三菱電機子公司三菱電機informationsystems公司所研發的圖書館系統發生個資外洩事件
三菱電機informationsystems公司所研發用於圖書館的系統封包MELIL/CS造成引進系統的圖書館發生個人資訊外洩與Web館藏檢索系統當機的系統障礙。從2010年7月到9月因系統障礙，總共有3間圖書館，共2971人的姓名、出生日期、住址、電話及圖書名稱等個人資料外洩。
有關個人資料外洩的經過，是因為三菱電機informationsystems公司在研發MELIL/CS系統時，先在引進系統的圖書館進行系統測試，於測試之後再將系統程式帶回公司修改，此時就不知情的將存有個人資料的程式帶回公司，也把這些資料登錄到產品的原始碼上。因此將進行測試的2間圖書館使用人約210人的個人資料登錄於該產品的原始碼上。
但發生個資外洩的直接原因更在於負責三菱電機informationsystems公司產品運作、維修的銷售伙伴千代田興產公司，該公司所設置的伺服器完全沒有設定權限區分，甚至不需密碼就可以連接該公司伺服器存取資料。因此發生第三人進入該公司伺服器，下載3個引進該系統圖書館約3000人的個人資料。
另外對於Web館藏檢索系統當機的發生，是因為圖書館使用人為了獲取圖書館新增加館藏圖書的資訊，以自動蒐集資訊程式直接存取館藏資料庫所發生。三菱電機informationsystems公司當初在設定網路連接圖書館系統，是以一次存取可以連接10分鐘的方式，所以只要以連接頻率高的機械性存取，只要超過資料庫的同時連接數的設定數值，就會發生存取障礙。
對於三菱電機informationsystems公司系統設計失當及千代田興產公司未設定伺服器存取權限所造成個人資料外洩事件，因為這兩家公司都是屬於財團法人日本情報處理開發協會（JIPDEC）的取得隱私標章企業，所以由JIPDEC依據隱私標章營運要領中的「有關賦予隱私標章規約」第14條規定，各處以由2011年1月起3個月的隱私標章停權處分。
歐盟智慧財產局（EUIPO）於2023年6月底發布了《歐盟營業秘密訴訟趨勢報告》（Trade Secrets Litigation Trends in the EU），本報告包含三大部分，分別為判決之量化分析、法律要件之質化分析、各會員國之重要判決摘要，內容涵蓋了2017年1月1日至2022年10月31日間，27個會員國的695個訴訟案件。其重點摘要如下： 一、案件涉及之類型分析 1、約41%的案件與離職員工有關。 2、約17%的案件與商業合作對象有關。 3、約30%的案件雙方無明確的契約關係（但報告中指出此項統計包含員工離職後自行創業，原告以該離職員工及該公司為被告的情況）。 二、案件涉及之營業秘密標的分析（同一訴訟案件可能包含多個標的） 1、約62%的標的為「商業性營業秘密」。其中配銷通路（distribution methods）、廣告策略、行銷資料、客戶名單等供應鏈「下游資訊」（downstream information）占31%最多；定價模式及會計資料等「財務資訊」占13%次之。 2、約33%的標的為「技術性營業秘密」，其中有19%與「製程」（manufacturing process）有關。 3、僅3%的標的為原型（prototypes）或尚未公開的產品設計。 三、案件涉及之產業別分析（根據「歐盟標準行業分類第二修正版NACE Rev. 2」分類） 整體來說，歐盟營業秘密訴訟案件所涉及的產業別相當多元，簡要說明如下： 1、排名第一的產業別為「製造業」（manufacturing），占32%。其中最常涉訟的子產業別為「機械設備製造業」（manufacture of machinery and equipment）及「化學製品製造業」（manufacture of chemicals and chemical products）。 2、排名第二的產業別為「批發及零售業；汽機車維修業」（wholesale and retail trade；repair of motor vehicles and motorcycles）占11%。 3、排名第三的產業別為「金融及保險業」（financial and insurance activities）及「專業、科學及技術服務業」（professional, scientific and technical activities），分別占7%。 