歐盟電子通訊市場之事前管制與界定

刊登期別
第22卷,第4期,2010年04月
 

※ 歐盟電子通訊市場之事前管制與界定, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=5434&no=67&tp=1 (最後瀏覽日:2026/08/07)
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Youtube測試影片下載服務,並採創用CC授權模式

  Youtub宣佈開始測試影片下載服務,未來將朝向提供使用者免費或付費下載Youtube網站上之影片。同時免費提供下載的影片,創作者可選擇五種創用CC(Creative Commons)的授權模式;另一方面,影片所有人可自訂下載影片所應支付的費用,使用者則透過Google 體系的Google Checkout 付費。Youtube在其發表的聲明中指出,因為許多影片創作者希望影片能夠更廣為流傳,因此推出影片下載服務,影片所有人可以選擇影片的創用CC授權模式,使影片下載者在授權範圍內利用所下載的影片內容,促進影片內容的流通。   目前供下載的影片格式為MP4,屬於可普遍流傳播放的格式,可下載的影片在左下角有download連結。在實際應用上,Youtube目前正與Stanford、Duke、UC Berkeley、UCLA等大學透過該站測試免費下載學校報告、研究、演講,使學生或教授在課堂上可以離線使用與教學相關的影片。另外YouTube在My Video工具列中開發”My Purchases”頁面,讓使用者能追蹤他們所下載或想下載的影片。

中國非法移民認罪按北韓指示從美國違法出口軍用品及敏感技術

美國司法部於2025年6月9日公布,一名中國非法移民(Sheng Hua Wen,下稱被告)就其違反聯邦刑事法律,非法將槍械、彈藥及其他軍事物資出口至北韓之行為,以及擔任外國政府非法代理人等罪名認罪。 被告犯罪行為係在北韓政府官員指示下進行,後者並匯款200萬美元給被告作為採購費用。被告於2023年期間,透過提交虛假報告,陸續將槍械彈藥等軍用品藏匿於自美國加州長堤港(Port of Long Beach)出口的貨櫃內,並透過中國中轉至北韓;被告亦被發現取得約6萬發9毫米子彈以及含敏感技術之產品,計畫輸出至北韓。本案宣判日期已訂於2025年8月18日,最終量刑將由聯邦地方法院法官依據《美國聯邦量刑指南》(The U.S. Sentencing Guidelines)及其他法定因素決定。 依據《國際緊急經濟權力法》(International Emergency Economic Powers Act,以下簡稱IEEPA),凡故意從事、故意企圖從事、故意共謀從事,或協助、教唆他人從事違反依IEEPA所頒布之任何許可、命令、法規或禁止事項者,均屬違法,最高可處20年有期徒刑。另依據18 U.S. Code § 951,任何人,除外交或領事官員或隨員外,於美國境內充任外國政府代理人,且未依規定向司法部長事先通報者,即屬違法,最高可處10年有期徒刑。

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。

美國聯邦航空總署准許美國有線電視新聞網在人群中使用小型無人機進行拍攝

  美國有線電視新聞網(Cable News Network, CNN)通過美國聯邦航空總署(Federal Aviation Administration, FAA)之審查,允許使用小型無人機(small Unmanned Aerial Vehicle, sUAS)直接穿越人群中(flying directly over a person or people)進行拍攝採訪,為美國目前第一件允許在商業目的中使用小型無人機自由穿梭人群之豁免核准案。   美國於2016年8月通過聯邦法規第107篇(14 CFR Part 107)又稱小型無人機規則(small UAS rule),規定關於小型無人機之操作規範。其中該規則列舉7種操作禁止事項,須事前經由美國聯邦航空總署豁免方得進行操作(又稱Part 107 Waiver),分別為:1.夜間飛行、2.直接穿越人群飛行、3.經由行進車輛或飛機進行飛行、4.一人操作多架無人機、5.視距外飛行、6.飛行超過400英呎、7.飛行區域近機場或禁航區附近。   CNN本次豁免項目即第107.39條的「直接穿越人群飛行」之規定,該規定除飛越對象為操作者本身,或僅飛越在建築物、車輛上並不受禁止規範外,只要無人機穿越人群皆須經美國聯邦航空總署審查同意方得操作,否則將面臨重罰。此一豁免通過後,改變以往記者與攝影師合作之拍攝手法,改由受訪者直接接受無人機採訪,除節省人力資源外也能突破地勢之空間限制,對於商業營運模式將有重大變革。    然而由於直接穿越人群飛行之風險性極高,因此在本次豁免條件中亦有嚴格限制,除只能使用申請時之特定無人機外,並應該嚴格遵守製造商之使用說明。另外,不得擅自改變無人機之設計或在未經允許下額外加裝配備。同時飛行高度亦不得高於海平面150英呎,並須定期檢測維修。最後每次操作皆須詳細記錄並保存,包含機械故障時須立即回報。

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