日本經濟產業省(Minister of Economy, Trade and Industry)所屬「自然資源及能源諮詢委員會(Advisory Committee for Natural Resources and Energy)」於2011年12月提出一份「日本能源基本計畫修正研析建議(Establishment of a New Basic Energy Plan for Japan)」,對於現有日本能源基本計畫,研析討論重要議題,並提出修正建議。
日本能源基本計畫,係因日本政府為因應2020年應達25%減碳目標(相較1990年水準),於2010年所規劃擬訂之推動計畫。而自然資源及能源諮詢委員會則是陸續招開會議研商討論,並提供建議給日本經濟產業作為省調修參考。此份報告指出,此份報告指出,能源基本計畫之推動架構必須重新思考,包括提議能源政策應強調重視「需求端(Demand Side)」,與兼顧「消費者(Consumers)」、「社會公民(Ordinary Citizens)」、「區域社區(Regional Communities)」等方面意見及利益,並建立社會公眾信心(Public’s Trust),以及必須能達到多元化不同電力能源之來源應用,並對於日本國家所需能源組成結構(Desired Energy Mix)進行討論議訂。
並且,對於推動實施,建議能源政策改革應朝向,以改革需求端架構(Reform of the Demand Structure)來達到能源節約社會目標,,以及改革供給端(Reform of the Supply Structure)來達到下一代分散式能源系統目標,並且倡議以創新技術來協助國家能源組成結構轉型,與能源供給端至需求端應備建設(Energy Supply-Demand Structure)之改革工作。
此研究報告於2011年12月提出後,歷經多次修改(最新更新為2012年1月),未來提交給經濟產業省供政策參考後,將產生如何影響內容,將再持續觀察最新進度。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
2025年12月,日本人工智慧安全研究所(AI Safety Institute,下稱AISI)與日本獨立行政法人情報處理推進機構(Information-technology Promotion Agency Japan,下稱IPA)共同發布《資料品質管理指引》(Data Quality Management Guidebook)。此指引旨於協助組織落實資料品質管理,以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進,垃圾出(Garbage in, Garbage out)」的難題,資料品質將直接影響AI的產出。因此,為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性,《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料,以資料生命週期分為8個階段,並特別強調透過資料溯源,方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段:組織高層應界定資料蒐集與利用之目的,並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段:此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料,應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料,並明確記錄後設資料(Metadata)。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊,包含資料的創建、轉檔(transformation)、傳輸及使用情況。因此,需要記錄資料的創建者、修改者或使用者,以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度,確保訓練資料進入AI系統時,即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段:重點在於AI標註(Labeling)品質管理,標註若不一致,將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理,即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容,並持續補充後設資料。此外,可添加浮水印(Watermarking)以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段(Data Processing):建立即時監控及異常通報機制,以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段:導入RAG(檢索增強生成)技術,檢索更多具參考性的資料來源,以提升AI系統之可靠性,並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段(Evaluation of Output):為確保產出內容準確,建議使用政府公開資料等具權威性資料來源(Authoritative Source of Truth, ASOT)作為評估資料集,搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性(Currentness),避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段(Deliver the Result):向使用者提供機器可讀的格式與後設資料,以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據,增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段(Decommissioning):當資料過時,應明確標示停止使用,若採取刪除,應留存刪除紀錄,確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調,完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎,有助組織確認內容準確性、決策歷程透明,方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》,同樣強調從源頭開始保護資料,歷程存證與溯源為關鍵,有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
