個人資料保護脈絡下的「綑綁式同意」

刊登期別
第24卷,第1期,2012年01月
 

※ 個人資料保護脈絡下的「綑綁式同意」, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=5645&no=0&tp=1 (最後瀏覽日:2026/09/28)
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FCC推動電線寬頻上網(BPL, broadband over power line)服務

  FCC日前發佈一份關於電線寬頻上網之備忘錄命令及意見(MO&O, Memorandum Opinion and Order),除了再度確認FCC於2004年時就接取電線寬頻上網系統所為之決議外,同時也否決業餘無線電社群、電視廣播業者、航空工業等所提出限制電線寬頻上網之要求,但FCC採納保護無線電天文台以及航空站使免於電線寬頻上網干擾之規定。 FCC表示,推動電線寬頻上網可以幫助居住於鄉村地區之美國民眾接取高速網路,而且目前寬頻網路市場的主導者有線電視網路上網(cable)業者及數位用戶迴路業者(DSL)亦將會因電線寬頻上網之發展而被迫降價,讓消費者可以更低廉的價格接取寬頻網路。不過,FCC委員Michael Copps 提醒,雖然眼前FCC在電線寬頻上網以及可能產生之干擾間似乎已達成平衡,但FCC仍應繼續密切關注電線寬頻上網對其他使用者之干擾問題,尤其在卡崔那(Katrina)颶風的慘痛經驗中已證實業餘無線電之發展與貢獻具有高度價值,因此,對於電線寬頻上網可能對業餘無線電用戶之干擾部分應格外注意。

美國發布了「消費者隱私權法」草案

  美國白宮在2015年2月27日發布了「消費者隱私權法」(Consumer Privacy Bill of Rights Act)草案,目的在於擴大消費者資料的保護範圍。 該草案的重點分列如下: 透明性:受規範主體必須提供資訊主體簡潔、明顯、易懂的公告,公告內容必須提供簡潔、明瞭及即時的隱私與安全運作,包含資訊保存、揭露以及個人資料存取機制。 個人控制:受規範主體應該在合理範圍內提供機制,讓資料主體能控制其個人資料之處理,同時也規範應讓消費者撤銷個人資料使用的同意。 注重資料蒐集與合理使用:受規範的公司機構必須依據其清楚、合理的說明規則來進行個人資料的蒐集、保存與利用。同時,在資料蒐集之特定目的完成後的合理時間內,必須針對所蒐集的個人資料進行刪除或是去識別化。 安全性的維護:為了維護個人資料之安全性,以防止其遺失、陷入危險、改變以及未經授權之使用或是揭露,公司機構必須進行安全風險評估,並且採取合理的資訊安全防護措施。 存取與正確性:受規範的公司機構必須提供資訊主體合理的存取權利,同時也應該採取合理的步驟,來維護資料的正確性。 擔負隱私維護的責任:受規範的公司機構必須針對員工實施資安教育訓練、進行隱私評估、隱私設計、遵守隱私保護義務以及採取適當的措施來遵循本草案之規定。 不受本草案規範之公司機構: 25名員工以下的小型公司,且其處理者僅限於員工與求職者之個人資料。 未刻意蒐集、處理、使用、保存或揭露個人病史、原生國籍、性傾向、性別、宗教信仰、資產狀況、精確的位置資訊、獨一無二的生物識別資料或是社會安全號碼,並符合以下要件之一者: 在12個月內蒐集個人資料筆數在10,000筆下; 5名員工以下。   除了要求產業發展處理消費者資料的標準或規則,該草案也要求「聯邦貿易委員會」(Federal Trade Commission, FTC)確認產業所制定的標準或規則必須符合「消費者隱私權法」的規定,包括提供消費者有關其資料如何被收集、使用與分享的明確通知。如果進行消費者資料收集的公司機構違反了「消費者隱私權法」,將會面臨FTC或是州檢察長所發起的法律行動。   該草案引起了產業界極大的反彈,隱私團體也批評該草案太過寬鬆,留給產業界太多自由空間,同時目前國會由共和黨所主導,因此後續立法工作的進行將會面臨極大的挑戰。

