德國福斯公司商標設計者決定提出控訴
現年八十六歲的奧地利老人 Nikolai Borg ，決定對德國著名汽車公司 --- 福斯汽車提起訴訟，請求該公司對外正式發表聲明，宣示其才是該公司 VW 商標真正的設計者。該項訴訟費用已經獲得奧地利貿易協會的資助。
Volkswagen 的原意為「國民車」，起源於納粹德國的國民車計畫，是當時納粹政府「由歡愉獲得力量計畫」（ the Nazi Kraft durch Freude propaganda scheme ）中的一部份，當時政府一方面奴役勞工，但一方面也希望建立一個世界上最完善的社會福利制度，故也希望建造出每個勞工都開得起的汽車。
從 1950 年起 Borg 便為 VW 商標而戰，但從未成功。其非難福斯公司因為不敢面對納粹難堪的過去，因此也不承認對其應負的責任。 Borg 指出，當時納粹時期的德國交通部長 Fritz Todt 委任他設計商標，當時有三個計畫需要設計標誌，不過由於國民車的計畫是一個新的計畫，因此 Todt 希望他可以設計國民車的標誌。由於當時為公部門工作所得之創意產物是不可能申請智慧財產權的，因此 Borg 在設計出該標誌後，並未獲得任何權利，儘管戰後其多次與福斯公司交涉，希望該公司承認其才是真正的商標設計者，但截至目前為止，福斯公司都聲稱該公司的標誌到底是誰設計的，目前已經無法得知。（科法中心 劉憶成編譯）
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
陳怡玫
副主任兼規章法制組組長 編譯整理
http://www.out-law.com/page-5940 （最後拜訪日 2005/7/28 ）
日本獨立行政法人情報處理推進機構（Information-technology Promotion Agency，下稱IPA）於2026年4月2日發布AI利用者的安全性報告（下稱安全性報告），並呼籲企業強化AI利用過程中的營業秘密保護管理措施。 近年來，以生成式AI為首的人工智慧技術及其應用急速發展，但另一方面，針對AI開發與運用所衍生之安全性風險亦層出不窮。IPA針對其於今(2026)年1月發布之10大資訊安全威脅中的第三位風險，即AI應用所帶來的網路風險，發布安全性報告，期協助企業降低AI利用過程中的營業秘密外洩風險。 安全性報告指出，有高達67%的企業職員會透過個人帳號使用生成式AI，且有高達77%會直接將公司內部資料「複製貼上」到生成式AI對話框。由於雲端AI係藉由網路串接方式提供AI服務，因此人員若將企業之營業秘密輸入AI中，即意味著將企業之營業秘密提供營運AI服務的外部企業。此外，在雲端AI中輸入企業之營業秘密，除了該營業秘密可能會被作為學習資料，用於訓練AI以外，其他企業亦可能透過該雲端AI輸出之內容取得該營業秘密，潛在高度洩密風險。準此，安全性報告提醒企業勿在具備網路串接功能之雲端AI上傳包含企業營業秘密之資料，並呼籲企業透過諸如將AI瀏覽器區分為企業內部使用與外部使用之方式，強化內部營業秘密保護管理措施，以避免洩密風險。 企業如欲於內部導入AI應用以提升業務效率，可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心（資策會科法所創智中心）發布之《營業秘密保護管理規範》、《營業秘密管理指針2.0》，建立營業秘密管理措施或相關機制，避免在使用AI提升業務效率的同時，導致具備機敏性或屬於營業秘密之資訊外洩。 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）
盜用無線網路溢波有罪乎？ 歐盟執委會認可巴西資料保護能力，啟動適足性認定程序歐盟執委會（European Commission）於2025年9月4日提出對於巴西的適足性認定草案，並且開始啟動相關程序。根據《一般資料保護規則》第45條規定，如歐盟境內之個人資料將傳輸至第三國或國際組織時，須經由歐盟執委會認定該第三國、第三國內之特定部門或國際組織之資料保護水準與歐盟境內基本相同，使得為之。該認定即為「適足性認定」，目前包含日本、韓國、加拿大、阿根廷及烏拉圭皆已取得適足性認定。 本次歐盟執委會所提出之適足性認定草案中，審酌了巴西《一般資料保護法》（Lei Geral de Proteção de Dados, LGPD）當中的目的限制、必要性、透明性、安全性及問責機制等原則，以及個資監管與執法之獨立機構「巴西資料保護局」（Autoridade Nacional de Proteção de Dados, ANPD）之角色，認定巴西國內的個人資料保護水準已達到與GDPR所要保護水準相同。 此外，ANPD於2024年發布，旨在使巴西具有與GDPR等隱私框架相同之跨境傳輸規範之國際資料傳輸規則，ANPS正依照該規則進行對歐盟進行法律評估，認定歐盟屬於符合LGPD之適當司法管轄區。如巴西通過對歐盟評估，將建立起鞏固雙方之間的監管力度及法律承認的互相承認機制。 歐盟執委會提出對於巴西之適足性認定草案，後續須經由歐洲資料保護委員會（European Data Protection Board, EDPB）審查並提出意見，並經過成員國代表參酌EDPB提出之意見並審查批准後，始得由歐盟執委會通過適足性認定。通過適足性認定後，將促進國際資料流動，並加強巴西與歐盟之間資料保護與監管領域方面的合作。
強化AI安全防線：八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室（国家サイバー統括室）於2026年3月5日，代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」（Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations）之國際文書（下稱本文書），並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局（Australian Signals Directorate，簡稱ASD）之澳洲網路安全中心（Australian Cyber Security Centre，簡稱ACSC）主導訂定，主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織，揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性，並就AI開發或採購階段，組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家，除了日本與澳洲以外，也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時，應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環，同時評估產品或服務之整體生命週期風險，不應著重於單一技術，而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌，包括特定關係事業者、活用AIBOM（AI物料清單，主要用來記錄AI模型相關資產與資訊，提供快速定位與管控AI問題模型功能）或SBOM（軟體物料清單，主要記錄軟體相依元件，用於漏洞管理與供應鏈透明度）、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險，進行漏洞管理，以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類：AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施（含硬體），以及第三方服務，本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險，其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面，以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外，本文書也針對各類風險提出可行的因應方法，例如： 1.數據面：需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面：需從可信來源取得透明模型，實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面：需做完整性驗證、元件審核，並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面：需確認設備無惡意內容，並在網路中適當分區。 5.第三方服務面：需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說，日本已意識到國家網路安全治理下，針對AI、機器學習的安全，不單是模型安全，而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書，不僅強化國際合作，同時建立供應鏈網路安全共識，因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰，從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法，作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作，提升國家網路安全治理之作法，值得我國未來借鏡參考。