印度理工學院的 Deepak Phatak 啟動了一項建立 Knowledge Public License (知識公共授權,簡稱 "KPL" )的計畫,這種授權計畫允許程式人員跟他人分享自己的點子,但是同時保留軟體的修改權。它很像柏克萊軟體發行計畫或 MIT 授權計畫。目的是希望為建立一種環境,開發者既可以借助開放原始碼的合作力量,又能保護個人的利益。這項計畫還有助於舒緩開原碼運動和專屬軟體商之間日趨緊張的關係。
Phatak 的授權計畫有著先天的數量優勢。由於委外的興起和繁榮,印度已經成長為一個重要的軟體發展中心。 Phatak 也發起了一項 Ekalavya 計畫,鼓勵大家提出開原碼運動的新概念。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
歐盟執委會於2022年2月8日提出《歐洲晶片法案》(European Chips Act),以確保歐盟在半導體技術和應用的供應鏈安全、彈性和技術領先地位。近來全球半導體短缺,迫使汽車及醫療保健設備等眾多領域工廠關閉,部分歐盟成員國的汽車產量於2021年下降三分之一,顯示在複雜的全球地緣政治背景下,半導體價值鏈極度依賴數量有限的參與者。《歐洲晶片法案》將動員公共及私人投資歐洲半導體產業,金額超過430億歐元;並制定政策措施以預防、準備、預測和迅速應對未來任何供應鏈中斷情形,幫助歐盟實現2030年將現行晶片市場占比提升至20%的願景。《歐洲晶片法案》共分成八大章節,涵蓋歐洲晶片倡議、供應安全、監測和危機應對、治理模式、保密處罰及程序等議題。其中《歐洲晶片法案》主要由三大支柱組成,規範內容如下: 支柱一:歐洲晶片倡議(法案第3條至第9條)。歐洲晶片倡議將對現有關鍵數位技術重新進行戰略定位,以強化歐盟成員國和相關第三國及私營部門的「晶片聯合資源承諾」。歐盟預計將投入110億歐元用於加強研究、開發和創新,以確保部署先進半導體工具、原型設計實驗產線、測試和用於創新生活應用的新設備,培訓員工深入了解半導體生態系統和價值鏈。 支柱二:供應安全(法案第10條至第14條)。建立半導體「集成生產設施(Integrated Production Facility, IPF)」和「開放歐盟代工廠(Open EU Foundry, OEF)」,透過吸引投資與提高生產能力來建立供應安全的新框架,用以發展先進節點創新及節能晶片。此外,晶片基金將為新創企業提供融資管道,協助技術成熟並吸引投資者;投資歐洲基金(Invest EU)將設置專屬半導體股權投資的選項,以擴大歐洲半導體研發規模。 支柱三:監測和危機應對(法案第15條至第22條)。建立歐盟成員國和執委會間的協調機制,用以監測半導體供應、估計需求和預測短缺。透過蒐集企業的關鍵情報能發現歐洲主要弱點和瓶頸,從而監控半導體價值鏈穩定。歐盟將彙整危機評估報告並協調各成員國採取歐盟建議的應對方案,以便共同做出迅速正確的決定。
Refuah公司與紐約總檢察長達成和解並投資120萬美元保護病人資料紐約州總檢察長Letitia James於2024年1月5日與健康照護服務業者Refuah Health Center, Inc.(下稱Refuah公司)達成和解,主因為該公司遭受勒索軟體攻擊(ransomware attack),約25萬紐約州民個資遭到洩漏。和解協議要求Refuah公司支付共計45 萬美元之民事懲罰金及費用(penalties and costs),且應投資 120 萬美元加強網路安全(cybersecurity)。 Refuah公司主要業務為經營三家醫療機構和五輛行動醫療車(mobile medical vans)。2021 年 5 月,Refuah公司遭到勒索軟體攻擊,網路攻擊者得以近用數千名病人的資料,取得了包含姓名、地址、電話號碼、社會保險號碼、駕照號碼、出生日期、金融帳號、醫療保險號碼等資料。 依據檢察長辦公室的調查顯示,攻擊者之所以得近用這些資料,原因為 Refuah公司未採取適當安全維護措施,包括:未停用不活躍之使用者帳號(inactive user accounts);未定期更換使用者帳號憑證(user account credentials);未限制員工僅得近用其業務所必需之資源和資料;未使用多重要素驗證(multi-factor authentication)以及未加密病人資料。 依據協議內容,Refuah公司同意投資 120 萬美元,用於開發和維護更強大的資訊安全計畫(information security programs),以更妥適地保護病人資料。該協議還要求Refuah公司應: 1.維護全面的資訊安全計畫,以保護消費者資料的安全性、機密性和完整性; 2.實施並持續更新消費者資料近用限制相關政策和程序; 3.遠端近用資源和資料應使用多重要素驗證; 4.定期更新近用資源和資料的憑證; 5.至少每半年進行一次稽核,確保使用者僅近用其業務所必需之資源和資料; 6.對所有儲存或傳輸的消費者資料進行加密; 7.實施控制措施,監控和記錄公司網路和系統的所有安全和操作活動;以及 8.制定、實施和持續更新全面的事故應變計畫。 Refuah公司還須向州政府支付共計45 萬美元之民事懲罰金及費用,其中 10 萬美元將在該公司投入 120 萬美元開發和維護其資訊安全計畫後,得暫緩支付。
