《電波監理業務管理辦法》 無線電頻率指配及設備規範。 國家標準 CNS 14490-1 B8013-1 CNS 14490-2 B8013-2 工業機器人安全性國家標準。 國際標準 工業機器人 ISO 10218-1 ISO 10218-2 ISO 9283 ISO 10218-1--規範工業機器人製造商適用的安全要求。ISO 10218-2--規範工業機器人系統整合適用的安全要求。 ISO 9283--提供工業用機器人操作之性能與測試標準與方法。 個人護理機器人 ISO 13482 個人護理機器人之調和安全標準，其安全性和可靠性的評估依據。 資料保護 個人資料 《個人資料保護法》 規範針對個人資料進行蒐集、處理、利用的單位，都應該取得當事人同意或依法進行。 勞工安全 職業安全 （工業機器人） 《職業安全衛生管理辦法》、「事業單位實施協作機器人安全評估報告參考手冊」 雇主對工業用機器人應於每日作業前依規定實施檢點。 使用協同作業機器人時實施安全評估，並製作安全評估報告，確保勞工作業安全。 危害預防 （工業機器人） 《工業用機器人危害預防標準》、「機器人危害預防手冊」 預防工業用機器人造成之危害。 產品責任 責任歸屬 《民法》、《消費者保護法》 機器人造成相關損害，所應負之契約及侵權責任。 鼓勵促進 投資抵減 《產業創新條例》、《公司或有限合夥事業投資智慧機械或第五代行動通訊系統抵減辦法》 企業投資於自行使用全新智慧機械，或導入5G行動通訊系統相關設備或技術一定額度，得抵減營利事業所得稅。 資料來源：本研究整理 二、歐盟機器人法制規範與發展 歐盟為了避免各成員國間產品監管法規之差異阻礙貿易流通，故歐盟採行後市場監督工作為核心之產品安全規範體系，並透過調和指令來調和產品安全法規，建立歐盟境內一致性之產品安全規範體系，以下整理出歐盟與機器人相關之規範、內容。 表 2 ：歐盟機器人相關規範 分類 細類別 規範 內容 商品檢驗、 產品安全 商品檢驗通用規範 《新法律架構規範》（Regulation EC No.765/2008 ）、《新法律架構決議》（Decision No. 768/2008/EC） 包括商品檢驗之一般性規定、認證、歐盟市場監督與進入市場之管制、CE 標識、符合歐盟財政安排之活動等相關規範。 機械 《機械指令》（Directive 2006/42/EC[3]） 推動機械產品之自由移動，並保證歐盟勞工及人員享有高度保護。原則上，該項指令僅適用於第一次進入歐盟市場之機械產品。 電磁波 《電磁相容性指令》（Directive 2014/30/EU[4]） 為保證所有電機電子產品可正常運行，不被其他產品釋放出的電磁干擾，亦不會釋放可能干擾其他產品正常運行之電磁。 無線電 《無線電設備指令》（Directive 2014/53/EU） 確保無線電設備符合歐盟安全及衛生要求，包括市場監管機制，特別要求製造商、進口商及配銷商應有之追溯責任。 資料保護 個人資料保護 《一般個人資料保護規則》（GDPR[5]） 內容主要涵蓋資料當事人的權利、資料控制者與處理者的義務、個資跨境傳輸、政府的監理體制、救濟措施等。 勞工安全 職業安全 《工人工作過程中的健康和安全水平指令》（89/391/EEC） 鑑於工作事故和職業病的發生率高，雇主須採取或改進預防措施，以保障工人的安全和健康並確保更高的保護水準；及告知工人安全和健康的風險並降低或消除這些風險所需的措施。 產品責任 責任歸屬 《一般產品安全指令》（Directive 2001/95/EC）[6]、 《產品責任指令》（Council Directive 85/374/EEC[7]） 規定產品一般性要求、製造及銷售業者的責任。 資料來源：本研究整理 貳、重點說明 觀察我國及歐盟現行有關機器人之規範大致可分四類，商品檢驗、資料保護、勞工安全及產品責任。 在商品檢驗之規範方面，主要係為促使商品符合安全、衛生、環保及其他技術法規或標準，為保護消費者權益，國家辦理各類商品之檢驗以維護產品安全；而資料保護則是在以大量資料之分析為基礎的人工智慧發展浪潮下，個人資料保護議題面臨挑戰，國家試圖在創新發展及隱私保護上進行衡平規範；勞工安全方面則是由於機器人可能因使用不當造成勞工工作災害，實需要讓勞工使用符合機械安全標準的工業用機器人，以預防發生產業之切、割、捲、夾、被撞等類型職業災害（近年也有針對服務型機器人之工安標準討論，但尚未有具體規範）；最後在產品責任部分，目前多依循既有契約、侵權等民事規範處理，但當機器人自主決定所致損害時，因機器人決策形成過程所涉及之軟硬體、資料、資料連網服務等相當龐雜，難以（快速）釐清與歸責，有待進一步規範並填補損害。依據規範類別，對比我國與歐盟之主要差別如下表： 表 3 ：歐盟與我國機器人規範之主要差別 歐盟 我國 商品檢驗 主要以「產品功能」對應其檢驗流程。 設有「自我宣告」之簡易流程，並開放認可之實驗室檢驗。 主要以「品項」對應其檢驗流程，須先進行「品目查詢」。 主管機關介入度較高。 資料保護 規定較具體細緻，跨境傳輸、自動化決策、被遺忘權及資料可攜有具體規定。 未針對人工智慧應用有特殊規定。 未規範自動化決策、被遺忘權及資料可攜。 勞工安全 依循既有工安規範。 工業機器人之工安規範依循國際標準。 工業機器人之工安規範依循國際標準（但未完全一致）。 產品責任 主要採「嚴格責任」，仍有少數免責事由。 針對智慧機器人應用之民事責任有進行相關檢討及修法分析。 採民法、消保法雙軌制，消保法採無過失責任（無法完全免責）。 資料來源：本研究整理 就歐盟針對機器人之監管法規架構，及與機器人相關產品指令之規範內容與主要義務，檢視對應我國之相關法規與規定後發現，事實上我國關於機器人商品檢驗之規範方向與歐盟大致相似，主要差異在於資料保護方面，因歐盟GDPR之規範較新且較為細緻，存有許多我國個資法尚未規範之處，而我國也尚未針對智慧機器人之產品責任規範。我國與歐盟關於機器人規範之整體比較，請參照下表： 表 4 ：歐盟與我國機器人規範之比較 分類 歐盟規範內容 我國規範 商品檢驗 產品認證、評鑑程序 法源依據為新法律架構規範、新法律架構決議。 產品認證部分--（accreditation）一般性規定、認證、市場監督與進入市場之管制、CE 標識。 →多數商品可透過「自我宣告」等較簡易之方式進入市場。 《商品檢驗法》第5條：商品檢驗執行之方式，分為逐批檢驗、監視查驗、驗證登錄及符合性聲明四種，依照不同種類而有不同之分類及檢驗方式。à部分產品政府高度介入 《商品型式認可管理辦法》第6條第1項第1款規定：「一、一般型式試驗：電磁相容性型式試驗，應檢具相關技術文件及足夠測試所需之樣品，向標準檢驗局認可之指定試驗室辦理；其他型式試驗，應檢具相關技術文件及足夠測試所需之樣品，向檢驗機關或標準檢驗局認可之指定試驗室辦理。