2024年7月1日,美國實務界律師撰文針對使用生成式AI(Generative AI)工具可能導致的營業秘密外洩風險提出營業秘密保護管理的強化建議,其表示有研究指出約56%的工作者已經嘗試將生成式AI工具用於工作中,而員工輸入該工具的資訊中約有11%可能包含公司具有競爭力的敏感性資訊或客戶的敏感資訊,以Chat GPT為例,原始碼(Source Code)可能是第二多被提供給Chat GPT的機密資訊類型。系爭機密資訊可能被生成式AI工具提供者(AI Provider)用於訓練生成式AI模型等,進而導致洩漏;或生成式AI工具提供者可能會監控和存取公司輸入之資訊以檢查是否有不當使用,此時營業秘密可能在人工審查階段洩漏。 該篇文章提到,以法律要件而論,生成式AI有產生營業秘密之可能,因為營業秘密與著作權和專利不同之處在於「發明者不必是人類」;因此,由生成式 AI 工具協助產出的內容可能被視為營業秘密,其範圍可能包括:公司的內部 AI 平台、基礎的訓練算法和模型、輸入參數和輸出結果等。惟基於目前實務上尚未有相關案例,故生成式AI輸出結果在法律上受保護的範圍與條件仍需待後續的判例來加以明確。 實務專家提出,即使訴訟上尚未明確,企業仍可透過事前的管理措施來保護或避免營業秘密洩露,以下綜整成「人員」與「技術」兩個面向分述之: 一、人員面: 1.員工(教育訓練、合約) 在員工管理上,建議透過教育訓練使員工了解到營業秘密之定義及保護措施,並告知向生成式AI工具提供敏感資訊的風險與潛在後果;培訓後,亦可進一步限制能夠使用AI工具的員工範圍,如只有經過培訓及授權之員工才能夠存取這些AI工具。 在合約方面,建議公司可與員工簽訂或更新保密契約,納入使用生成式AI的指導方針,例如:明確規定禁止向生成式AI工具輸入公司營業秘密、客戶數據、財務信息、未公開的產品計劃等機密資訊;亦可增加相關限制或聲明條款,如「在生成式AI工具中揭露之資訊只屬於公司」、「限制公司資訊僅能存儲於公司的私有雲上」等條款。 2.生成式AI工具提供者(合約) 針對外部管理時,公司亦可透過「終端使用者授權合約(End User License Agreement,簡稱EULA)」來限制生成式AI工具提供者對於公司在該工具上「輸入內容」之使用,如輸入內容不可以被用於訓練基礎模型,或者該訓練之模型只能用在資訊提供的公司。 二、技術方面: 建議公司購買或開發自有的生成式AI工具,並將一切使用行為限縮在公司的私有雲或私有伺服器中;或透過加密、防火牆或多種編碼指令(Programmed)來避免揭露特定類型的資訊或限制上傳文件的大小或類型,防止機密資訊被誤輸入,其舉出三星公司(Samsung)公司為例,三星已限制使用Chat GPT的用戶的上傳容量為1024位元組(Bytes),以防止輸入大型文件。 綜上所述,實務界對於使用生成式AI工具可能的營業秘密風險,相對於尚未可知的訴訟攻防,律師更推薦企業透過訴訟前積極的管理來避免風險。本文建議企業可將前述建議之作法融入資策會科法所創意智財中心於2023年發布「營業秘密保護管理規範」中,換言之,企業可透過「營業秘密保護管理規範」十個單元(包括從最高管理階層角色開始的整體規劃建議、營業秘密範圍確定、營業秘密使用行為管理、員工管理、網路與環境設備管理、外部活動管理,甚至是後端的爭議處理機制,如何監督與改善等)的PDCA管理循環建立基礎的營業秘密管理,更可以透過上述建議的做法(對單元5.使用管理、單元6.1保密約定、單元6.4教育訓練、單元7.網路與環境設備管理等單元)加強針對生成式AI工具之管理。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
歐盟2014個人資料保護日,倡議資料可攜權及個資規範革新歐盟將2014年1月28日定為「2014個人資料保護日」(Data Protection Day 2014),倡議推動個人資料修法及規範革新,主要係位因應數位化時代,個人資料權利保護越形重要,並且為了強化保護線上隱私權利,歐盟執委會首於2012年1月25日所提出個人資料保護指令的修正草案─「保護個人關於個人資料處理及此等資料自由流通規章(一般資料保護規章)」(Proposal for a REGULATION OF THE EUROPEAN PARLIAMENT AND OF THE COUNCIL(General Data Protection Regulation));該修正草案於2013年6月進入歐洲議會、理事會及執委會的三方協商,同年10月21日歐洲議會公民、司法與內政委員會(Committee on Civil Liberties, Justice and Home Affairs)審議通過,若進程順利預計將於2014年獲得通過,並於2016年生效施行。 歐盟「2014個人資料保護日」會議中,特別提到此次修法,係為歐盟跨時代的個人資料保護規範革新工作,具有特別重要意義,並且倡議應對於資料可攜權(Right to Data Portability),明文法制化加以落實保障,包括加強資料當事人控制及近取個人資料的權利,資料當事人更容易近取(aceess)個人資料(第14、15條);資料當事人有資料可攜的權利(第18條),當資料處理是以電子化方法,且使用結構性、通用的格式時,資料當事人有權利可以取得該結構性、通用格式下的個人資料(第18條(1)),且更容易自不同服務提供者間移轉個人資料。 