中國對抗殭屍網路與木馬法制策略研析
掀起網路自由與版權衝突的另一場戰爭－Megaupload事件概述 科技法律研究所 法律研究員 劉得正 101年06月25日 Megaupload 是著名的線上網路硬碟服務商，提供用戶上傳檔案、藉此分享資料予他人之網路空間。自2005年3月間上線後，迅速累積用戶至1億8千萬，並一度排名全球網站瀏覽量第11名。然而在2012年1月19日卻遭到美國政府強制關閉，相關負責人（包括創辦人KIM DOTCOM）遭到美國司法部起訴，並透過國際合作逕予逮捕。此舉為網路環境投下前所未有之震撼彈。本文以下便針對此一個案提出簡要說明，釐清美國採取行動之依據及考量。 壹、Megaupload起訴依據 根據本案起訴書[1]，司法部本次起訴KIM DOTCOM等，主要是認為其觸犯以下規定： 一、「共謀實施著作權侵權」[2]、「著作權侵權刑事處罰規定」[3]－ 美國司法部認為Megaupload直接藉由複製、散佈盜版物來賺取利潤，構成對著作權之侵權。因其發現，Megaupload獲利來源主要來自網站上商業廣告之瀏覽量。為了提高廣告瀏覽量，Megaupload規定用戶所上傳文件之存續時間，取決於該文件的下載次數，並鼓勵上傳可長期受到使用者青睞下載的文件。換言之，Megaupload獲利與盜版物之散佈具有直接關連。 其次，司法部發現，Megaupload網站上已使用一種「移除程序」來辨認兒童色情內容，但卻未將此技術應用在移除侵權的內容上，或以其他方式使「移除程式」無法搜尋特定盜版物，顯見Megaupload係故意以散佈盜版物來賺取商業利益，並因此無法適用數位千禧年著作權法案中，對於網路服務提供者之「安全港」條款。 二、「共謀詐欺」[4]與「網路詐欺、教唆及幫助網路詐欺」[5]－ 此外，司法部認為，Megaupload網站運作方式，除了構成著作權侵權外，其以組織運作方式進行犯罪，以及透過網路進行犯罪，此等行為已符合「共謀詐欺」及「網路詐欺」 ( Fraud by Wire ) 。同時，Megaupload使用激勵程序來鼓勵用戶上傳「流行」的文件，亦構成教唆及幫助網路詐欺。 三、洗錢防制規定[6]－ 最後，美國司法部認為KIM DOTCOM等Megaupload之負責人，有針對上述不法所得再進行金融交易之行為，因此亦違反洗錢防制規定。 貳、Megaupload案目前發展情況 如前所述，美國司法部係透過國際合作，逮捕相關負責人。以創辦人KIM DOTCOM而言，目前仍在紐西蘭政府監管之下，不過近期內，將依美國司法部之請求，召開引渡聽證會，討論是否引渡KIM DOTCOM至美國受審。至於在犯罪調查方面，紐西蘭法院已下令允許美國FBI可從Kim Dotcom電腦中拷貝超過150TB的資料，以作為美國司法部指控Megaupload之訴訟證據[7]，相信對於是否得以引渡Kim Dotcom，將帶來一定影響。 參、代結論 Megaupload案之所以造成如此大的風波，主要可從對用戶之影響與對整體網路環境之影響看起。在用戶方面，首要原因在於Megaupload擁有廣大用戶，美國查封Megaupload之結果，造成眾多付費用戶之權益受損，此部分將如何求償，將會是相當大的難題。其次，如前所述，本次紐西蘭法院已容許美國FBI拷貝Megaupload。其中將涉及用戶資料之探知，對此是否有適當的保護措施保障用戶隱私，將是考驗美國政府之另一難題。 至於對整體網路環境面而言，此一事件是首次針對網路平台業者 ( 網路硬碟服務商 ) ，所進行之大規模跨國查緝行動。眾多網民多形容此舉象徵著作權凌駕網路言論自由的時代已經來臨，未來網路服務業者間勢必將出現所謂的寒蟬效益。然而，有待觀察的是，本次美國司法部起訴之主要依據在於，主張Megaupload係故意利用複製、散佈盜版物，以獲取商業利益，對此美國法院是否能接受此一見解，事實上仍是未定之天。因美國司法部需說服法院，Megaupload並無善盡網路服務業者保護著作權之義務。更重要的是，僅是提供平台之Megaupload，能否被解釋侵權行為人，並非毫無疑慮。 [1]USA v Kim DotCom et al, U.S. District Court, Eastern District of Virginia, no. 1:12CR3 [2]18 U.S.C. § 371 - Conspiracy to Commit Copyright Infringement. [3]18 U.S.C. §§ 2,2319;17 U.S.C. § 506 - Criminal Copyright Infringement By Electronic Means & Aiding and Abetting of Criminal Copyright Infringement. [4]18 U.S.C. § 1962(d) - Conspiracy to Commit Racketeering. [5]18 U.S.C. §§2, 1343 - Fraud By Wire & Aiding and Abetting of Fraud by Wire. [6]18 U.S.C. § 1956(h) - Conspiracy to Commit Money Laundering. [7]“FBI told to copy seized Dotcom data”http://www.nzherald.co.nz/technology/news/article.cfm?c_id=5&objectid=10813260 (last visited 2012/06/25)