但大型或系統複雜商品，得向標準檢驗局申請指定場所測試。」 評鑑程序的部分—規範各種技術工具之定義、設計標準、符合性評鑑主體之通知、通知過程之條款、符合性評鑑之程序、防衛機制、經濟營運者（economic operators）之責任及商品追蹤性等規定。 機械 法源依據為機械指令，當產品進入市場--應符合一定要件、程序（如：健康和安全規範、黏貼CE標誌等要求） 職業安全衛生法以及商品檢驗法規定，我國未符合安全標準或未通過檢驗之機械產品，不得產製運出廠場或輸入。 產品標準之法源依據為機械指令。 職業安全衛生法第7條。 市場監督之法源依據為機械指令。 職業安全衛生法第7條、第8條、第9條，以及機械設備器具監督管理辦法中，規範產品監督及市場查驗之細節。 電子電氣設備電磁相容性之基本要求 法源依據為電磁相容性指令。 《商品型式認可管理辦法》第6條第1項第1款--電磁相容性型式試驗，應檢具相關技術文件及足夠測試所需之樣品，向標準檢驗局認可之指定試驗室辦理 無線電終端設備之基本要求 法源依據為無線電設備指令 電信法第42條第2項、電信終端設備審驗辦法 資料保護 開發設計 《一般個人資料保護規則》：事前進行「個人資料保護影響評估」 以及可能造成之風險與資料管理者所採取之保護措施、安全措施（強調事前）。 施行細則第12條2項3款規範個人資料風險評估及管理。 蒐集、感測 《一般個人資料保護規則》：個人資料範疇--明文涵蓋網路識別碼、位置資訊。 特定目的：有規定「為達成公共利益之目的、科學或歷史研究目的或統計目的所為之進階處理，不應視為不符合原始目的」之例外。 去識別化之方式：歐盟強調不可逆。 跨境傳輸：原則禁止，例外允許。當未取得認證或適足性，外國廠商無法將歐盟境內所蒐集到的個資，傳輸回位於本國之伺服器。 個人資料範疇：我國較多正面表列項目，無規定者則依靠解釋。（第2條第1款、第6條）位置資訊、網路識別碼等是否屬於個資，我國並未列舉，實務上迭有爭議。 特定目的：皆須有特定目的方可為之。 去識別化之方式：個人資料保護法施行細則第17條，並未強調不可逆。 跨境傳輸：原則允許，例外禁止。（第21條） 處理、資料分類 《一般個人資料保護規則》：資料處理--需符合一定之規範（未區分公務及非公務機關）。 資料處理：需符合一定規範，並特別區分公務及非公務機關。（第15、19條） 分析與驅動傳輸 《一般個人資料保護規則》： 自動化決策--強調「透明處理原則」，針對「個人化自動決策」賦予用戶請求解釋、拒絕適用的權利。 被遺忘權--應考量現行可行之科技技術及費用，選擇適當之措施，包括刪除所有與其個資之連結。 資料可攜權--資料主體應有權接收其提供予控管者之資料，並有權將之傳輸給其他控管者。 自動化決策：無規定。 被遺忘權：規定模糊，容有解釋空間。 資料可攜權：可透過間接解釋之方式達成。 後續衍生的偏見、歧視等問題 《人工智慧倫理準則》目前為企業自主使用，無強制性。 科技部《人工智慧科研發展指引》目前以科研人員為適用對象。（目前請科技部AI研究中心計畫、中心Capstone計畫、研究計畫人員填寫自評表） 產品責任 產品責任之義務範圍 法源依據為《一般產品安全指令》、《產品責任指令》。 生產者--應僅將安全產品投入市場，向消費者提供評估和預防風險的資訊。 經銷商--監督產品進入市場的安全性，相關適當因應措施。 消保法第7條第1項：企業經營者應確保該商品或服務，符合當時科技或專業水準可合理期待之安全性。 消保法第10條：危險產品之回收和要求採取適當因應措施。 產品責任之責任範圍 法源依據為《一般產品安全指令》、《產品責任指令》。 嚴格責任（strict liability）--消費者不需要證明製造商之過失，只需要證明損害是由產品造成即可。（製造商例外仍可自證免責，產品責任指令第７條） 民法第191條之1第1項：推定過失責任，為舉證責任倒置的設計。 消保法第7條第1項：企業經營者能證明其無過失者，法院得減輕其賠償責任。採無過失責任，無免責條款。 產品責任之連帶賠償責任 法源依據為《一般產品安全指令》、《產品責任指令》。 兩個以上的生產者（包含製造、經銷、進口商等），應對同一損害共同承擔責任時。 消保法第7條第3項--企業經營者商品不符當時科技或專業水準之安全性、危害消費者，致生損害於消費者或第三人時。 消保法第8條--從事經銷之企業經營者。 消保法第9條--輸入商品之企業經營者。 資料來源：本研究整理 參、事件評析 我國目前法律規範主要針對「工業型機器人」為主，而未來也應逐漸擴及至「服務型機器人」，並對「智慧機器人」相關議題有所討論，且可能宜進一步區分其風險高低而有不同規範，例如區分一般風險較低的家庭服務、居家照護機器人進行一般之商品安全及責任規範；而對於高度風險之機器人，除應有基本操作與風險排除規範外，更應避免使用錯誤造成危害。同時考慮機器人的運作，必須讓主管機關可以追蹤、回溯所有設計、製造、販售、所有權人與使用人，藉以釐清責任歸屬，並要求符合相對應的安全規範管制要求，以尋求更好的預防與處置管制措施。因此，針對我國機器人相關之規範初步發現及建議如下： 一、商品檢驗規範尚待明確：目前我國對於機器人之相關規範及標準大多集中於商品檢驗與勞工安全兩類，且以工業型機器人為主要規範標的；鑒於服務型機器人之發展，許多標榜為「機器人」之產品快速增加，而其對應之商品檢驗品項與標準不甚明確，造成業者與消費者之疑義。同時，國際間開始針對部分服務型機器人提出相關標準，此部分也應參酌國際趨勢，考量進行滾動式更新或調整，同時可透過公協會或平台使業者知悉規範趨勢。 二、考量業者需求彈性調整資料保護規範：由於智慧機器人奠基於大量資料驅動與人工智慧技術，而我國現有個人資料保護規範尚未有對應於人工智慧技術之彈性規範，且與國際間相關規範（例如：GDPR）有部分無法對應之處。因此，在具體應用上產生遵法成本過高、資料流通受限等問題。故在資料保護之規範上，除考量新興技術之應用外，也應考量國外相關規範之域外效力，儘快取得適足性認定，而有助於我國業者拓展國外市場。 三、逐步研訂或調整與智慧機器人之相關規範：由於目前具有高自主性之智慧機器人在市場尚未普及，相關產品責任仍回歸適用既有各類規範（例如：民法、消費者保護法等）。但國外已開始針對機器人之倫理、責任歸屬等問題，積極展開研究與佈署，並討論是否既有規範可能產生之不足之處，而有修正既有規範與研訂專門法規之討論。而智慧機器人隨著其自主性越高可能產生不可預見之風險，而可能與現行規範有所扞格。因此，未來主管機關應參酌國外相關研究與規範，並逐步建置可以追蹤、回溯所有設計、製造、販售、所有權人與使用人，藉以釐清責任歸屬，並符合相對應的安全規範管制要求，並尋求相應之風險預防與處置管制措施。 [1] 人工智慧可有三層次定義：第一層次是「弱人工智慧」或「狹隘人工智慧」，希望電腦能解決某個需要高度智力才能解決的問題，不要求它跟人類一樣有全面智慧解決各式各樣不同的問題；第二個層次是「強人工智慧」或「泛人工智慧」：要求電腦的智慧需要更全面廣泛，需要有推理、學習、規劃、語言溝通、知覺等能力，擁有這些能力的電腦才有可能展現出跟人類並駕齊驅的智慧；第三個層次是John Searle提出的「強人工智慧假說」（Strong AI Hypothesis），這個層次人工智慧需要擁有跟人類一樣的「心靈」，需要認知自我並如同人類般思考。 [2] 當前機器人已衍生許多產品且應用場景各有不同，就不同種類、不同場景之機器人有不同規範程度之需求。在工業機器人方面，過去因為工安考量，法規強調機器與人類之間分開作業、人機間之安全距離等，但近年來因為人機協力操作之設計與發展備受關注，逐漸產生出人機近距離協力合作之安全標準；而在於服務機器人議題當中，基本上服務機器人被設計為允許與人類共同存在同一空間中，且產品種類多樣化（無人機、搬運機器人、掃地機器人、照護機器人等皆屬之），但也因當前安全標準及相關之規範缺乏，各國對於產品審驗之寬嚴不一，亦成為機器人發展與市場流通之障礙；而在智慧機器人規範方面，倫理、責任歸屬及配套措施則是目前國際討論之焦點。 [3] Directive 2006/42/EC of the European parliament and of the council, EUR-LEX, https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX:02006L0042-20190726 (last visited Mar. 5, 2021). [4] Directive 2014/30/EU of the European Parliament and of the Council, EUR-LEX, https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=celex％3A32014L0030, (last visited Mar. 15, 2021). [5] Regulation (EU) 2016/679 of the European parliament and of the council, EUR-LEX, https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/ALL/?uri=celex%3A32016R0679 (last visited Mar. 15, 2021). [6] Directive 2001/95/EC of the European parliament and of the council, EUR-LEX, https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX:02001L0095-20100101 (last visited Mar. 4, 2021). [7] Council Directive 85/374/EEC, EUR-LEX, https://eur-lex.europa.eu/legal-content/en/TXT/?uri=CELEX:31985L0374 (last visited Mar. 5, 2021).
網路爬蟲治理趨勢與我國法制啟示網路爬蟲治理趨勢與我國法制啟示 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年04月30日 壹、網路爬蟲治理議題背景 隨生成式人工智慧產業蓬勃發展，模型訓練對於巨量資料之依賴度與日俱增，促使網路爬蟲（Crawlers）技術運用愈發頻繁。傳統網路生態原係建立於網站經營者與網路爬蟲索引功能的導流互惠默契[1]，網站容忍爬取以換取流量曝光。然而，當網路爬蟲大量爬取資料用於訓練，而非提供連結導流時，不僅造成流量分流與價值分配失衡，更損及內容產製者的廣告與訂閱收益[2]。 此經濟模式的轉變，讓技術訊號與法律意思表示長期脫節的矛盾浮上檯面。事實上，以自然語言呈現的服務條款與機器可讀的技術訊號（如 robots.txt）不一致之情形普遍存在。在搜尋引擎主導的時代，雙方多維持以資料換流量的默契，類矛盾尚能維持在技術管理層次，未釀成大規模法律對立。 如今，當爬取行為涉及訓練具備商業替代性的模型時，原本被掩蓋的技術脫節便陡然升級為法律風險。內容產製者因對傳統協定失去信任，轉向採行強硬的技術阻擋[3]；而 AI開發者則因 robots.txt 結構過於簡單，難以精確辨識複雜的著作權授權意願。即便開發者主觀上有遵循意願，但在自動化爬取過程中，仍因技術工具無法即時解讀自然語言聲明，進而陷入侵害著作權或違反契約之困境。 這種從互惠轉向競爭的變化，促使全球必須正視法制層面對於技術訊號與法律意願對齊的緊迫性。目前國際主要有兩種治理路徑：一是以美國為代表，仰賴著作權法中合理使用（Fair Use）之彈性空間，透過司法個案衡酌商業替代性與轉化性利用；二是以歐盟為首，透過《數位單一市場著作權指令》（The Copyright in the Digital Single Market Directive, CDSM Directive）明文確立「文本及資料探勘（Text and Data Mining, TDM）」之法定例外[4]，建立起事前規範。 相較於上述兩大主流路徑，我國目前既缺乏如歐盟般明確的法定例外制度作為避風港，在司法實務對於合理使用的解釋上也尚待更多AI相關案例累積心證，導致相關爭議高度仰賴司法事後認定，其不確定性使本土AI研發者往往須在法律風險與技術創新間艱難取捨，對產業生態系形成潛在的寒蟬效應。爰此，本文旨在爬梳歐美法規範趨勢與國內外司法實務案例，進而針對我國網路爬蟲治理路徑提出具體之政策建議。 貳、重點說明 一、網路爬蟲治理與國際趨勢 觀測全球AI治理趨勢，網路爬蟲管理議題漸受重視。相關討論已從純粹的技術攻防轉化為法律規範的核心。目前國際間主要以美國的合理使用彈性與歐盟的法定例外架構路徑為觀測重點，並輔以國際組織推動的技術標準自律。 （一）美國路徑：以合理使用為核心的事後審查 以美國為觀測對象，其著作權局（United States Copyright Office, USCO）於2025年的報告中揭示了關鍵立場：為AI訓練而建立資料集的重製行為，本質上已構成初步侵權（Prima Facie Infringement）[5]，其合法性最終取決於合理使用抗辯是否成立。