近年來,大型銀行及信用卡公司爭相為其核心技術及在創新上的投資尋求專利保護。從2013年截至今日,數個大型金融機構在美國已至少申請近2700項專利,這些專利涵蓋目前最火紅的領域,包含:區塊鍊、分析以及資訊安全等。金融領域的專利申請量相較前三年已達到約百分之八十三的驚人成長。 全球最大的證券交易所之一那斯達克(NASDAQ)近年來亦投入區塊鍊技術的研發及應用。去年(2015)起,那斯達克便以區塊鍊技術搭建了私募股權的智能平台Linq,今年(2016)更提出了利用區塊鍊技術備份交易紀錄以保證交易安全的專利申請。 今年十月六日,美國專利商標局(United States Patent and Trademark Office,簡稱USPTO)公布一項新的專利申請「區塊鏈交易紀錄之系統與方法」(Systems and methods of blockchain transaction recordation)。這個專利在今年三月三十一日提出,發明人為那斯達克的企業結構資深副總裁Tom Fay,及企業結構協理副總裁Dominick Paniscotti。 具體而言,這個專利是由:一個電子錢包、一個委託簿(order book),以及配對引擎所組成。該配對引擎包含一項用來紀錄、且能夠及時更新交易紀錄的「封閉區塊鍊」。 該專利申請詳細介紹了這項技術:在這個系統中,當數據交易請求間之配對被辨認出來後,系統就會生成電子錢包及相應數據交易請求的hash值。當交易的一方收到另一方的hash值與相應資訊,各交易方的交易就會被增加至區塊鍊計算系統的區塊鍊上。在這個系統下,交易所查核區塊鍊的內容,尋找與這些電子錢包相關的數據。此外,這些數據資料會被額外備份於獨立的資料庫。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
美國總統歐巴馬宣布增加強化美國網路安全預算經費為強化並有效因應網路安全相關議題,美國總統歐巴馬日前於4月10日提出在2014財政年度(於2013年10月開始起算)增加強化網路安全經費之建議,期待透過藉由加強並建置相關網路安全機制的方式,有效解決目前美國所面臨來自中國、伊朗、俄國、以及其他國家之的網路安全威脅;同時,其亦希望藉此厚植並改善美國政府,以及私人企業的電腦網絡防禦能力。 本次由美國總統歐巴馬所提出的國家網路安全策略主要可區分為二部分:1. 加強美國網路事件(cyber incidents)的彈性度,以及2. 減少網路威脅事件。首先針對加強美國網路事件彈性度的部份,主要會透過a. 強化美國數位基礎建設,進而能有效抵禦滲透和干擾,b. 改善美國對於複雜和敏捷的網路威脅防禦能力,以及c. 培養針對不同類型的網路事件,皆能快速應變並恢復的能力,這三個方法來加以落實。而就減少網路威脅事件的部份,則計畫以透過a. 與美國友邦結盟的方式,共同研議國際網路規範,b. 強化網路犯罪的法律執行能力,和c. 遏止潛在對手就現有之美國網路漏洞採取不當行動,三個策略模式的實施來加以實踐。然而除了上述的兩個策略及其子項的具體落實外,美國政府亦強調串連各政府部門,以及私人企業團體間之合作重要性,以及建立一個能夠使得網路維護人員及其他相關人員,得以快速取得相關網路安全資訊的便捷管道亦為重要。 隨著全球資通訊網路交流互動以及依賴程度日益增長,如何有效兼顧個人網路安全隱私及使用自由,並同時確保網路資訊流通的安全性,乃為目前強加網路安全的重要關注焦點。本次美國總統歐巴馬所提出的網路安全推動策略走向,及其如何加以落實,實值得持續關注。
經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》(Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI)。本報告整合ISO 31000:2018風險管理框架(risk-management framework)、美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)人工智慧風險管理框架(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)與OECD負責任商業行為之盡職調查指南(OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct)等文件,將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段: 1.界定:範圍、背景、參與者和風險準則(Define: Scope, context, actors and criteria)。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異,第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人,並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估:識別並量測AI風險(Assess: Identify and measure AI risks)。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題,評估潛在風險與發生程度,並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理:預防、減輕或停止AI風險(Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks)。風險處理考慮每個潛在風險的影響,並大致分為與流程相關(Process-related)及技術(Technical)之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序,後者則與系統技術規格相關,處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理:監控、紀錄、溝通、諮詢與融入(Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed)。透過在組織中導入培養風險管理的文化,並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢,以及保存相關紀錄,以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督,並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。