四、被告提出之抗辯分析 報告中指出，原告提出之營業秘密主張被法院採認的比例僅27%，有約73%的案件法院最終是做出有利於被告的認定。而被告最常提出的抗辯，第一為抗辯原告所主張之系爭資訊是普遍共知（generally known），不具備秘密性；第二為抗辯原告未採取合理保密措施。 最後，報告結論分析歐盟營業秘密判決的三大趨勢，其中一項趨勢指出，營業秘密所有人若要強化契約措施（如保密協議）於訴訟中的證明力，應明確識別與界定系爭營業秘密的範圍。因此，企業應建立營業秘密管理的整體政策（譬如與員工簽訂之勞動契約中，應明確界定其保密義務範圍；員工離職時應落實離職面談，再次提醒員工應遵守的保密義務範圍等），以便於發生爭議時有效主張權利。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
日本發布新版之農業資料利用推動報告，並透過資料交換及利用機制確保資料共享及協作日本農林水產省於2025年9月在智慧農業網站上發布新版之農業資料利用推動（下稱報告），其內容包含2025年通過閣議決定之食材、農業、農村基本計畫，並指出為確保農業數位資料與人工智慧（下稱AI）之間的串聯應用，農業資料合作基礎平台（下稱WAGRI）的建立與資料協作、共有、提供功能是其不可或缺的要素。 報告指出，透過各式農業數位資料的蒐集與整合，諸如過往作物收成量資料、市場價格資料、土壤資料、農地資料、氣象資料等，並經過統合及分析後，可以達到提升作業效率及收益、減少勞動作業時間與器材損耗，以及降低環境負荷之效果。截至2025年9月為止，WAGRI網站上已提供高達223種農業數位資料相關的API，供農業領域從業者介接運用，並作為未來開發農業領域基礎AI模型的前置準備。 此外，報告亦指出WAGRI已於日本全國範圍內蒐集大量的農業數位資料，用以開發農業領域之基礎AI模型，並預計於2026年在WAGRI網站上提供基礎AI模型服務。未來農業領域從業者可透過WAGRI網站提供之基礎AI模型服務，輔以自身之農業數位資料，建立符合自身農業場域特性之特化型AI模型。 然而，報告亦指出不論是農業數位資料的API介接運用，還是將農業數位資料用以開發基礎AI模型，農業數位資料之法制配套仍需整備。因此，除了資料權屬等關係釐清外，報告特別提出於AI開發應用、資料共享之模式下，尚須建立「涵蓋資料整體生命週期之資料交換及利用機制」，包含資料對外公開之選擇權、資料提供之事前同意權、資料安全管理對策，以及資料刪除請求權等範圍，以確保農業數位資料在利用前的安心共享與協作。 我國政府如欲於農業領域發展基本AI模型，除應於全國範圍內蒐集大量之農業領域數位資料外，亦應建立串聯資料整體生命週期之資料交換及利用機制，以降低農業數位資料之間的協作風險。 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）
美國又傳疑似商業間諜活動2007年3月舊金山聯邦法院受理Oracle軟體公司對競爭對手SAP及其關係企業TomorrowNow提出濫用電腦詐欺、商業間諜行為告訴。 Oracle公司表示，自2006年底起便發現公司網站中與PeopleSoft、J.D. Edwards有關的客戶支援與維護部分出現流量暴增的現象。犯罪者冒用客戶的ID進入網站中竊取重要軟體與資料，目前已發現超過一千萬筆的違法下載紀錄，而犯罪者IP位址是來自於SAP德州辦公室所在地。 訴狀中指出，SAP員工涉嫌冒用多名PeopleSoft及J.D. Edwards的客戶帳號，登入並存取Oracle的重要資料與客戶連繫系統。因此，Oracle要求法院對SAP發出禁制令，以阻止其違法行為，另聲請法院下令要求SAP歸還非法竊取之資料與文件。 面對Oracle指控，SAP公司發言人Steve Bauer表示公司目前仍在瞭解與檢視該案件，因此不便就整起事件發表評論，但公司保證將全力回擊Oracle的指控。