此見解釐清了技術上的公開可得（publicly available）並不等同於法律上的授權利用，即便內容於網際網路上可自由存取，其著作權保護並不因此消滅。 這法律定性與技術現狀的落差，直接衝擊了美國司法實務過往採取之默示授權（Implied License）理論。在早期判例（如 Parker v. Yahoo!案）[6]中，若網站未設置 robots.txt 阻擋爬蟲，法院常傾向認為權利人已默許搜尋引擎進行索引。然而，robots.txt 的初衷並非針對生成式 AI設計，其技術結構無法區分導流索引與模型內化這兩類本質迥異的行為，並導致內容產製者即便有意反對AI訓練利用，卻因缺乏精準的技術工具表達其授權意願，使法庭在個案審酌授權意圖或合理使用時，面臨證據判讀上的困境。 此外，針對大規模爬取行為，美國監理機關亦開始從著作權以外的視角強化監管。例如，聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission, FTC）近期高度關注「普遍性擷取（Pervasive Extraction）」所涉及的隱私風險。FTC強調，即便資料經去識別化，若能透過巨量資料點反推個人敏感資訊，仍可能違反個人資料保護法規範。[7]由此可推敲，美國正透過著作權法遵與個資保護責任之雙重規範，強化對爬取行為事後責任之追究，而非單純從技術面禁止存取。 （二）歐盟路徑：以權利保留（Opt-out）為基礎的法定例外 相對於美國模式，歐盟透過《數位單一市場著作權指令》建立層次分明的TDM法定例外體系，依據利用目的之性質，區分為科學研究與一般性利用兩種目的：基於科學研究目的而進行之TDM，屬於強制性的法定例外。在此範圍內，權利人不得主張選擇退出，亦即權利人必須容忍符合公益目的之資料探勘行為；基於一般性利用目的（即科學研究目的以外），原則上允許資料爬取，但賦予權利人權利保留選擇。但權利人必須以機器可讀（Machine-readable）形式明確聲明，否則即須容忍一定程度的爬取行為。[8][9] 此制度的核心爭點在於機器可讀性與技術落實間的落差。近期歐盟實務（如荷蘭 DPG Media v. HowardsHome 案）進一步探討：若權利人僅在 robots.txt 中以自然語言註解法律聲明，該方式是否即應被認定為符合法律要求的機器可讀格式？[10]此類討論反映出歐盟司法實務正試圖釐清，在技術中立的原則下，機器可讀的判定基準是否應隨AI的辨識能力而動態調整？ 亦即，若 AI 確實能辨識該聲明，則該非結構化的文字是否就已該當法律上的權利保留效力。 此外，為解決內容產製者與 AI 開發者間的價值分配失衡，歐盟亦提出引入法定衡平報酬權（Statutory Right to Equitable Remuneration）之構想，試圖透過著作權集體管理組織（Collective Management Organisations , CMOs）建立公平的利益補償模式，將商業性爬取行為由單純的侵權爭議，轉化為制度性的商業授權框架。[11] （三） 國際合作與技術標準：形塑自律框架 在法律規範之外，國際組織正積極透過軟法與技術標準化，試圖緩解內容產製者與 AI 開發者間的緊張關係。目前，觀察標竿組織重點如下： 1. OECD：探索產業自律與授權框架 在國際合作層面，經濟合作暨發展組織（Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD）在報告中，探討透過資料爬取行為準則（Code of Conduct）與定型化契約等手段，形塑產業自律框架[12]的可能性，期望能透過標準化的授權條款降低雙方磋商成本，並為開發者提供更明確的法遵指引，以減輕司法事後判決不確定性所帶來的衝擊。 2. IETF：研議以「利用目的」為基礎之技術協定 針對現有技術訊號（如 robots.txt）無法精確承載法律意願之缺陷，網際網路工程任務組（IETF）相關工作小組正嘗試研發新一代技術協定（如 train-ai 標籤）。研究焦點在於建立以利用目的為基礎的識別機制，探討自然語言與機器語言銜接的技術路徑，使權利人未來能更精確地表達其授權意向（如：區分搜尋索引與 AI 訓練），進而試圖彌補技術訊號與法律意思表示間的落差。[13] 二、 國內外司法實務案例分析 觀測近期司法實務，各國法院對爬蟲行為邊界之判定趨向細緻化，且美、歐兩地在司法判斷標準與關注焦點上各具特色。 （一）美國實務：從默示授權轉向契約與反競爭之平衡 在美國實務方面，爭議核心從早期有關默示授權轉向近期契約效力與競爭政策間平衡發展的演進。法院雖曾於 Parker v. Yahoo! [14]等早期案件中認為，若網站未以技術手段（如 robots.txt）限制爬取，在搜尋快取情境下可能視為默示授權。然而，此見解在AI時代已難以擴張至大規模重製以訓練模型之範疇。 近期法院判斷標準更傾向於認為，單純缺乏技術設定並不等同於達成全面授權的意思合致。在此種技術訊號與授權意向脫節的現狀下，網站經營者轉而強化服務條款之規範，試圖以契約債權彌補技術控制之不足。然而，這也引發了服務條款拘束力邊界的法律論辯。具體而言，在 hiQ Labs v. LinkedIn [15]等案中，法律爭議核心在於《電腦詐欺與濫用法》（Computer Fraud and Abuse Act，CFAA）的適用邊界。針對技術上無需登入即可存取的公開資料（Public Data），平台方不得僅憑撤銷授權（如寄發停止並終止函或阻斷 IP）便主張資料爬取者構成CFAA之無權限存取。法院在裁定中展現其法律見解：若容許平台透過服務條款對未登入狀態下即可存取之公開資料建立壟斷性控制權，將損及資訊自由流通與競爭之公共利益。[16] （二） 歐盟實務：聚焦權利保留（退出權）之有效性認定 在歐盟司法實務方面，司法實務判斷的重點則由單純的存取權限轉向權利保留之有效性認定。此轉變反映司法機關試圖確認，在技術中立原則下，法律要求之機器可讀性應如何解釋。德國法院在 Kneschke v. LAION 案[17]中提出重要觀點，認為機器可讀性之判定應取決於利用行為發生時之技術發展水平。該判決傾向認定，若 AI 應用程式在技術上已能實質理解自然語言，則僅以自然語言撰寫的服務條款亦可能被視為有效的機器可讀聲明；相對地，荷蘭法院在 DPG Media v. HowardsHome案[18]中則採取較嚴格的檢視標準，認為若出版商僅以自然語言註解或針對特定機器人進行封鎖，但在技術執行上未能達成適當且明確之辨識程度，致使自動化工具無法將其識別為法律上的權利保留指令，該聲明仍可能被判定為無效。 