國際間對於「資料可攜」議題,正反意見均陳,並未達成共識。歐盟執委會提出個人資料保護指令的修正草案第18條,倡議將「資料可攜性」明文法制化,並要求資料蒐集、處理與利用者對以電子化方法持有的個人資料,需使用結構性、通用的格式,以便利並確保後續個人資料可攜性。此修正草案一提出,隨即引發國際間各重要國家的熱烈探討:有反對者認為,此舉無異將形成未來國際間貿易障礙;有贊成者從確保使用者權益觀點,認為未來智慧聯網(IoT)環境下,資料可攜性是不可避免的趨勢,賦予資料當事人法律權利,有助於個人資料的保護。各重要國家對歐盟修正草案立場及意見,值得加以探究,以觀察未來法制發展趨勢。
歐盟法院裁決:網站「預先選取同意」不構成ePrivacy Directive及GDPR合法有效的同意歐洲聯盟法院(CJEU)2019年10月1日對Planet49案(Case C-673/17)作出裁決。Planet49 GmbH為線上遊戲公司,用戶必須註冊並填寫姓名、地址等資料,點擊「參加」鍵後,會出現兩個選項框,一為「同意接收贊助商及合作夥伴的廣告訊息」,用戶必須勾選此一選項始可參加;另一選項框是「同意將用戶的Cookies用於廣告目的與分析」,此一選項已被預先勾選,而用戶可以取消勾選;在選項旁附有說明(如Cookie的用途等),並告知用戶可以隨時刪除所設置的Cookie。 歐盟法院針對《電子通訊隱私指令》(ePrivacy Directive, ePD)以及《一般資料保護規則》(General Data Protection Regulation, GDPR)進行闡明,重點如下: 一、ePD所要求對於Cookie儲存與使用的「同意」必須符合GDPR的「同意」原則,必須是當事人自願、具體、知情且明確的同意,本案「預先勾選同意」不構成有效同意。 二、「同意」必須特定對象,而不能藉由其他標的加以包裝、暗示,用戶點擊「參加遊戲」不能代表「Cookie的同意」。 三、ePD是對於用戶資料儲存與取得的保護,不論是否涉及「個人資料」均有ePD的適用,而必須取得用戶同意。 四、對於Cookie的使用必須清楚揭露,包括Cookie用途、運作期間、第三方是否有機會取得此一資訊等,以確保用戶確實了解其所為「同意」的內容與範圍。
G7發布金融機關因應勒索軟體危脅之基礎要點由於近年來勒索軟體對國際金融帶來重大影響,七大工業國組織G7成立網路專家小組CEG(Cyber Expert Group),並於2022年10月13日訂定了「金融機關因應勒索軟體危脅之基礎要點」(Fundamental Elements of Ransomware Resilience for the Financial Sector),本份要點是為因應勒索軟體所帶來之危脅,提供金融機關高標準之因應對策,並期望結合G7全體成員國已施行之政策辦法、業界指南以及最佳之實踐成果,建立處置應變之基礎,加強國際金融的韌性。該份要點內容著重於民營之金融機關(private sector financial entities),或關鍵之第三方提供商(critical third party providers),因其本身有遵守反洗錢和反恐怖主義之融資義務,但也可依要點訂定之原意,在減少自身受到勒索軟體之損害上,或在處置與應變上有更多的彈性。而日本金融廳於2022年10月21日公布該份要點之官方翻譯版本,要點所提列之重點如下: 1.網路安全策略與框架(Cybersecurity Strategy and Framework): 將因應勒索軟體威脅之措施,列入金融機關整體的網路安全策略與框架之中。 2.治理(Governance): 支付贖金本身可能於法不容許,也可能違背國家政策或業界基準,金融機關須在事件發生前,檢視相關法規,並針對潛在的被制裁風險進行評估。 3.風險及控制評估(Risk and Control Assessment): 針對勒索軟體之風險,應建立控制評估機制並實踐之。因此可要求金融機關簽訂保險契約,填補勒索軟體造成的損害。 4.監控(Monitoring): 針對潛在的勒索軟體,金融機關有監控其活動進而發現隱藏風險之義務,並向執法與資通安全機關提供該惡意行為之相關資訊。 5.因應處置、回覆(Response): 遭遇勒索軟體攻擊之事件,就其處置措施,須依原訂定之計劃落實。 6.復原(Recovery): 遭遇勒索軟體攻擊之事件,將受損之機能復原,須有明確的程序並加以落實。 7.資訊共享(Information Sharing): 須與組織內外之利害關係人共享勒索軟體之事件內容、資訊以及知識。 8.持續精進(Continuous Learning): 藉由過往之攻擊事件獲取知識,以提高應變勒索軟體之能力,建立完善的交易環境。 此要點並非強制規範,因此不具拘束力,且整合了2016年G7所公布的「G7網路安全文件之要素」(G7 Fundamental Elements of Cybersecurity document)之內容。綜上述CEG所提列重點,針對我國金融機關在抵禦網路攻擊之議題上,應如何完善資安體制,與日本後續因應勒索軟體之政策,皆值得作為借鏡與觀察。