歐盟執委會公佈2016年歐洲數位進度報告歐盟執委會(The European Commission)於05月23日釋出一份關於歐洲數位化進展的報告。 歐洲數位進度報告(Europe's Digital Progress Report ,EDPR)首先以2016年02月公佈的「數位經濟社會指標」(Digital Economy and Society Index ,DESI) 為基礎，分析歐盟會員國的數位發展情況。數位公共服務（Digital Public Services）方面，報告指出， 當前各國政府數位化服務越來越複雜，歐盟現在的挑戰是要讓52％目前還偏好實體互動的民眾進入數位世界。此外，這份報告也提出一些歐盟會員國中數位公共服務還不錯的進度，像是義大利跟匈牙利的eID，奧地利的OpenData，比利時跟羅馬尼亞的協同電子政府 （collaborative eGovernment），以及斯洛伐克電子政府的雲端方案等。 其次，歐盟執委會調查了各國的數位改革方案實施情況，並公佈歐盟會員國與世界上其他15個國家的「數位表現國際指標」完整報告 (full report on a new international index, iDESI)，「數位表現指標」指的是連結性（connectivity）、數位能力（ digital skills）、網路使用（use of Internet）、企業數位科技整合( Integration of Digital Technology by businesses)，以及數位公共服務(Digital Public Services)。這份數據顯示，歐盟領先國(瑞典、丹麥以及芬蘭)在國際上也是處於領先地位，緊接在韓國以及美國之後，但其他歐盟會員國仍有很長一段路要追趕。 最後，歐盟執委會同時發布了「歐洲電子通訊量表研究」( Eurobarometer study on e-communications)，這份研究發現使用網路通訊的歐洲民眾逐漸增多，且行動網路普及率大幅增加。 歐盟官方表示，未來將會根據這幾份調查報告提出具體建議，盼能改善多數會員國的數位表現並有益於其經濟與社會，持續朝創造歐盟「數位單一市場」(Digital Single Market)的目標邁進。
日本發布《資料品質管理指引》，強調歷程存證與溯源，建構可信任AI透明度2025年12月，日本人工智慧安全研究所（AI Safety Institute，下稱AISI）與日本獨立行政法人情報處理推進機構（Information-technology Promotion Agency Japan，下稱IPA）共同發布《資料品質管理指引》（Data Quality Management Guidebook）。此指引旨於協助組織落實資料品質管理，以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進，垃圾出（Garbage in, Garbage out）」的難題，資料品質將直接影響AI的產出。因此，為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性，《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料，以資料生命週期分為8個階段，並特別強調透過資料溯源，方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段：組織高層應界定資料蒐集與利用之目的，並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段：此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料，應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料，並明確記錄後設資料（Metadata）。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊，包含資料的創建、轉檔（transformation）、傳輸及使用情況。因此，需要記錄資料的創建者、修改者或使用者，以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度，確保訓練資料進入AI系統時，即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段：重點在於AI標註（Labeling）品質管理，標註若不一致，將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理，即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容，並持續補充後設資料。