上述案例顯示歐盟實務正處於探索期，試圖在法律規範與技術現狀間尋求對齊，以確立法定例外制度下權利人與利用人之間的權利義務邊界。 （三） 我國實務：側重對權利人財產權之保障 相較於美、歐司法實務傾向於在競爭政策或著作權例外框架下進行權衡，我國司法實務現階段對於權利人利益之保障呈現更為嚴謹的審視態度，且在法律適用上展現出獨特的刑事定性。在國內有關網路資料爬取的指標性案例（法源與七法案）[19]中，法院認定即便爬取之資料本身不具著作權（例如法規內容），但若行為人明知網站已設有禁止規範，卻仍利用自動化程式大規模爬取資訊，且該利用行為具備直接商業競爭目的、實質損及原告之潛在市場，則此種行為除可能構成著作權侵害外，亦將涉及《刑法》第359條之無故取得他人電腦電磁紀錄罪。此見解凸顯出我國實務高度側重保護內容產製者對於電磁紀錄之支配權與商業投資成果之完整性，使得網路爬蟲行為在臺灣法制環境下，不僅面臨民事侵權責任，更具備顯著的刑事責任風險。 三、 我國現況與產業環境觀察 我國目前針對網路爬蟲之治理模式主要由司法實務主導，且現行法制環境對於權利人利益之保障維持一貫保守且嚴謹的認定態度。在法律層面，由於我國尚未引進類似歐盟之TDM法定例外制度，我國 AI開發者在進行大規模語料收集時，僅能仰賴《著作權法》中關於合理使用之不確定法律概念進行個案認定。此類高度依賴司法事後認定的現狀，使研發過程籠罩在法遵風險之下，對產業創新形成明顯的寒蟬效應。 在技術與商業實務層面，robots.txt 等傳統技術協定在生成式AI 時代，已顯現出語義表達能力不足之侷限，難以在機器語言中精準區分流量引導與資料訓練內化兩類本質差異甚廣的授權意願。觀察整體產業環境，內容產製者與AI開發者間的衝突核心，在於資料利用已具備高度商業替代性競爭意涵，且開發者無償利用巨量資料行為，與內容產製者要求合理對價之間產生巨大鴻溝，而非單純的技術存取議題。此外，《刑法》第359條無故取得電磁紀錄罪於網路爬蟲案件中適用邊界之不確定性，不僅加劇AI開發者對於技術行為入罪化的恐懼，更因缺乏明確的付費授權路徑或法定例外，成為我國AI生態系發展中難以跨越的法律屏障。 參、事件評析 綜觀國際趨勢，網路爬蟲治理的爭議已跨越單純的技術存取爭議，演進為在AI時代下治理路徑的策略選擇。 美國雖以合理使用作為事後裁決標準，但觀察其司法實務發展，實質上已有仰賴私法契約與其他多重法規構築防護網之傾向；相對於此，歐盟則採法定例外搭配權利保留（退出權），將治理重心提前至事前規範。兩種路徑雖規範密度有別，但均試圖在著作權人與利用人之間建構可資依循的權利義務框架。 歸結而言，我國現行網路爬蟲治理困境，似並非單純的法規空白問題，更涉及技術訊號與法律表述之結構性落差。首先，我國未引進類似歐盟法定例外制度，僅能仰賴具高度不確定性之合理使用概念；其次，即便欲從私法契約角度建立事前約束，仍面臨傳統技術協定因語義表達之侷限性，難以精確傳達權利人對於導流索引與AI訓練利用之差異化授權意願，其結果往往導致技術訊號與法律服務條款內容產生落差。 面對此困境，我國未來治理路徑首要之務，或可思考建構足以縮短技術訊號與法律意思表示落差的緩衝空間，調和當前導流互惠轉向替代競爭所引發的價值分配矛盾。 [1] Yichen Zhang, Kneschke v LAION: Are Text and Data Mining Exceptions a “Get-Out-of-Jail-Free Card” for AI Training?(2025),15, https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5439454 (last visited Nov. 22, 2025). [2] Inbar Cohen, From Headlines to Al: Narrowing the Bargaining Gaps between News and AI Companies(2024), 9, https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4878254 (last visited Nov. 22, 2025). [3] UK Dep’t for Sci., Innovation & Tech., International AI Safety Report 2025 (2025), 2.3.6. Risks of copyright infringement, https://www.gov.uk/government/publications/international-ai-safety-report-2025/international-ai-safety-report-2025 (last visited Sept. 29, 2025). [4] European Parliament, Generative AI and Copyright: Training, Creation, Regulation (2025), Policy Department for Justice, Civil Liberties and Institutional Affairs, PE 774.095, 32-33,https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/STUD/2025/774095/IUST_STU(2025)774095_EN.pdf (last visited Oct. 14, 2025). [5] United States Copyright Office, Copyright and Artificial Intelligence Part 3: Generative AI Training pre-publication version(2025) , 26-31,https://www.copyright.gov/ai/Copyright-and-Artificial-Intelligence-Part-3-Generative-AI-Training-Report-Pre-Publication-Version.pdf (last visited Nov. 24, 2025). [6] Parker v. Yahoo!, Inc., No. 07-2757, 2008 WL 4410095 (E.D. Pa. Sept. 25, 2008). [7] Federal Trade Commission, “FTC Cracks