日本網路購物標價錯誤判決與臺、日實務差異之研究
郭戎晉
副主任兼應研組組長 編譯整理
雖然微軟才針對「Internet Explorer」弱點「CVE-2012-1875」剛公佈修補程式不久，但針對「CVE-2012-1875」的為攻擊目標的網路攻擊正在發生。 因為作業準則（PoC）也已經公佈，有可能會發展成大規模的網路攻擊。日本IBM的Tokyo SOC也已經確認發生針對脆弱性的惡意攻擊，並將攻擊的報告公佈在該中心的部落格上。經該中心分析現在攻擊的範圍雖然「非常限縮」，但是標的型攻擊的可能性非常的高。 也正因為作業準則（PoC）也已經公佈，也將被預測到發生大規模攻擊，微軟也呼籲儘速下載修補程式對程式弱點進行修補，避免遭到攻擊 。 微軟針對「CVE-2012-1875」的弱點在6月13日每月定期公佈的資訊安全性更新程式「MS12-037」進行修補。在6月13日公佈的時間點雖然已經確認發生惡意攻擊的資訊安全安事件，也已經透過非公開管道向微軟報告，但微軟並沒有公開確認弱點的存在。
德國卡爾斯魯爾行政法院(VG Karlsruhe)公布第一個有關DSGVO的判決卡爾斯魯爾行政法院在今年6月7日公布第一個關於歐盟個人資料保護規則（Datenschutzgrundverordnung，DSGVO）的判決。在本案中，原告是一間負責處個人信用資料的民間公司，其依據現行BDSG（Bundesdatenschutzgesetz，聯邦個人資料保護法）的規定來蒐集、保存與傳輸個人資料給第三人。巴登符騰堡邦的主管機關在預見原告將來會違反DSGVO規定的情況下，向原告發出一份行政處分（Verfügung），要求原告必須依照DSGVO的相關規定調整作業流程以符合DSGVO的規範。但原告認為，其只需要在2018年5月24號之後，就相關作業流程符合DSGVO的規範即可。 本案的關鍵在於，主管機關是否已經可以用DSGVO的規定來規範民間企業？因為依據DSGVO第99條的規定，DSGVO現雖已生效，但必須到2018年5月25日才開始適用。 根據BDSG第38條第5項規定，監督機構可以採取必要措施，確保民間企業在收集、傳播和使用個人資料時遵守相關保護規定；且本案中，原告在2018年5月24號後可能會出現的違法情形也已顯而易見，但法院並不同意行政機關可以預先發布行政處分的看法。因為DSGVO雖已生效，但民間企業必須適用的期限仍未屆至。行政機關不得在未有法律授權的情況下，預先規範限制未來的可能違法行為。現行法律對於行政機關的授權範圍必須被嚴格遵守，在DSGVO未開始適用的情況下，目前行政機關仍只能依據BDSG及DSAnpUG（Datenschutzanpassungs- und Umsetzungsgesetz，個人資料保護調整和施行法）的規定，來處理相關的行政措施。
金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險.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} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告，探討人工智慧（Artificial Intelligence, AI）在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響，分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處，但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性（Vulnerability），進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括：「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」，以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中，廣泛應用AI可能導致模型風險上升，因某些模型難以驗證、監控及修正，且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外，在大型語言模型（Large Language Model, LLM），大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性，使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型（Pre-trained Model）中，金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉，進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源，模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰，包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測，評估現行金融政策框架是否充分，並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形，並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外，主管機關可考慮利用監督科技（SupTech）及監管科技（RegTech）等AI驅動工具強化監管效能，以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。
美國聯邦最高法院判決網域名稱「booking.com」可取得聯邦商標註冊美國聯邦最高法院（Supreme Court of the United States）於2020年6月30日以8票對1票之決定，肯認網域名稱「booking.com」可取得聯邦商標註冊。 本案之爭點在於，「通用名稱.com（generic.com）」是否亦會被認定為通用名稱而無法取得商標註冊。過去美國專利商標局（United States Patent and Trademark Office, USPTO）認為，當通用名稱與通用頂級域名（如「.com」）組合時，所得到之組合仍會被認定具有通用性（generic），因為僅在通用名稱中加入「.com」，如同加入「公司」一詞，無法藉此傳達任何可識別來源之意義。就「booking.com」而言，由於 「Booking」一詞意指旅行預訂，「.com」一詞表示其為一個商業網站，故消費者觀諸「booking.com」此一用語，會認為其是提供旅遊住宿之線上預訂服務。且即便認為「booking.com」屬於描述性商標，其亦缺乏第二意義而無法註冊。 惟聯邦最高法院認為，因為同一時間僅有一個實體可占用一特定網域名稱，因此「generic.com」一詞可向消費者傳達與特定網站之關聯。且對於通用性之認定原則主要有三：首先，通用性係指商品或服務之類別，而非該類別之特定示例；其次，對於複合用語而言，其識別性之認定應以整體觀之，非個別隔離觀察；最後，應視用語之相關意涵對於消費者之意義而定。基於該等原則，「booking.com」是否具有通用性，取決於該用語是否整體上向消費者表示為線上旅館預定服務之類別，例如：消費者是否會認為另一家提供相似服務之Travelocity也是一種「booking.com」；但消費者並非以此種方式來認知「booking.com」用語，因此，由於「booking.com」對於消費者而言並非通用名稱，其未具通用性。 USPTO另認為基於政策考量，其反對如「booking.com」之「generic.com」之商標註冊，因此種商標保護將使商標權人對於其他應保持自由使用之相似文字擁有過度控制權，例如可能會妨礙競爭者使用「booking」用語或「ebooking.com」、「hotel-booking.com」等域名。聯邦最高法院指出，USPTO顧慮之情形其實也會出現於任何描述性商標。事實上，除非可能造成消費者混淆，競爭者之使用並不會侵害商標權。「booking.com」是識別性較弱的商標，較難導致消費者混淆，且booking.com公司亦自承「booking.com」之註冊不會阻止競爭者使用「booking」之用語來描述其之服務。因此，聯邦最高法院最終認定「booking.com」之註冊不會使商標權人壟斷「booking」此一用語。