L'oreal v. eBay：歐盟法院判決網路平台交易業者應負商標侵權責任
有關在網路販售仿冒品所透過之網路交易平台業者是否應負法律責任之問題，歐盟法院（Court of Justice of the European Union）於2011年7月12日針對L’oreal v. eBay案作出判決，認為如eBay之網路交易平台業者應為平台使用者之商標侵權行為負責。
國際知名化妝品品牌L’oreal 於2007年對eBay提出多項商標侵權之控訴，L’oreal認為eBay沒有適當的管控阻止其交易平台使用者之商標侵權行為，其包括在交易平台上販售仿冒品及非賣品，進行平行輸入販售非給歐盟市場流通之商品給位在歐盟會員國之人，以及購買網路關鍵字廣告協助交易平台使用者找到仿冒L’oreal品牌之商品，但eBay認為其適用歐盟電子商務指令（EU E-Commerce Directive）下之有關網路服務業者之免責條款。
歐盟法院之判決認為，網路交易平台業者若有扮演主動的角色，對仿冒商品之販售資料有掌控或知曉，則歐盟電子商務指令之免責條款應不適用，另外，若網路平台交易業者雖然沒有扮演主動的角色，但知道在其交易平台有商標侵權之販售行為但並沒有採取任何阻止行動，則網路平台業者也無法享有上述之免責權。同時，歐盟法院也認為各國法院應可以要求網路交易平台業者採取動作停止及防止交易平台使用者之侵權行為。
英國能源安全暨淨零排放部（Department for Energy Security and Net Zero, DESNZ）於2026年2月4日發布「先進核能框架」（Advanced Nuclear Framework）政策文件，說明政府如何營造有利投資之政策環境，以支持民用先進核能技術之專案開發與商業化布建。 英國政府認為先進核能技術，包含「小型模組化反應爐」（Small Modular Reactors, SMRs）、「先進模組化反應爐」（Advanced Modular Reactors, AMRs）及「微型模組化反應爐」（Micro Modular Reactors, MMRs），不僅可持續供應低碳電力，且有助於維護電網穩定。 英國政府與產業利害關係人溝通而鑑別出推動民間專案所需解決之融資障礙，並提出相關因應方案，重點說明如下： （1）本框架導入「先進核能發展進程清單」（Advanced Nuclear Pipeline）及「專案就緒度評估程序」（Project Readiness Assessment），由政府協助鑑別於技術、供應鏈、資金、選址與營運方面具相當成熟度之專案，以增強投資人對專案長期前景之信心。 （2）於具成本效益之前提下，政府得考慮為民營專案提供保險、收益支持，同時「國家財富基金」（National Wealth Fund, NWF）亦將於專案開發與建設階段進行投資，而可化解投資人對於高昂開發成本、難以承保風險與缺乏明確回報之疑慮。 （3）能源安全與淨零排放部將成立「先進核能商業參與單位」（Advanced Nuclear Business Engagement Unit）以提供專門服務，負責專案推進與克服市場障礙，並協助企業與政府機構及地方政府溝通。
IBM同意中國大陸政府檢視部份產品原始碼近年來中國大陸政府為了資安考量，制訂相關法規要求外國科技公司進入中國大陸市場時必須提供程式原始碼，避免他方非法(例如利用病毒)透過電腦軟體進入中國大陸的系統和資料。 IBM公司近日發表聲明，允許特定國家在其嚴格的監控下，檢視其部份產品的軟體原始碼，確保產品沒有資訊安全的漏洞，中國大陸也在這些特定國家之列。這是美國重要的科技大廠，首次公開同意遵守中國大陸政府對於外國技術的資訊安全審查，然而此舉讓美國政府與其他矽谷科技公司頗有微詞。 IBM開放檢視其程式碼的對象為中華人民共和國工業與信息化部。IBM在聲明中表示，原始碼的檢視必須在IBM公司內，於無網路連線並受IBM安全應用程式監控的環境下進行，並保證這些軟體原始碼不會被釋出、被複製，或以任何方式改作。在嚴格的環境和時間限制下，IBM不會讓中國大陸政府有機會接觸其客戶資料庫，也不會涉及後門程式(back door)。至於會提供哪些產品的原始碼檢視，或中國大陸官方可檢視的時間有多長，IBM尚無明確說明。事實上IBM並非唯一提供程式碼的科技公司，微軟公司早在2003年即允許中國大陸、俄國、英國等國家檢視微軟Windows部分產品的原始碼。 