Down on Mass Data Collectors: A Closer Look at Avast x-Mode,” Technology Blog, Mar. 15, 2024, https://www.ftc.gov/policy/advocacy-research/tech-at-ftc/2024/03/ftc-cracks-down-mass-data-collectors-closer-look-avast-x-mode-inmarket (last visited Nov. 24, 2025). [8] European Parliament, Generative AI and Copyright: Training, Creation, Regulation (2025), Policy Department for Justice, Civil Liberties and Institutional Affairs, PE 774.095, 35-36, https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/STUD/2025/774095/IUST_STU(2025)774095_EN.pdf (last visited Oct. 14, 2025). [9] European Parliament, Generative AI and Copyright: Training, Creation, Regulation (2025), Policy Department for Justice, Civil Liberties and Institutional Affairs, PE 774.095, 120, https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/STUD/2025/774095/IUST_STU(2025)774095_EN.pdf (last visited Oct. 14, 2025). [10] DPG Media et al. v. HowardsHome, C/13/737170 / HA ZA 23-690, ECLI:NL:RBAMS:2024:6563 (Amsterdam District Court, 30 Oct. 2024). Available at: https://www.nlp.legal/xms/files/Between_labs_and_algorithms__…pdf (last visited Oct. 7, 2025). [11] European Parliament, Generative AI and Copyright: Training, Creation, Regulation (2025), Policy Department for Justice, Civil Liberties and Institutional Affairs, PE 774.095, 128-129, https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/STUD/2025/774095/IUST_STU(2025)774095_EN.pdf (last visited Oct. 14, 2025). [12] Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD). Intellectual Property Issues in Artificial Intelligence Trained on Scraped Data. OECD Artificial Intelligence Papers No. 33, February 2025, 10, https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2025/02/intellectual-property-issues-in-artificial-intelligence-trained-on-scraped-data_a07f010b/d5241a23-en.pdf (last visited Nov. 19, 2025). [13] IETF, Progress on AI Preferences(2025), https://www.ietf.org/blog/ai-pref-progress/ (last visited Nov. 26, 2025). [14] Parker v. Yahoo!, Inc., No. 07-2757, 2008 WL 4410095 (E.D. Pa. Sept. 25, 2008). [15] hiQ Labs, Inc. v. LinkedIn Corp., 31 F.4th 1180 (9th Cir. 2022). [16] Meta Platforms, Inc. v. Bright Data Ltd., 661 F. Supp. 3d 1086 (N.D. Cal. 2023). [17] Kneschke v. LAION, e.V., Case No. 310 O 227/23, Hamburg Regional Court (Landgericht Hamburg), Sept. 27 2024. Available at: https://www.wipo.int/wipolex/en/judgments/details/2381 (last visited Oct. 7, 2025). [18] DPG Media et al. v. HowardsHome, C/13/737170 / HA ZA 23-690, ECLI:NL:RBAMS:2024:6563 (Amsterdam District Court, 30 Oct. 2024). Available at: https://www.nlp.legal/xms/files/Between_labs_and_algorithms__…pdf (last visited Oct. 7, 2025). [19] 臺灣新北地方法院 114 年 6 月 24 日 111 年度智訴字第 8 號刑事判決。