Uber竊取Waymo無人車技術機密一案,法院裁定返還1.4萬筆機密資料

  Waymo是Google旗下發展無人車技術的公司,其員工Anthony Levandowski(以下簡稱Levandowski)於2016年2月離職並成立自動駕駛卡車公司Otto,而Uber於同年8月以6.8億美元併購該公司,Levandowski則任職於Uber的自動駕駛車部門。   Waymo在收到供應商誤發的電子郵件發現內含Uber的光學雷達(以下簡稱LIDAR)電路板工程圖,據Waymo表示,LIDAR是一種發展自動駕駛不可或缺的雷射感測器,該工程圖與Waymo設計的工程圖非常相似,此為工程師投入上千小時並投入數百萬美元研發而成。Waymo因而於今(2017)年2月對Uber提出告訴,主張Uber竊取其營業秘密與智慧財產,並表示Levandowski離開Waymo前曾使用私人硬碟下載公司上千筆機密資料,尚包括數名離職員工亦曾下載機密資料,且目前都任職於Uber。   今(2017)年5月美國加州北區聯邦地方法院依Waymo提出的有利證據,包含Uber明知或應知Levandowski握有1.4萬筆與Waymo智財相關的機密資料仍聘僱其為員工;且有完整紀錄顯示Levandowski離職前曾下載Waymo機密文件。因此裁定要求Uber限制Levandowski與相關員工使用與本案相關的LIDAR技術,且須於今年5月31日前返還Waymo,其中包含會議紀錄和Levandowski與相關員工電話紀錄。惟Uber仍可持續發展其自動駕駛技術,但賦予Waymo的律師及技術專家有權監視Uber未來的商業發展,並要求Uber必須在同年6月前調查Levandowski完整的LIDAR技術書面與口頭溝通紀錄,並提交給Waymo。   另方面,Waymo在此同時也宣布與Uber在美國的主要競爭對手Lyft建立自動車駕駛員的合作夥伴關係,挑戰Uber乘車服務的市場地位。本案將於今年6月7日進行審判程序,後續值得持續關注。

美國資訊安全分析新挑戰:巨量資料(Big Data)之應用

  在2013年的國際資訊安全會議(RSA Conference)上,資安專家紛紛表示,將Big Data技術應用於資訊安全分析的項目上,確實可以幫助企業建立更佳的情勢判斷能力,但在實際執行過程中是一大挑戰。   資安廠商如RSA和賽門鐵克公司,在會議上表示目前的策略是透過新的數據匯集、比對和分析協助企業篩選、過濾結構化和未結構化資料的威脅指標,這是傳統的特徵偵測(signature-based)安全工具無法做到的。   不像傳統的安全手段著重於阻斷攻擊,新的技術強調偵測並立即回應違犯行為,也就是提前遏止任何違犯行為,協助企業作全面性的偵測而不擔心有所遺漏。   由於越來越多的美國政府機關和民間企業遭受到針對性和持續性的攻擊,巨量資料技術的應用需求激增。企業內部都累積著大量的數據和多元的數據種類,而需要動新技術來保護這些數據資料免於惡意人士或對手的竊取或其他侵害行為。企業應該要因應實際面臨的威脅和所獲悉的威脅情報來建立安全模型,取代部署特定產品和外圍系統的防禦。   美國無論是政府機關或民間企業都被捲入了不對稱戰爭-對手是武器精良、準備充分並有嚴密組織的網路敵人。   「駭客只需要攻擊成功一次,但我們必須每次都是成功的」賽門鐵克的總裁deSouza表示。「因此與其專注的在阻擋所有威脅,更好的辦法是使用巨量資料技術偵測侵入行為並消解之」。而在會議中資安專家都肯認至少從理論上來說,以巨量資料技術強化資訊安全是很好的想法。   不過另有其他的說法,金融服務企業LSQ的首席安全及法務主管皮爾遜認為,許多人的電腦紀錄檔和所有的電子裝置都早就被侵入滲透了,這才是問題所在。他表示,目前現存的SIEM(安全性資訊及事件管理)工具可以讓企業聚集來自許多個安全設備的巨量登錄數據整合在同一系統內,但真正的問題是,SIEM工具必須要有能力分析數據並找出關聯性,如此才能偵測到駭客入侵的前兆證據和真實的入侵行為,這和彙整數據是不同的兩件事。許多企業所面臨的問題不是缺乏數據資料,而是要如何為資訊安全的目的建立關聯規則和應用方式,以有效率的方式找出有用的巨量數據並進行分析,和留下可供進行訴訟使用的證據。

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