開放原始碼及自由軟體的大老等發起一封抵制網路服務標準機構OASIS新專利政策的活動,並簽署了一份電子郵件,呼籲社群不要採用由OASIS標準組織所通過的規格。OASIS本月修改了它的專利政策,宣稱為開放原始碼軟體的開發提供了更好的選擇。
這份電子郵件中表示,不要採用OASIS的不開放標準。要求OASIS修改它的政策。如果你是OASIS成員,對於這種窒礙難行,不能用在開放原始碼及自由軟體上的標準,不要參與其工作小組。支持者亦表示,希望類似OASIS這樣的組織能訂出明確政策,好讓所有想採用業界標準的組織可以預先知道未來是否會被收費。
然而,OASIS為自己的政策修改提出辯護,也對這個活動加以反擊。其表示,OASIS這個政策和W
OASIS所修改的政策為標準工作提出了三種模式:RAND(reasonable and nondiscriminatory licensing,合理且統一的授權);RAND條件下的RF(免權利金);或者是有條件下的RF。
對於OASIS的杯葛,反應出產業在IP權利上的利益,以及開放原始碼和自由軟體支持者間的爭執。OASIS的新政策預計要在
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
繼新加坡2010年版本電子交易法(Electronic Transactions Act, ETA)於2010年7月1日式施行後,該國資通訊發展局(Info-communications Development Authority, IDA)因應修正電子交易法施行細則,該細則並於2010年11月1日起正式實施。其目的在使憑證機構管理制度得以配合新興資訊安全技術齊驅發展,進而使其與國際趨勢相符,修正要點如下: 1. 修正許可制為志願許可制:此次修正最大變革即在使該國憑證機構管理制度由原本的許可制,改為志願許可制。前者係使所有憑證機構均應向主管機關申請許可後,始能對外簽發憑證;而志願許可制則是原則上憑證機構對外簽發憑證無需主管機關許可,但憑證機構如果希望所簽發之憑證具備特定法律效果,則仍須經過許可。 2. 證據法上的推定效果:經過自願申請許可通過的憑證機構,經其所簽發之憑證而製作的數位簽章將有證據法上推定為真之效力,無待憑證用戶舉證即有其真實性,惟該真實性仍可由他方另舉反證推翻。換句話說,若數位簽章製作人使用的憑證為一般未經申請許可之憑證機構所簽發者,憑證用戶需先向法院提出其他輔助證據證明該簽章真實性。 3. 許可申請之要求:憑證機構自願申請許可時,應繳交申請費1千元新加坡幣(下同)及2年有效之許可執照費1千元。此外,新版施行細則統一整合舊有之「安全指導手冊」(Security Guideline)及其他各項稽核規定於「稽核需求要項表」(Compliance Audit Checklist),以供憑證機構得以更便利之方式了解並遵循共通之稽核程序。
日本農業數據利用的瓶頸與農業數據平台WAGRI的誕生日本從事農業者高齡少子化以致後繼無人,農業ICT(Information and Communication Technology)可使資深農民內隱知識外顯化而利於經驗傳承,例如已有地區透過除草機器人、自動運行農機等ICT農機,蒐集稻米收穫質量之數據進行分析,實作出施肥最適條件的成功案例。 然而成功案例之數據利用,延伸至其他地區實踐時卻顯得窒礙難行。首先是成本面,農場計測溫溼度等數據之感測器的設置、管理維護與通信等成本負擔,宛如藏寶洞前豎立之石門,不得其門而入。另一造門磚是農機或感測器等不同業者之系統服務互不相容,且數據無法互換共用,為求最適合特定地區與農作物之農業ICT組合,且能移植成功案例至其他地區,系統相容數據共用亦是當務之急。 日本農業數據協作平台(簡稱WAGRI),可為大喊芝麻開門之鑰,日本於2017年內閣府計畫支持下,由農業生產法人、農機製造商、ICT供應商、大學與研究機關等組成聯盟,一同建置具備「合作」(打破系統隔閡使數據得以相容互換)、「共有」(數據由提供者選定分享方式)、「提供」(由公私部門提供土壤、氣象等數據)三大功能之WAGRI,今年已有實作案例指出,活用WAGRI後,在數據蒐集與利用上的勞力與時間成本明顯縮減。 台灣農業同樣面臨高齡化、傳承之困境,日本WAGRI整合與共享數據的模式可作為我國發展農業ICT活用數據之參考。
日本經產省發布中小企業開發IoT機器之產品資安對策指引日本經濟產業省(下稱經產省)於2023年6月6日發布中小企業開發IoT機器之產品資安對策指引(IoT機器を開発する中小企業向け製品セキュリティ対策ガイド),本指引彙整企業應該優先推動IoT機器資安對策,經產省提出具體資安對策如下: 1.制定產品資安政策(セキュリティポリシー)並廣為宣導:由企業經營者率先制定資安政策,進行教育宣導,並依實際需求修正調整。 2.建立適當的資安政策體制:確立實施資安政策必要之人員及組織,明確其職務及責任。 3.指定IoT機器應遵守之資安事項,並預測風險:決定IoT機器的預設使用者及使用案例,並於釐清使用者需求後,指定IoT機器應遵守之資安事項,預測衍生風險。 4.考量IoT機器應遵守之資安事項及預測風險,進行設計與開發:以預設IoT機器應遵守之資安事項衍生風險為基礎,從設計與開發階段開始採取風險對策。 5.檢測是否符合資安相關要件:從設計與開發階段開始制定檢測計畫,檢測是否符合資安要件,並依據檢測結果進行改善。 6.於產品出貨後蒐集風險資訊,與相關人員溝通並適時提供支援:蒐集全球資安事故與漏洞資訊,並設置可適時與委外廠商以及用戶溝通之窗口。
歐盟人工智慧辦公室發布「通用人工智慧實踐守則」草案,更進一步闡釋《人工智慧法》之監管規範.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 歐盟人工智慧辦公室(European AI Office)於2024 年 11 月 14 日發布「通用人工智慧實踐守則」(General-Purpose AI Code of Practice)草案,針對《人工智慧法》(Artificial Intelligence Act, AIA)當中有關通用人工智慧(General Purpose Artificial Intelligence, GPAI)之部分,更進一步闡釋相關規範。 本實踐守則草案主要分為4大部分,分別簡介如下: (1)緒論:描述本守則之4個基本目標,包含協助GPAI模型提供者履行義務、促進理解人工智慧價值鏈(value chain)、妥適保障智慧財產權、有效評估且緩解系統性風險(systemic risks)。 (2)GPAI模型提供者:有鑒於GPAI模型對於下游系統而言相當重要,此部分針對模型提供者訂定具體責任。不僅要求其提供訓練資料、模型架構、測試程序等說明文件,亦要求制定政策以規範模型用途防止濫用。另於智慧財產權方面,則要求GPAI模型提供者遵守「歐盟數位單一市場著作權指令」(Directive 2019/790/EC)之規定。 (3)系統性風險分類法(taxonomy):此部分定義GPAI模型之多種風險類別,諸如可能造成攻擊之資訊安全風險、影響民主之虛假資訊、特定族群之歧視、超出預期應用範圍之失控情形。 (4)高風險GPAI模型提供者:為防範系統性風險之危害,針對高風險GPAI模型提供者,本守則對其設立更高標準之義務。例如要求其於GPAI模型完整生命週期內持續評估風險並設計緩解措施。 本守則發布之次週,近千名利害關係人、歐盟成員國代表、國際觀察員即展開討論,透過參考此等回饋意見,預計將於2025年5月確定最終版本。