美國總統拜登簽署「改善國家網路安全」行政命令美國總統拜登於2021年5月12日簽署「改善國家網路安全」總統行政命令(Executive Order on Improving the Nation’s Cybersecurity),旨在增進美國政府與私部門在網路安全議題的資訊共享與合作,以加強美國對事件發生時的因應能力。本命令分從數個面向達成前述目標,分別為: (1)情資共享之強化:消除威脅政府與私部門之間資訊共享的障礙,要求IT與OT服務者偵測到可疑動態時,與政府共享相關資訊與相關安全漏洞資料,簡化並提高服務商與聯邦政府系統服務合約之資安要求。 (2)現代化聯邦政府網路安全:針對聯邦政府網路,建構更現代化與嚴格的網路安全標準,並採取零信任架構,例如應強化雲端服務與未加密資訊之共享機制,包括由公眾直接透過WiFi連網取得或下載之資訊網頁等,針對其建構安全機制、更新加密金鑰與建構新的安全工具。 (3)強化軟體供應鏈安全:提高軟體供應鏈安全性,包括要求開發人員提高其軟體透明度、公開安全資料、利用聯邦資源促進軟體開發市場,以及建構軟體認證,使市場更容易確定該軟體的安全性。 (4)建立資安審查委員會:建立由公私部門共同合作的資安審查委員會(Cybersecurity Safety Review Board),針對重大資安事件做及時的回應、,並進行獨立第三方之審查與建議。 (5)標準化聯邦政府應對資安弱點及資安事件的教戰手冊:建構聯邦政府因應資安事件之資安事件教戰手冊,使聯邦政府得以及時並一致地回應網路攻擊事件。 (6)改進對聯邦政府網路資安弱點及資安事件之偵測:清查聯邦政府端點,改善聯邦政府對資通安全事件的偵查能力,並進一步布建強大的端點監測和回應系統(Endpoint Detect and Response, EDR)。 (7)提升聯邦政府調查與補救之能力:提升資訊安全事件調查與補救能力,並透過更頻繁與一致的資安事件日誌來減緩駭客對聯邦政府網路的入侵。 (8)建制國家安全系統:要求聯邦政府部門採用符合相關網路安全要求之國家安全系統。 本行政命令是美國政府在美國油管遭駭事件後,對相關事件之具體因應。本行政命令雖主要著眼於聯邦政府的網路安全,但亦透過總統行政命令鼓勵私部門在網路安全核心服務上加強合作與投資。預計美國在此總統行政命令基礎上,將有進一步強化公私合作的措施與資源挹注。
美國國家標準暨技術研究院發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standard and Technology, NIST)2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」(Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile),補充2023年1月發布的AI風險管理框架,協助組織識別生成式AI(Generative AI, GAI)可能引發的風險,並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括: 1.化學、生物、放射性物質或核武器(chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN)之資訊或能力:GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術,以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容:GAI在回應輸入內容時,常自信地呈現錯誤或虛假內容,包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容:GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容,或美化暴力內容。 4.資料隱私:GAI訓練時需要大量資料,包括個人資料,可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響:訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化(homogenization):GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象,例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時,產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動:可能涉及系統與人類互動不良的風險,包括過度依賴GAI系統,或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性:GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容,從而破壞資訊完整性,降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全:可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊,或幫助發現新的資安風險,擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權:若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料,可能導致侵權,或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容:可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加,進而造成隱私、心理、情感,甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合(component integration):購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時,若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查,可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。 為解決前述12項風險,本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議,期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。