FinCEN發布「防制洗錢與打擊資助恐怖主義優先事項」，以因應各種新興威脅隨著犯罪集團洗錢管道與手法日新月異，嚴重威脅金融秩序與經濟發展，美國財政部金融犯罪執法網（Financial Crimes Enforcement Network, FinCEN）於2021年6月30日發布防制洗錢與打擊資助恐怖主義（anti-money laundering and countering the financing of terrorism, AML/CFT）政策的優先事項（Priorities），目的係為了應對日益猖獗之洗錢犯罪行為，幫助金融機構評估其風險，並調整其防制洗錢計畫和資源運用優先順序，以提升國家AML/CFT政策效率與有效性。 依據發布內容，優先事項包括：（1）貪汙；（2）網路安全與虛擬貨幣相關之網路犯罪；（3）國內外資助恐怖分子；（4）詐欺；（5）跨國犯罪組織活動；（6）毒品販運組織活動；（7）人口販運與人口走私（human trafficking and human smuggling）；（8）資助大規模毀滅性武器擴散（proliferation financing），反映了美國國家安全與全球金融體系長期以來存在之威脅，並將虛擬貨幣用於洗錢、資助恐怖主義，及支付勒索軟體攻擊贖金等納入防制洗錢範疇，防止虛擬貨幣成為洗錢管道。 FinCEN預計於2021年底前提出實施辦法，並根據美國防制洗錢法（Anti-Money Laundering Act）之要求，至少每4年更新一次優先事項，以因應美國金融體系與國家安全面臨的各種新興威脅。
簡介〈歐盟提供合格信任服務者依循標準建議〉簡介〈歐盟提供合格信任服務者依循標準建議〉 資訊工業策進會科技法律研究所 2021年6月25日 壹、事件摘要 歐盟於2014年通過「歐盟內部市場電子交易之電子身分認證及信賴服務規章」（簡稱eIDAS規章）[1]，並於2016年7月正式生效。eIDAS規章是在歐盟1999年電子簽章指令[2]的基礎上，進一步建構一個更安全、更具信賴、更易於使用電子簽章的法律框架，以促進整個歐盟跨境間的電子交易環境，進而達到歐盟數位單一市場的目標[3]。 eIDAS規章共有六章，其核心包含兩大部分[4]，在第二章中規範了電子識別機制（Electronic Identification），並於第三章中建構一系列電子交易中相關信任服務（Trust Services, TS）的法律架構，包含電子簽章（Electronic signatures）、電子封條（Electronic seals）、電子時戳（Electronic time stamps）、電子註冊傳輸服務（Electronic registered delivery services）、網站認證（Website authentication）。每種信任服務，又可以區分由一般的信任服務提供者（Trust Service Provider, TSP）或由合格信任服務提供者（Qualified Trust Service Provider, QTSP）提供，要成為QTSP必須經各成員國的監督機關授予合格地位後，才能提供該類合格信任服務（Qualified Trust Service, QTS），在eIDAS規章中合格信任服務具有更高的法律效力。譬如，根據eIDAS規章第25條第2項規定，合格電子簽章（qualified electronic signature）與手寫簽章具有同等的法律效力。 歐盟網路安全局（European Union Agency for Cybersecurity, ENISA[5]）於2021年3月發布一份報告，提供合格信任服務者依循標準的建議（Recommendations For QTSPs Based On Standards） [6]，給想要申請成為QTSP的業者參考。 貳、重點說明 承前所述，eIDAS規章的目的是要建構一個促進跨境、跨產業的電子交易的環境，為弭平各會員國對於電子識別服務的落差，報告中指出，必須透過法律框架（Legal framework）、信賴框架（Trust framework）、標準化框架（Standardisation framework）共同達成，以提升歐盟數位單一市場中企業和消費者的信任，並促進信任服務和產品的使用。 （一）法律框架 eIDAS規章中規定了9種QTS的安全要求及其提供者的義務，包括： 1.電子簽章的合格憑證； 2.電子封條的合格憑證； 3.網站認證的合格憑證； 4.合格電子時戳服務； 5.合格電子簽章的合格驗證服務； 6.合格電子封條的合格驗證服務； 7.合格電子簽章的合格維護服務； 8.合格電子封條的合格維護服務； 9.合格電子註冊傳輸服務。 （二）信賴框架 其次，eIDAS規章透過事前（ex ante）和事後（ex post）監督的方式，來確保QTSP及其提供的QTS符合eIDAS規章中的法律要求。欲申請成為QTSP須先經過符合性評估機構（Conformity Assessment Body, CAB）的評估，由其出具評估報告後，再由各成員國的監督機關決定是否授予QTSP資格；取得QTSP資格後會受到不定期稽核，且至少每24 個月須再次自費通過CAB評估審核[7]。 （三）標準化框架 eIDAS規章中對各項TS的安全要求是採取技術中立（technology-neutral）的態度，並未限定要採用何種特定技術。換言之，TSP可以透過不同的技術達到eIDAS規章中要求的必要安全程度。事實上，歐盟希望在eIDAS規章所建構的法律框架和信賴框架中，透過產業自律，慢慢形成相關的標準共識。 歐盟從2009年開始，就由歐洲標準化委員會（European Committee for Standardization, CEN）、歐洲電信標準協會（European Telecommunications Standards Institute, ETSI）等歐盟標準化組織協助擬定和更新電子簽章的相關標準，希望可以建立一個更完整的標準化框架，以解決歐盟跨境使用電子簽章遭遇的問題，至今已經建構出一系列電子簽章和相關信任服務的標準，以滿足國際及eIDAS規章的要求，ETSI/CEN與數位簽章有關的標準包含七個面向。 1.介紹性 此類標準主要是關於各類簽章的共通定義、研究、其他關於整體性架構的介紹。 2.簽章的建立與驗證 此類標準主要是關於簽章建立及驗證的政策與安全要求、所要遵循的規則和程序、格式、保護剖繪（Protection Profiles, PP）[8]。 3.簽章建立和其他相關設備 此類標準主要是與電子簽章產生的設備，以及其他與數位簽章相關服務的設備有關。 4.加密 此類標準主要是與簽章的加密有關，譬如金鑰產生演算法（key generation algorithms）和雜湊函數（hash functions）等。 5.