日本國家網路安全辦公室(国家サイバー統括室)於2026年3月5日,代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」(Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations)之國際文書(下稱本文書),並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局(Australian Signals Directorate,簡稱ASD)之澳洲網路安全中心(Australian Cyber Security Centre,簡稱ACSC)主導訂定,主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織,揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性,並就AI開發或採購階段,組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家,除了日本與澳洲以外,也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時,應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環,同時評估產品或服務之整體生命週期風險,不應著重於單一技術,而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌,包括特定關係事業者、活用AIBOM(AI物料清單,主要用來記錄AI模型相關資產與資訊,提供快速定位與管控AI問題模型功能)或SBOM(軟體物料清單,主要記錄軟體相依元件,用於漏洞管理與供應鏈透明度)、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險,進行漏洞管理,以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類:AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施(含硬體),以及第三方服務,本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險,其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面,以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外,本文書也針對各類風險提出可行的因應方法,例如: 1.數據面:需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面:需從可信來源取得透明模型,實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面:需做完整性驗證、元件審核,並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面:需確認設備無惡意內容,並在網路中適當分區。 5.第三方服務面:需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說,日本已意識到國家網路安全治理下,針對AI、機器學習的安全,不單是模型安全,而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書,不僅強化國際合作,同時建立供應鏈網路安全共識,因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰,從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法,作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作,提升國家網路安全治理之作法,值得我國未來借鏡參考。
英國數位文化媒體暨體育部發布數位身分之公眾諮詢,發布法制政策回應並揭示相關原則英國數位文化媒體暨體育部(Department for Digital, Culture, Media and Sport, DCMS)2020年9月1日發布「數位身分:政府諮詢回應」(Digital Identity: Call for Evidence Response)文件,以回應過去英國政府曾於2019年7月向各界蒐集如何為成長中的數位經濟社會建立數位身分系統之意見。依據諮詢意見之成果,英國政府計畫調修現行法規,使相關身分識別流程以最大化容許數位身分之使用,並發展有關數位身分之消費者保護立法;立法中將特別規範個人之權利、如何賠償可能產生的侵害,以及設定監督者等相關內容。數位身分策略委員會(Digital Identity Strategy Board)並提出六項原則,以加強英國之數位身分布建與政策: 隱私:當個人資料被使用時,應確保具備相關措施以保障其保密性與隱私; 透明性:當個人身分資訊於使用數位身分產品而被利用時,必須確保使用者可了解其個資被誰、因何原因,以及在何時被利用; 包容性:當人們希望或需要數位身分時即可取得。例如不備有護照或駕照等紙本文件時,對於其取得數位身分不應產生障礙; 互通性(interoperability):應設定英國之技術與運作標準,使國際與國內之使用上可互通; 比例性:使用者需求與其他因素(如隱私與安全)之考量應可平衡,使數位身分之使用可被信賴; 良好監理:數位身分標準將與政府政策與法令連結,未來之相關規範將更加明確、一致並可配合政府對於數位管制之整體策略。
當個人隱私遇上公共利益--從個資法角度談市長候選人病歷外洩事件 美國競業禁止條款之修法趨勢及對離職員工之管理建議美國聯邦貿易委員會(The Federal Trade Commission, FTC)於2023年1月5日提出聯邦規則彙編(Code of Federal Regulations, CFR)之修正草案,其基於競業禁止條款(Non-Compete Clauses)將阻止員工離職及員工之競爭、降低員工的薪資、阻止新企業之形成及阻礙創新等立法目的,擬禁止僱用人及受僱人間約定競業禁止條款及使現有的競業禁止條款歸於無效。 美國亦有相關報導提到員工流動於技術領域尤為常見,因技術領域之企業對營業秘密高度重視,故對於員工離職到競爭對手會特別留意,例如加州的許多企業(尤其是位於矽谷之企業)會與員工簽署保密合約規範對於機密資訊的處理,部分合約甚至包含競業禁止條款以限制員工於離職後至競爭對手處工作,不論係保密合約或競業禁止條款,其目的均係延遲或避免員工於離職後帶走公司敏感資訊並將其用於對前僱主不利之用途。 聯邦規則之修正草案一旦通過,未來美國的企業將不得再以約定競業禁止條款之方式限制離職員工至競爭對手處工作,但企業仍可透過在員工離職前或離職後採取相關措施,盡早發現並降低離職員工竊取公司敏感資訊的風險,可採取的措施例如: 1.留意員工離職前是否有未經授權或為完成工作以外之目的複製或存取公司的資料之行為,意即,這些蒐集來的資訊是否將用於新公司的工作(如改良競爭對手的產品、擴大競爭對手的客群等); 2.對員工個人工作設備(如:公司提供之筆電及手機)或網路存取紀錄等進行調查,檢視是否有異常檔案存取紀錄或異常行為(例如是否突然大量刪除/複製檔案); 3.了解員工的離職原因及於離職後的規劃——可以了解員工未來可能從事的職業、就職的企業以調整離職前調查的程度; 4.留意員工於找到新雇主後是否仍持續使用公司的營業祕密——新雇主亦須留意的是,新進員工是否仍持續使用前公司的營業秘密,以避免公司被訴。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)