英國發布著作權與人工智慧報告書與影響評估英國發布著作權與人工智慧報告書與影響評估 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年04月09日 英國政府於2026年3月18日依據《資料使用與存取法》（Data (Use and Access) Act 2025，下稱DUAA）第135條及第136條之法定義務，發布《著作權與人工智慧報告書》（Report on Copyright and Artificial Intelligence，下稱「報告書」）[1]及《著作權與人工智慧影響評估》（Copyright and AI Impact Assessment，下稱「影響評估」）[2]兩份官方文件。前揭文件係英國政府對人工智慧（Artificial Intelligence，下稱AI）使用著作權作品所進行之全面性政策評估，並對英國在AI著作權的修法路徑造成實質影響，使政府原先屬意的修法路徑被迫暫停推進。 壹、事件摘要 英國政府自2024年12月17日起展開「著作權與人工智慧」公開意見徵詢，徵詢期間至2025年2月25日止，共計收到11,520份回應。回應者涵蓋著作權人、創作者、AI模型開發者、學術研究機構、文化遺產機構及法律專業人士等，惟各自占比並未揭露。基於DUAA第135條及第136條之法定義務，英國政府須於法案通過後九個月內完成相關報告，遂於2026年3月18日同步公布「報告書」及「影響評估」。 報告書之主軸在於評估四大政策選項：選項0（維持現狀）、選項1（強化著作權保護）、選項2（廣泛資料探勘例外）、選項3（資料探勘例外附加選擇退出機制）。徵詢結果顯示，英國政府原傾向推動之「選項3」（附選擇退出之廣泛例外），在逾萬份回應中僅獲約3%之支持率，致使政府不得不重新審視其政策立場。 貳、重點說明 一、《資料使用與存取法》之立法脈絡 AI訓練資料可能涵蓋大量受著作權保護作品，如何權衡創作者權益與AI創新的效益，是目前各國所面臨的核心挑戰。此部分涉及各國著作權法規是否允許AI在未經授權的情況下利用著作權保護之作品，各國對此採取不同立場，相關法制爭議至今仍未有定論。英國係於《著作權、設計及專利法》（Copyright, Designs and Patents Act 1988，下稱CDPA）第29A條[3]設有文字及資料探勘（Text and Data Mining，下稱TDM）例外，意即資料使用者得於特定條件下，對其可合法取用之著作進行自動化分析而不構成侵權。惟其適用範圍僅限於「非商業研究目的」，使得AI業者在商業訓練場景中難以援引此一例外。 為解決前述挑戰，英國提出四種政策方向並徵詢公眾意見，其結果可見於「報告書」及「影響評估」。以下針對此四種政策選項進行說明。 二、四大政策選項之比較分析 （一）選項0：維持現狀 選項0係維持英國現行著作權法架構，AI業者原則上須就使用著作權作品取得授權，僅得於CDPA第29A條非商業研究之例外範圍內進行TDM。影響評估指出，現行制度對著作權人之保護在理論上尚稱完備，然受限於AI訓練資料來源缺乏透明度，著作權人實際上難以知悉其作品是否遭擅自使用，舉證更屬不易，致使授權機制形同虛設。此外，若境外AI業者以海外訓練之模型輸入英國市場，英國著作權人之權益亦難以獲得有效保障。 （二）選項1：強化著作權保護 選項1主張進一步強化著作權保護，要求所有AI訓練使用之材料均須取得授權，包括境外AI模型輸入英國市場時，亦須證明已依英國著作權法取得合法授權。就創意產業而言，此選項能更有力保障著作權人之財產權，並使其得從AI訓練中獲得合理報酬；然對AI業者而言，合規成本之提高將增加訓練門檻，可能壓抑英國本土AI產業之競爭力。影響評估亦指出，此選項下AI服務成本或轉嫁至終端用戶，影響政府及企業之AI採用率。選項1獲得了最高的支持度，有81%回應者贊同此一制度。 （三）選項2：廣泛TDM例外 選項2主張設立廣泛TDM例外，使AI業者無論商業或非商業目的均可對合法取得之資料進行探勘與訓練，無需逐一取得著作權人授權。此一制度係參考日本著作權法第30條之4。該條文指出，只要目的非在「享受著作物所呈現之思想或感情」原則上均可免授權使用，意即資料分析、資料蒐集與AI訓練等基於「情報解析」行為皆屬TDM例外範疇。 選項2雖有助於降低AI業者法遵成本並提升英國AI研發之國際競爭力，然創意產業普遍擔憂，廣泛例外將使生成式AI大量學習創作者作品，卻無需給付任何報酬，且可能產出直接競爭於原著作人之內容，嚴重侵蝕其市場利益。此選項僅有極少數回應者支持，如OpenAI、Anthropic等大型AI公司。 （四）選項3：TDM例外附加選擇退出機制 選項3原先為英國政府屬意推動的政策選項，亦與歐盟《數位單一市場著作權指令》（DSM Directive）第4條[4]之商業TDM例外架構相近，其核心設計係為原則上允許AI業者對合法取得之資料進行TDM，但著作權人得透過技術手段（如robots.txt）明確保留其權利（即選擇退出機制）。 