支持數位簽章及相關服務的TSP 此類標準主要是關於核發合格憑證的QTSP、網站認證憑證的TSP、時戳服務的TSP、提供簽章驗證服務的TSP等。 6.信任應用服務提供者 此類標準主要與應用電子簽章提供加值服務的TSP有關，如電子傳輸服務、資料檔案長期保存服務等。 7.信任服務資格提供者 此類標準主要與eIDAS規章中信任名單（trusted lists）相關的程序和格式有關[9]。 其中，在ETSI/CEN關於數位簽章的標準中，主要與QTSP有關的標準如下： 1.電子簽章的合格憑證（eIDAS規章第28條） ETSI EN 319 411-2（且要符合EN 319 401、EN 319 411-1、EN 319 412-2、EN 319 412-5）。 2.電子封條的合格憑證（eIDAS規章第38條） ETSI EN 319 411-2（且要符合EN 319 401、EN 319 411-1、EN 319 412-3、EN 319 412-5）。 3.網站認證的合格憑證（eIDAS規章第45條） ETSI EN 319 411-2（且要符合EN 319 401、EN 319 411-1、EN 319 412-4、EN 319 412-5）。 4.合格電子時戳（eIDAS規章第42條） ETSI EN 319 421（且要符合EN 319 401）、EN 319 422。 5.合格電子簽章的合格驗證服務（eIDAS規章第33條） ETSI TS 119 441（且要符合EN 319 401）、TS 119 442、EN 319 102-1、TS 119 102-2、TS 119 172-4。 6.合格電子封條的合格驗證服務（eIDAS規章第40條） ETSI TS 119 441（且要符合EN 319 401)、TS 119 442、EN 319 102-1、TS 119 102-2、TS 119 172-4。 7.合格電子簽章的合格維護服務（eIDAS規章第34條） ETSI EN 319 401、TS 119 511、TS 119 512。 8.合格電子封條的合格維護服務（eIDAS規章第40條） ETSI EN 319 401、TS 119 511、TS 119 512。 9.合格電子註冊傳輸服務（eIDAS規章第44條） ETSI EN 319 401、EN 319 521、EN 319 522、EN 319 531、EN 319 532。 參、事件評析 從歐盟ENISA的建議可以瞭解，歐盟希望透過介紹歐盟標準化組織所制定的相關電子簽章標準，來引導資通訊廠商申請成為QTSP，提供歐盟企業和使用者更安全、更值得信賴的電子簽章相關服務，以強化使用者的信心，進而促進整個歐盟電子交易的蓬勃發展。 近年來，我國企業也積極投入數位轉型，在邁向數位化的過程通常需要由外部的資通訊廠商協助。然而，由於企業對於資通訊技術不熟悉，因此在選擇資通訊廠商時，往往不知道如何判斷其專業能力，或許企業可以參考上述的介紹，以該廠商是否符合歐盟相關標準的要求，作為選擇資通訊廠商的參考依據，以確保資通訊廠商的能力具有一定水準，這樣對於企業數位轉型及進軍歐盟市場會相當有助益。 [1]Regulation (EU) No 910/2014 of the European Parliament and of the Council of 23 July 2014 on electronic identification and trust services for electronic transactions in the internal market and repealing Directive 1999/93/EC, https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=uriserv%3AOJ.L_.2014.257.01.0073.01.ENG (last visited Jun. 24, 2021). [2]Directive 1999/93/EC of the European Parliament and of the Council of 13 Dec. 1999 on the a Community Framework for Electronic Signatures, https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=celex%3A31999L0093 (last visited Jun. 24, 2021). [3]參前註1，eIDAS前言(3). [4]中文介紹可參考李姿瑩，〈歐盟eIDAS對國內電子簽章和身分認證規範之可能借鏡〉，《科技法律透析》，第31卷第11期，25-32頁，（2019年11月）。 [5]「歐盟網路安全局」原名為「歐盟網路及資訊安全局」(European Union Agency for Network and Information Security)，2019年更改為現名，但該局的英文縮寫仍維持舊稱ENISA。The European Union Agency for Cybersecurity - A new chapter for ENISA, ENISA, https://www.enisa.europa.eu/news/enisa-news/the-european-union-agency-for-cybersecurity-a-new-chapter-for-enisa (last visited Jun. 24, 2021). [6]European Union Agency for Cybersecurity [ENISA], Recommendations for Qualified Trust Service Providers based on Standards (2021), https://www.enisa.europa.eu/publications/reccomendations-for-qtsps-based-on-standards (last visited Jun. 24, 2021). [7]參前註1，eIDAS規章第20條。 [8]保護剖繪是指申請者依共同準則規章（common criteria, CC）製作之資通安全產品安全基本需求文件，可提供資通安全產品開發者開發產品之依據。〈常見問題/Q02.何謂保護剖繪?〉，國家通訊傳播委員會，https://ise.ncc.gov.tw/faq（最後瀏覽日：2021/06/24）。 [9]參前註1，eIDAS規章第22條第2項、第4項。