本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
在2013年的國際資訊安全會議(RSA Conference)上,資安專家紛紛表示,將Big Data技術應用於資訊安全分析的項目上,確實可以幫助企業建立更佳的情勢判斷能力,但在實際執行過程中是一大挑戰。 資安廠商如RSA和賽門鐵克公司,在會議上表示目前的策略是透過新的數據匯集、比對和分析協助企業篩選、過濾結構化和未結構化資料的威脅指標,這是傳統的特徵偵測(signature-based)安全工具無法做到的。 不像傳統的安全手段著重於阻斷攻擊,新的技術強調偵測並立即回應違犯行為,也就是提前遏止任何違犯行為,協助企業作全面性的偵測而不擔心有所遺漏。 由於越來越多的美國政府機關和民間企業遭受到針對性和持續性的攻擊,巨量資料技術的應用需求激增。企業內部都累積著大量的數據和多元的數據種類,而需要動新技術來保護這些數據資料免於惡意人士或對手的竊取或其他侵害行為。企業應該要因應實際面臨的威脅和所獲悉的威脅情報來建立安全模型,取代部署特定產品和外圍系統的防禦。 美國無論是政府機關或民間企業都被捲入了不對稱戰爭-對手是武器精良、準備充分並有嚴密組織的網路敵人。 「駭客只需要攻擊成功一次,但我們必須每次都是成功的」賽門鐵克的總裁deSouza表示。「因此與其專注的在阻擋所有威脅,更好的辦法是使用巨量資料技術偵測侵入行為並消解之」。而在會議中資安專家都肯認至少從理論上來說,以巨量資料技術強化資訊安全是很好的想法。 不過另有其他的說法,金融服務企業LSQ的首席安全及法務主管皮爾遜認為,許多人的電腦紀錄檔和所有的電子裝置都早就被侵入滲透了,這才是問題所在。他表示,目前現存的SIEM(安全性資訊及事件管理)工具可以讓企業聚集來自許多個安全設備的巨量登錄數據整合在同一系統內,但真正的問題是,SIEM工具必須要有能力分析數據並找出關聯性,如此才能偵測到駭客入侵的前兆證據和真實的入侵行為,這和彙整數據是不同的兩件事。許多企業所面臨的問題不是缺乏數據資料,而是要如何為資訊安全的目的建立關聯規則和應用方式,以有效率的方式找出有用的巨量數據並進行分析,和留下可供進行訴訟使用的證據。
歐洲議會通過《關鍵原物料法案》強化供應鏈韌性及提升戰略自主權歐盟執委會(European Commission)於2023年3月16日提出《確立關鍵原物料安全及永續供應框架規則草案》(Proposal for a regulation of establishing a framework for ensuring a secure and sustainable supply of critical raw materials,以下簡稱關鍵原物料法案),歐盟理事會和歐洲議會於2023年11月13日就草案內容達成政治協議,歐洲議會於2023年12月12日通過草案,有望於2024年完成立法。 《關鍵原物料法案》設有「關鍵原物料清單」(List of critical raw materials)和「戰略性原物料清單」(List of strategic raw materials),前者包含34種對歐盟經濟至關重要之關鍵原物料,而其中17種關鍵原物料又因具戰略重要性且預期將有全球供需失衡問題,而被劃分至「戰略性原物料清單」。為確保上述關鍵原物料之永續供應,《關鍵原物料法案》採取以下措施: (1)強化歐盟關鍵原物料價值鏈,制定2030年戰略性原物料基準:於2030年前,每年消費之戰略性原物料,至少10%於歐盟境內開採、40%於歐盟境內加工製造、25%於歐盟境內回收再利用。 (2)確保戰略性原物料供應多元化:未來加工階段使用之戰略性原物料,來自單一第三方國家之比例,不得超過總需求量65%。 (3)強化供應鏈韌性:提高歐盟監控和減輕關鍵原物料供應鏈風險之能力。 (4)關鍵原物料循環利用:確保關鍵原物料和含有關鍵原物料的產品在歐盟市場內能自由流通,並透過提高循環性和永續性,落實高水準環境保護政策。 歐盟期望透過上開目標之落實,並配合法案中之簡化開採許可程序及優惠融資管道等經濟鼓勵措施,促進關鍵原物料研發及供應鏈多元化,以落實綠色和數位轉型,並提升歐盟及其會員國之戰略自主權(strategic autonomy)。
美國「人工智慧應用管制指引」美國白宮科學與技術政策辦公室(The White House’s Office of Science and Technology Policy , OSTP)於2020年1月9日發布「人工智慧應用管制指引」(Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Application),為美國政府機關起草人工智慧規範並進行管制時提供指引,該指引內要求各機關之規範應遵循以下10項人工智慧原則: 一.公眾對AI之信任:政府對AI之管制或其他措施應促進AI之可靠性、健全性,且於應用上應具備可信性。 二.公共參與:政府應提供機會讓利害關係人參與AI管制規範立法程序。 三.科學實證與資訊品質:科學實證與資訊品質:政府機關發展AI之相關技術資訊,應透過公開且可驗證之方式提供給大眾參考,以提高大眾對AI之信任與協助政策制定。 四.風險分析與管理:應採取以風險為基礎之分析評估方法,確認哪些風險係可接受之風險,或那些風險代表無法接受之損害或所失利易大於預期利益。 五.利益與成本:政府於擬定相關規範時,應小心評估AI對於整體社會之利益,與預期外之效果。 六.彈性:法規應持續滾動檢視與調修以因應AI之創新應用。 七.公平且無歧視:政府應針對AI之應用與決策,考量公平與無歧視相關議題。 八.揭露與透明:透明度與揭露程序之建立可提升公眾對AI應用之信任。 九.安全:政府應特別注意AI系統內所儲存或傳輸資訊之安全與相關安全維護控制措施。 十.跨機關合作:政府各部會或機構間應相互合作與分享經驗,以確保AI相關政策之一致性與可預測性。
義隆電子否認與蘋果電腦已和解專利爭訟!台灣觸控模組暨晶片解決方案公司義隆電子 (Elan Microelectronics)對外否認已解決2009年4月於美國舊金山聯邦地方法院對蘋果電腦(Apple)所提出的專利侵權訴訟案。 該案件由義隆電子向Apple提出控告,認為Apple相關產品iPhone, iPod touch及MacBook,使用到義隆電子兩項專利,分別為U.S. Patent No.5,825,352(簡稱352專利),具有可同時察覺兩個或多個手指接觸感應之輸入設備之能力;另一U.S. Patent No.7,274,353(簡稱353專利),為具有能在鍵盤和手寫輸入模式兩者間互換的觸控板的技術。 Apple希望平息該案件,據說Apple提出7,000萬美元的和解價值,但義隆電子堅持說明該案仍於美國國際貿易委員會審議中。 義隆電子近年來,利用所擁有的觸控相關專利,與國際大廠提出專利侵權訴訟案,如2008年向新思國際(Synpatics);2009年4月向蘋果電腦(Apple);2010年1月向蘇州瀚瑞微電子(PixCir),以保護自身的智慧財產權。