然而，此選項在公開意見徵詢中僅獲約3%之支持率，其主要爭議在於：對創作者而言，選擇退出機制實質上將著作權保護之責任轉嫁至個人，中小型的創作者往往缺乏必要之技術能力或資源執行退出操作；並非所有爬蟲程式均遵從robots.txt協議；跨境訓練亦難有效管制。此外，在欠缺揭露義務的前提下，創作者仍無從知悉其作品是否遭侵權使用。 三、訓練資料透明度要求 報告書顯示，逾90%之意見回應者認為AI開發者應揭露訓練資料來源，惟各方對於揭露顆粒度（granularity）之要求存在明顯分歧：著作權人傾向主張細緻揭露至個別作品層次；AI業者則認為高層次概括揭露即已足夠。 就國際立法例而言，歐盟《AI法》（AI Act）第53條[5]第1項第4款已要求AI模型提供者製作並公開訓練內容摘要；美國加州亦已制定《生成式AI訓練資料透明度法》（Generative Artificial Intelligence: Training Data Transparency Act）。[6]英國雖無相關法定揭露義務，但在報告書中表示將持續監測其他國家透明度規範之實施效果，並與業界合作制定訓練資料揭露之最佳實務，以期為著作權人提供更有效之權利主張基礎。 參、事件評析 公眾諮詢的結果顯示，尋求著作權保護與AI創新發展的平衡點極具挑戰性。由於引起及大的社會反彈，英國政府被迫放棄「TDM例外附加選擇退出機制」之規劃，然而未來是否會徹底走向「強化著作權保護」仍未可知。然而，在本次諮詢中，有90%之回應者支持AI訓練資料透明度要求；歐盟AI法、美國加州生成式AI透明度法均課予AI業者一定程度的訓練資料揭露義務。從此觀之，縱使著作權人與AI業者之間存有諸多重大分歧，但透明度要求是目前雙方的共識基礎。 我國現行法制下AI訓練所遭遇到的爭議與英國類似，著作權人與AI業者的利益衝突如何化解亦為我國當前AI發展的課題。故英國經驗揭示，政策推行或法令修正宜建立多元利害關係人持續對話機制；此外，在法令、技術標準尚未成熟之情況下，業界最佳實務指引或可作為過渡性替代方案。 [1] GOV.UK, Report on Copyright and Artificial Intelligence (2026), https://assets.publishing.service.gov.uk/media/69ba692226909a14239612e4/CP2602959_-_Report_on_Copyright_and_Artificial_Intelligence_web.pdf (last visited. Apr. 9, 2026). [2] GOV.UK, Copyright and AI Impact Assessment (2026), https://assets.publishing.service.gov.uk/media/69ba68f7c06ba9576435abb0/CP2602959_-_AI_and_Copyright_Impact_Assessment_Web.pdf (last visited. Apr. 9, 2026). [3] Copyright, Designs and Patents Act 1988, legislative.gov.uk, https://www.legislation.gov.uk/ukpga/1988/48/section/29A (last visited Apr. 9, 2026). [4] Directive (EU) 2019/790, art. 4, 2019 O.J. (L 130) 92, 114. [5] Regulation 2024/1689, art. 53, 2024 O.J. (L 1689) 1, 84. [6] Bill Text - AB-2013 Generative artificial intelligence: training data transparency, California Legislative Information, https://leginfo.legislature.ca.gov/faces/billTextClient.xhtml?bill_id=202320240AB2013 (last visited Apr. 9, 2026).