固定通信網路(以下稱固網)寬頻、電話服務通常倚賴市內電話交換機(local telephony exchange)與住宅或商辦間的固網連接才得以運作,而在多數區域,這樣的連接服務僅由一或兩個實體網路業者所提供。有鑑於此,英國通訊管理局(The Office of Communications,Ofcom)遂對市內用戶迴路接取批發(wholesale local access, WLA)市場的規範發布三份諮詢文件,其目的除希望能促進光纖網路的投資外,也要保障消費者免於支付高額的使用費。 為了達成這樣的願景,Ofcom要求英國電信(British Telecom, BT)旗下提供WLA服務之子公司Openreach需允許寬頻競爭業者得以使用其網路銷售寬頻服務予人民或企業。Openreach提供數種傳輸速率的服務方案,並依不同方案對服務提供者收取不同的批發價格。根據Ofcom的分析結果,Openreach在高速寬頻服務(superfast broadband service)各項方案中,最具影響力的即為提供下載速率40Mbps/上傳速率10Mbps之服務方案。截至目前為止,受限於人民可選擇較便宜的寬頻服務當作替代方案,故BT對於服務方案價格的調漲有限。然而,這樣的限制隨著人們對網速的需求與連線品質的日益增加而日趨式微,Openreach顯然有足夠的誘因對服務方案的價格進行操作。因此,Ofcom責成Openreach需就其40/10Mbps之服務方案逐年調降向服務提供者收取之費用,由2017年的每年88.80英鎊至2020/21年降為每年52.77英鎊。藉由對服務提供者營運成本的逐年遞減,達到消費者服務使用費也隨之降低的目的;對40/10Mbps方案設下價格上限(price cap)的做法,長遠來看,也提供BT的競爭對手有投資建設其自有超高速網路(ultrafast network)的誘因。 此外,Ofcom對於WLA連線過程中,屬於Openreach維護範圍之故障排除或線路建置時間等服務品質(quality of service)的要求也更趨嚴格,包括: 於收到通知後1至2個工作天內完成93%的報修(現為80%); 6至7個工作天內完成97%的報修; 於收到新線路建置通知後10個工作天內安排90%的新線路建置預約(現為12個工作天內安排80%的新線路建置預約); 於Openreach與電信供應商協議之日期前完成95%的連線建置(現為90%)。以上要求皆需於2020/21年完全實現。 Ofcom這些管制措施是WLA market諮詢文件的一部份,確切施行期間為2018年4月至2021年3月,意見諮詢預計於2017年6月9日結束。Ofcom預計於2018年初發表其最終決定,而定調後的規範將於2018年4月生效。
中國大陸修定「網絡交易管理辦法」,課與第三方交易平台多項經營責任中國大陸國家工商行政管理總局為加強網路交易消費者保護,在2014年03月15日起實施「網絡交易管理辦法」,就企業經營者責任新設多項規定。特別是針對第三方交易平台業者,辦法要求其建立交易規則、消費資訊保存、不良訊息處理、消費糾紛調解管道等管理制度,以確保平台服務品質。同时要求平台業者建立審查制度,對申請進入平台從事經營活動之賣家,進行身分審查與建檔,透過以網管網,達成有效率的網路身分管理。 另外,為確保網路交易市場秩序、公平競爭,本辦法亦例示多項不公平競爭行為態樣,包括任意調整信用評價、傷害他人商譽等影響交易秩序之欺罔行為,皆受到明文禁止。甚至在商標侵權情況中,平台在接收到侵權通知時,必須積極採取必要措施,否則就因此損害擴大部分,將與侵權行為人共同承擔連帶責任。 考量在兩岸近期簽署之「海峽兩岸服務貿易協議」中,陸方已承諾對台開放「在線數據處理與交易處理業務」之電子商務網站經營,待將來協議完成相關程序生效後,台灣電子商務業者在進入大陸市場經營交易平台時,勢必受到本辦法規範,實應留意相關要求以避免觸法。
美國加州日前開始審查輕量自動駕駛運輸載具應用之測試申請美國加州行政法辦公室(the Office of Administrative Law)於2019年12月17日宣布,根據日前通過之修訂規範,該州車輛管理局(the Department of Motor Vehicles)將審查州內公共道路上進行輕型自動駕駛(下稱自駕)運輸服務商業化應用測試之申請,換言之,業者如取得車輛管理局之核准,可以測試重量未達10,001磅之自駕運輸車輛(如一般客車、中型貨車、可載運雜貨類商品的客貨兩用車等)服務。另外,業者如欲就該自駕運輸服務收取運輸費用,則必須另向車輛管理局申請佈署(deployment)許可,即商業化或供公眾使用之許可。 不論何種自駕運輸車輛服務之測試,均須遵循現行測試、佈署之申請程序要求,並根據車輛管理局的核准內容進行有或無安全性駕駛人(safety driver)的自駕運輸服務測試,簡要整理不同規範要求如下: 如為有安全性駕駛人之測試與應用,有以下要求: 證明車輛已經曾在符合應用目的之情境(如駕駛環境)下進行測試。 維持測試駕駛人(test driver)的培訓規劃,並且證明每位測試駕駛人均完成培訓。 確保測試駕駛人維持潔淨(clean)的駕駛記錄。 確保測試駕駛人在測試期間乘坐在駕駛座上監控車輛的運行狀況,並在有需要的時候可以即時接管車輛。 須提交年度脫離(或譯為解除自駕)報告(disengagement report),且如有發生碰撞,須於10日內提交碰撞報告予車輛管理局。 如為無安全性駕駛人之測試與應用,有以下要求: 提供測試自駕運輸服務所在地方當局之書面通知以茲證明。 