有市場分析公司指出，IBM為降低智慧財產權被複製的風險，所釋出的原始碼可能只涉及基本功能，不包含專有的演算碼，且像IBM此類的公司，應該擁有閉源軟體(closed-source)或特別的軟體以嚴密地維護底層的原始碼，避免中國大陸政府藉由檢視原始碼執行反向工程(Reverse Engineering)。 IBM公司願意提供中國大陸政府檢視部分產品原始碼，目的在於展示其產品安全性，試圖擴展IBM在中國大陸的商業版圖。IBM旗下的雲端運算平台Bluemis未來將與中國大陸的數據中心服務公司—北京世紀互聯寬帶數據中心有限公司合作。該公司同時也是微軟在中國大陸的合作夥伴。
新加坡物聯網產品網路安全防護之初探新加坡物聯網產品網路安全防護之初探 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年06月30日 壹、事件摘要 近年物聯網（Internet of Things，簡稱IoT）產品蓬勃發展，伴隨著資通安全之威脅卻也日益加增，新加坡為此陸續訂定國內法規，以強化保障新加坡人民資訊流通之自由，並確立了網路安全標籤機制，藉以提高消費者對於物聯網產品資安的認識。另一方面，標籤制度能於消費者使用物聯網產品時，將產品受到不同層級之網路安全防護，或有別於一般用途使用等資訊，迅速傳達給消費者。據此，本文觀測新加坡近年主要的物聯網產品驗證制度與相關法規，供我國參考與借鏡。 貳、重點說明 一、新加坡物聯網網路安全法規 新加坡於2015年成立新加坡網路安全局[1]（CSA），陸續為新加坡建立完善之物聯網產品網路安全防護機制，且新加坡於2018年訂定《網路安全法》[2]，法案的第一部分已明示將「網路安全」列為實質保障內涵[3]，並明訂須透過識別與分析威脅，以有效降低網路安全威脅帶來的風險。另為提高物聯網安全性，首先於亞太地區推出物聯網產品等級評估機制，即新加坡網路安全標籤機制[4]（Cybersecurity Labelling Scheme, CLS），致力於保障新加坡的網路空間，並使消費者能夠識別符合網路安全規定之物聯網產品，以利消費者辨認選購。此外，CLS架構下設有驗證中心、通用標準以及標籤分級等措施，以強化物聯網產品資安防護為目的，也能落實《網路安全法》保障新加坡網路安全之精神。 （一）設置網路安全驗證中心[5]（Cybersecurity Certification Centre, CCC）：為驗證資安相關產品與服務之權責機關，透過CSA建置的驗證標準，成為新加坡企業採用資安產品之參考依據。 （二）建立通用標準（Common Criteria, CC）：最初是由加拿大、法國、德國、荷蘭、英國與美國等多個國家安全標準組織聯合提出，以國際標準ISO／IEC 15408（Common Criteria for Information Technology Security Evaluation）作為替代其現有安全評估標準的通用標準。由於通用標準已於國際上受多國承認，資訊服務業者若經過相關驗證時，較易被新加坡企業採用。 （三）建立網路安全標籤機制（Cybersecurity Labelling Scheme, CLS）：CSA針對智慧裝置推出網路安全標籤機制CLS，是以《網路安全法》做為上位精神而訂，但並不具強制力，而是以計畫推行之自願性認驗證機制。新加坡政府將物聯網設備根據其網路安全規定之級別進行評估分級，使消費者能夠識別符合較高等級網路安全規定的產品，並做出明智的決定。CLS共可分為4個等級（Level 1~4），第1級為產品滿足相關之基本要求（如密碼要求、提供軟體更新）；第2級為該產品係使用安全設計原則進行開發（如進行相關之威脅評估、審驗程序）；第3級為該產品經過第三方測試實驗室評估；第4級則經過第三方實驗室之滲透測試。此外，值得注意的是，新加坡亦與德國、芬蘭簽署備忘錄，以相互承認，也因此新加坡CLS網路安全標籤機制與德國的網路安全標籤制度（IT-Sicherheitskennzeichen）、芬蘭的網路安全標籤制度（Finnish Cybersecurity Label），可以進行互通使用。 參、事件評析 新加坡透對於物聯網產品之資安，透過訂定法規、成立權責機關與建立國際通用之標準與標籤機制，針對物聯網產品資安進行不同層次的保障。此外，採「驗證」方式保障人民生活不受網路威脅侵害，同時提高消費者對於物聯網產品資安之意識，可謂一舉數得之作法。