此外，可添加浮水印（Watermarking）以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段（Data Processing）：建立即時監控及異常通報機制，以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段：導入RAG（檢索增強生成）技術，檢索更多具參考性的資料來源，以提升AI系統之可靠性，並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段（Evaluation of Output）：為確保產出內容準確，建議使用政府公開資料等具權威性資料來源（Authoritative Source of Truth, ASOT）作為評估資料集，搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性（Currentness），避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段（Deliver the Result）：向使用者提供機器可讀的格式與後設資料，以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據，增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段（Decommissioning）：當資料過時，應明確標示停止使用，若採取刪除，應留存刪除紀錄，確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調，完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎，有助組織確認內容準確性、決策歷程透明，方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》，同樣強調從源頭開始保護資料，歷程存證與溯源為關鍵，有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 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）
5G汽車協會發布《先進駕駛案例-聯網技術與無線電頻譜需求之遠景路線圖》5G汽車協會（5G Automotive Association, 5GAA）於2020年9月9日發布「先進駕駛案例-聯網技術與無線電頻譜需求之遠景路線圖」（A visionary roadmap for advanced driving use cases, connectivity technologies, and radio spectrum needs），提供車聯網技術與產業利益相關者對於未來遠景之綜整觀點。 白皮書著重於結合通訊科技之先進駕駛系統，具體描述先進駕駛系統與連結通訊技術在全球發展的現況與展望外，同時呼籲各國應提供車聯網（V2X）應用上足夠的無線通訊頻譜，以涵蓋接下來蜂巢式車聯網（C-V2X）、專用短程通訊技術（Dedicated Short Range Communications, DSRC），及5G-V2X之通訊技術普及，指出汽車與電信等全體利害關係產業共同合作已是趨勢，以確保整體車聯網交通獲得必要的投資與創造新的商機，更有利發揮車聯網真正效益。希冀運用車聯網技術增進未來道路交通之安全性、改善交通效率、降低環境生態之衝擊，並提升駕駛舒適性與整體運輸環境。迄今，全世界高達近2億部通訊聯網車輛於道路上行駛，透過技術得以交換交通與路況資訊，而具備蜂巢式通訊資訊能力之車輛數亦日益增加，證明各國已逐步完備基礎通訊技術與相關基礎建設之布建，而未來5G車聯網更將立基於此，進一步聚焦於運用5G-V2X提升駕駛效率與安全，技術上包括整合最新晶片組與模組的車載設備（OBU）、路側設備（RSU）、智慧型手機，提出感測器共享與協同操控等先進駕駛應用案例。 此外，白皮書更對車聯網行動通訊之頻譜提出建議，概述在國際數位交通運輸體系下，車輛、用路人、路側設備及智慧運輸系統基礎設施，應與蜂巢式網路之通訊協調，共同使用5855至5925MHz中低頻段之通訊頻譜，以提升無線頻譜的運用效益、行動網路涵蓋率與通訊之安全性。而欲實現端對端之車聯網與發揮車輛連網的真正效益，亦需為專用短程通訊技術在5.9GHz提供足夠的頻段分配，其中基本安全應用需要10~20MHz，先進駕駛應用則額外還需至少40MHz，並提供路側設備低延遲性網路服務，以利資訊即時傳輸，白皮書更強調基本和先進駕駛系統之頻譜需求差異將涉及安全性之問題，不可輕視。