證明自駕測試車輛符合以下要求: (1)車輛與遠端遙控操作者間具有通訊連結。 (2)車輛與執法部門間的通訊方式。 (3)製造商將如何監控測試車輛之說明 提交一份與執法部門如何互動交流的計畫。 證明自駕測試車輛符合聯邦機動車輛安全標準(FMVSS),或提供國家公路交通安全管理局(NHTSA)之豁免監管證明。 證明自駕測試車輛可以在沒有駕駛人存在的情況下可以自主運行,並屬於美國汽車工程師協會(SAE)標準等級4、等級5之車輛。 證明測試車輛已經曾在符合應用目的之情境(如駕駛環境)下進行測試。 通知車輛管理局將要測試營運的區域範圍。 維持遠端遙控操作相關培訓規劃,並證明每位遠端遙控操作者均完成培訓。 須提交年度脫離報告,且如有發生碰撞,須於10日內提交碰撞報告予車輛管理局。 如自駕運輸服務擬商業化或供公眾使用,申請佈署之相關要求如下: 證明車輛: (1)配備自駕車輛資料紀錄器,此技術是根據加州車輛法規(California Vehicle Code)設計來偵測並反應道路實際狀況 (2)符合聯邦機動車輛安全標準或提供國家公路交通安全管理局之豁免監管證明。 (3)符合現行關於網路攻擊、非經授權侵入或錯誤車輛控制指令之防護、偵測與回應等產業標準。 (4)製造商曾進行測試與驗證,並有足夠信心將車輛佈署於公用道路上。 提交一份與執法部門如何互動交流的計畫複本。 如果車輛不需要駕駛員,製造商必須證明其他事項: (1) 車輛與遠端遙控操作者間具有通訊連結。 (2) 當碰撞事故發生時,車輛可以顯示或傳輸相關資訊予車輛所有人或操作員。 綜上所述,若要在加州進行自駕運輸車輛服務測試,須視其服務型態及是否涉及佈署,以遵循不同規範要求,申言之,服務採行有無安全性駕駛人與是否商業化或供公眾使用,二者為併行關係,舉例來說,如業者擬佈署有安全性駕駛人之商業運輸服務,則須同時符合有安全性駕駛人之測試與應用以及佈署等要求。加州對於自駕車輛運輸服務商業化之措舉,值得我國借鏡以完善自駕車輛運輸應用之推動。
英國發布人工智慧網路資安實務守則英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」(Code of Practice for the Cyber Security of AI,以下簡稱「實務守則」),目的是提供人工智慧(AI)系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引,以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險,並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施,以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同,因此產生新的資安風險,主要包含以下: 1. 資料投毒(Data Poisoning):在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料,影響模型訓練結果,導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆(Model Obfuscation):攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為,以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理,可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令(Indirect Prompt Injection):藉由輸入經精心設計的指令,使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性,實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段,並針對相關角色提出指導。角色界定如下: 1. 人工智慧系統開發者(Developers):負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈(Supply chain):涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則,以確保人工智慧系統的安全性與可靠性: 1. 風險評估(Risk Assessment):識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理(Data management):確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用,並採取完善管理措施。 3. 模型安全(Model Security):在模型訓練、部署和使用階段,均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全(Supply chain security):確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針,期望各角色能有效落實AI系統安全管控,促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。