而我國於物聯網產品發展以來，有政府以計畫支持「行動應用資安聯盟」提供相關物聯網產品之資安檢測認驗證標章，以供企業或消費者識別，物聯網產品經由實驗室檢測並由行動應用資安聯盟[6]審核通過後，核發合格證書及資安標章，並依照資安風險高低及安全技術實現複雜度，區分三個等級（L1~L3），分為適合一般家庭、商業用途與最高防護強度。於此認驗證機制下，已推出6項產品系列之驗證[7]，並且採消費者導向之標章，足見我國政府同樣致力於提高消費者對於物聯網產品資安防護識別之意識；但此認驗證機制或有優化空間，今後可以參考新加坡作法，擴增可進行驗證的產品項目，持續提升保障消費者選購物聯網產品之資訊知悉權，同時可參酌國際上其他重點國家之風險評估方式，以系統性建置物聯網產品資安之風險評估通用標準，以確保該制度未來有機會被其他國家直接或間接承認，為國際接軌做準備，作為今後精進物聯網產品資安之目標，方可促使我國與國際產業鏈、海外市場逐步銜接，提升產業競爭力。 [1]新加坡網路安全局CSA（Cyber Security Agency），隸屬於總理辦公室（Prime Minister’s Office, PMO），由新加坡通訊暨新聞部（Ministry of Communications and Information）管理，https://www.csa.gov.sg/，（最後瀏覽日：2023/6/30）。 [2]Cybersecurity Act 2018, Singapore Statutes Online, https://sso.agc.gov.sg/Acts-Supp/9-2018/Published/20180312?DocDate=20180312, (last visited June 30, 2023). [3]Cybersecurity Act 2018, Part 1 PRELIMINARY, 2.—(1), (i)providing advice in relation to cybersecurity solutions, including— (i) providing advice on a cybersecurity program; or (ii) identifying and analysing cybersecurity threats and providing advice on solutions or management strategies to minimise the risk posed by cybersecurity threats. [4]Cybersecurity Labelling Scheme (CLS), CSA, https://www.csa.gov.sg/our-programmes/certification-and-labelling-schemes/cybersecurity-labelling-scheme, (last visited June 30, 2023). [5]SINGAPORE CSA, Certification and Labelling Schemes, About the Cybersecurity Certification Centre (CCC), https://www.csa.gov.sg/our-programmes/certification-and-labelling-schemes, (last visited June 30, 2023). [6]行動應用資安聯盟（Mobile Application Security Alliance），關於我們〈推動架構〉，https://www.mas.org.tw/about/background，（最後瀏覽日：2023/6/30）。 [7]包含:影像監控系統、智慧巴士、智慧路燈、空氣品質微型感測裝置、消費性網路攝影機、門禁系統等項目。行動應用資安聯盟（Mobile Application Security Alliance），IoT Q&A〈聯盟負責的物聯網資安檢測認證項目有哪些？〉，https://www.mas.org.tw/iot/questAndAnswer，（最後瀏覽日：2023/6/30）。
合成資料（synthetic data）「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。