近年韓國國內發生多起重大資訊安全疏失,例如:2014年韓國三大信用卡公司客戶資料外洩,成為韓國史上最嚴重的個人資料洩漏事件。為加強控管,韓國政府於2015年7月通過最新個人資料保護法修正案(Personal Information Protection Act, PIPA)。修正案新增懲罰性損害賠償及法定損害賠償規定。未來該國違反個人資料保護法的機關,將會面臨鉅額罰金及損害賠償。韓國政府期望藉此來促使企業加強資料安全管理。 根據最新修正案條文,若某機關因故意或重大過失,造成個人資料被遺失、竊取、洩漏、偽造、竄改或損毀,經法院判決後,最高將會被處以實質損害金額三倍的懲罰性損害賠償。此外,除非該機關能舉證當事人的損害與機關之行為沒有因果關係,否則當事人可請求最高3百萬韓元(約台幣8萬元)的法定損害賠償。 此次,韓國個人資料保護法修正案另一個重點在擴大韓國個人資料保護委員會(The Personal Information Protection Committee)的職權。該委員會將成為資訊安全爭議的最終裁決機關,且擁有相關資訊安全管理相關政策制定及修正的提議權。 由於此修正案將於2016年7月正式實行。韓國政府建議各大機關應儘快依照新修正案內容檢討並更新其隱私權政策及資料安全防護機制,避免在新法上路後遭罰。
何謂「工業4.1J(Japan Industry 4.1J)」?自德國「工業4.0」,開啟所謂第4次工業革命以來,各國政府皆相繼投入資源進行相關計畫,如美國之「先進製造夥伴計畫(Advanced Manufacturing Partnership,AMP)」中國大陸之「中國製造2024」,以及我國之「生產力4.0」等等。 而日本不同於上述其他國家,日本版的工業4.0稱為「工業4.1J」,該計畫並非由國家來主導,而係由民間公司Virtual Engineering Community(VEC)及NTT Communications於2015年3月10日所啟動的一項實證實驗,旨在確認「工業4.1J」之各項技術要件,並且該項目成果非僅提供給VEC之會員,將對所有企業及公眾公開。而所謂的「4.1」表示安全級別比工業4.0更高一級,「 J」則表示源自於日本(Japan)。 日本之「工業4.1J」的運行架構說明如述:首先,將會利用控制系統蒐集相關數據;第二,在雲端平台上記錄及累積數據資料;第三進行即時分析;最後則是透過專家進行事件檢測、分析故障原因並恢復生產、提出安全改善建議等等。
中國大陸布局推動智慧城市建設,發布「2013年測繪地理信息藍皮書」中國大陸近年來積極布局智慧城市建設,並逐步將智慧城市的概念發展為具體的地理空間,2014年2月14日智能系統國家測繪地理信息局測繪發展研究中心--社會科學文獻出版社,發布2013年測繪地理信息藍皮書—《智慧中國地理空間智能體系研究報告(2013)》(以下簡稱「藍皮書」),揭示提出打造2030年智慧中國地理空間智能體系的具體目標。係以巨量地理資訊資源為基礎,透過新一代網際網路,以智慧聯網(Internet of Things, IoT)、雲端計算(Cloud Computing)和巨量資料(Big Data),實現地理資訊的智慧化應用,並透過相關政策形成以地理資訊獲取、處理及應用為主的雲端產業鏈。 自2013年起,中國大陸國家測繪地理信息局每年選擇10個城市作為智慧城市建設試點,目前已有太原、廣州、徐州、臨沂、鄭州等試點城市完成初步項目,正進行設計論證及完善基礎設施等工作。該局副局長李維森並指出,大陸將在2015年全面完成數字城市地理空間框架建設,並於此基礎升級為智慧城市。 中國大陸國土資源部亦從2013年底配合「十二五規劃」逐步推動以雲端運算、巨量資料以及智慧聯網等新一代資通訊技術所建構之「國土雲」,以滿足國土資源資訊利用、查詢、監管的需求,並透過資訊數位化,為其他領域重大工作提供基礎資訊。 從中國大陸近年來對於國家地理資源之蒐集、調查與管理手段觀察,可探知其對於國土資訊產業發展的高度重視,並欲在維護國土安全的前提下,加強推動有助於促進資訊流通效率以及資源廣泛利用的公共服務平台建設;對於此等具有國家安全戰略意義之新興科技領域,目前仍以國家投資為主要推動手段,後續相關法規發展殊值注意。
日本經濟產業省發佈「第四次產業革命競爭政策研究會報告書」2017年6月28日日本經濟產業省發佈「第四次產業革命競爭政策研究會報告書-以實現產業整合(Connected Industries)為目標-」。日本政府為能持續推動該國經濟,以建立創新附加價值的產業社會為目標,以實現產業整合並促進創新與競爭環境,於本年度一月至六月召開七次「第四次產業革命競爭政策研究會」,進行日本競爭政策檢討,並於28日發佈第一階段報告書。 本報告中提出四種大數據應用的商業模式,分別為:單獨成長型、附隨應用型、他面活用型與多面展開型四種。單獨成長型著重於產品或服務本身透過資料蒐集應用來改善品質。附隨應用型則除了透過資料搜集以進行產品與服務品質改善以外,亦擴散經驗運用到其他使用者的服務內容改善。他面活用型則透過產品或服務的資料蒐集,運用到其他的領域(例如駕駛資料的蒐集運用到保險費率的計算)。多面展開型則將多種不同的產品與服務的資料取得後綜整分析以能相互提升品質,或應用到新發展的領域。 報告中並提出資料運用對競爭環境影響的三個關鍵步驟。首先是資料本身的影響力,包括資料本身的必要性、資料品質、蒐集成本等。其次為資料蒐集的可能性,因其他競爭者也可能取得相同資料,故應確保資料的稀少性與蒐集能力的差異(與競爭者能區別)。第三是資料運用可能性,應注意資料應用上是否有資金、人才在競爭上的其他限制。