日本建立物聯網產品資安符合性評鑑及標籤制度(JC-STAR),助消費者提升產品資安識別日本建立物聯網產品資安符合性評鑑及標籤制度(JC-STAR),助消費者提升產品資安識別 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年10月30日 壹、事件摘要 為因應物聯網(Internet of Things,簡稱IoT)產品日趨嚴重的資安威脅,日本陸續訂定針對物聯網產品資安之國內法規與政策方針,除了為強化物聯網產品之資安要求以外,藉由具體的資安評級要求,適用不同類型的物聯網產品,再透過資安標籤制度以區別產品,提升產品之資安識別,以供消費者選購時參考。據此,本文觀測日本近期建立的JC-STAR制度與其所適用國內法規,供我國未來參考與借鏡。 貳、重點說明 一、日本JC-STAR制度背景與目的 日本資訊處理推動機構(独立行政法人情報処理推進機構,Information-Technology Promotion Agency, Japan,簡稱IPA),依日本經濟產業省於2024年8月23日所公布之《IoT產品資安符合性評鑑制度建構方針》政策架構下[1],建立了《物聯網產品資安符合性評鑑及標籤制度》(セキュリティ要件適合評価及びラベリング制度,Labeling Scheme based on Japan Cyber-Security Technical Assessment Requirements,簡稱JC-STAR),並於2025年7月29日完成《物聯網產品資安符合性評鑑與標籤制度之基本規章》[2](セキュリティ要件適合評価及びラベリング制度の基本規程,簡稱本規章)之最終修訂,建立了JC-STAR制度的框架。本規章將物聯網產品的定義、產品所需的附隨服務(含數位服務等)、可提供驗證服務之單位、第三方監督、廠商自我宣告機制、資安符合性基準、評鑑與評鑑報告書、資安符合性標籤及分級機制等多種要件、適用對象與要求事項明確化,確立了以星等為評級的JC-STAR資安標籤制度框架。此外,JC-STAR制度針對物聯網產品採購方、使用方等不同的資安需求,透過附有資安標籤的產品以供各自選購時為考量,因此JC-STAR制度有以下二點優勢: (一) 較易滿足政府或企業的採購標準 針對政府機關或企業等所需採購的物聯網產品,事前已透過共通性的適用標準,將物聯網產品資安進行評鑑分級,並將評鑑流程可視化管理,不僅使產品符合各組織或單位的資安防護需求,同時使產品選購更加便利。 (二) 確保特定領域事業或行業等符合資安法規要求 基於特定領域事業或行業可能有特殊的資安需求,通過符合性評鑑的物聯網產品,因經第三方驗證後以最高等級的標籤呈現,故可確保符合特定領域事業團體之特殊資安需求,或配合指定使用,以確保其採購之物聯網產品均具備合規性。 二、日本JC-STAR框架與資安要求 日本JC-STAR制度是結合歐洲電信標準協會(ETSI)網路安全技術委員會於2022年6月所公布的《網路安全暨隱私保護標準》(ETSI EN 303 645),以及美國國家標準與技術研究所(NIST)於2022年9月公布的《消費者物聯網產品之核心基準》(NISTIR 8425)等適用標準,並經日本官方改定調整成為適用於日本國內之獨特制度。[3]JC-STAR是基於日本官方所定義之物聯網產品符合性標準(涉及資安技術要求事項等),確認物聯網產品是否符合資安要求以及進行可視化的管理。JC-STAR將物聯網產品區分成四種星級,詳述如下: (一) 一星級(★1) 物聯網產品須符合產品共通性之要求,並適用最低限度之資安要求事項,倘若產品已滿足相關要求事項,由產品供應商自我宣告即可。 (二) 二星級(★2) 視物聯網產品的類型、功能特徵等因素,於一星級以上增訂基礎的資安要求事項,倘若產品已滿足相關要求,仍由產品供應商自我宣告即可。 (三) 三星級(★3) 視物聯網產品的使用對象,包含政府機關、關鍵基礎設施或相關業者、地方政府或人民團體、大型企業之關鍵系統等,依產品類型、功能特徵等因素,訂定共通性之資安要件,並須由獨立第三方進行驗證,並須取得評鑑機關作成的符合性評鑑報告書以及受相關單位賦予標籤。 (四) 四星級(★4) 適用程序上雖與三星級相同,依產品類型、功能特徵等因素,訂定共通性之資安要件,並由獨立第三方進行驗證,須取得評鑑機關作成的符合性評鑑報告書以及受相關單位賦予標籤。惟物聯網產品中,諸如通信設備等所適用的資安要求及相關風險層級較高,因此為最高防護等級。 值得注意的是,日本正積極與新加坡、英國、美國、歐盟等各國專責機關等交涉中[4],預計將JC-STAR制度與各國物聯網產品制度相互承認並使其與國際接軌。 參、事件評析 日本透過國內政策方針及訂定規章,結合其他先進國家的資安標準,建立了屬於日本自己的物聯網產品資安標籤JC-STAR制度。主要將各種不同類型的物聯網產品,賦予不同星等評級,供一般消費者或政府、企業法人等選購時參考,具體提升針對物聯網產品的資安識別。此外,依產品適用對象或風險層級不同,適用不同程度的資安要求事項。倘若涉及政府或企業法人等採購需求,則可能適用三星或四星等級,且產品均須經獨立第三方進行評鑑後,才能取得符合性評鑑報告書,並添附資安標籤。 因此,JC-STAR並非僅針對政府或公部門單位採購適用,而是擴及日本國內產業或是一般消費者,因此日常中物聯網產品的使用,均受到全面性的資安保障。另一方面,倘若未來日本JC-STAR制度受到其他各國承認,即代表物聯網產品可在已簽署承認的國家間受到信任而流通產品,故可望大幅降低日本國內物聯網產品供應鏈符合國際法規或契約要求的成本,有助於提升產業競爭力。據此,日本以資安標籤提升消費者識別,並有物聯網產品資安驗證機制之整體性規劃,均可供我國推動物聯網產品資安治理政策之未來借鏡與參考。 [1]〈IoT製品に対するセキュリティ適合性評価制度構築方針〉,経済産業省,https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/sangyo_cyber/wg_cybersecurity/iot_security/pdf/20240823_1.pdf (最後瀏覽日:2025/10/13)。 [2]〈セキュリティ要件適合評価及びラベリング制度の基本規程〉,独立行政法人情報処理推進機構,https://www.ipa.go.jp/security/jc-star/begoj90000003563-att/JSS-01.pdf (最後瀏覽日:2025/10/13)。 [3]〈IoT製品のセキュリティ確保に向けて ~セキュリティ要件適合評価及びラベリング制度(JC-STAR*)の紹介~〉,頁25,独立行政法人情報処理推進機構,https://www.ipa.go.jp/security/jc-star/begoj9000000gg60-att/JC-STARsetumeikai_1.pdf (最後瀏覽日:2025/10/13)。 [4]〈ファクトシート:岸田総理大臣の国賓待遇での米国公式訪問〉,日本外務省,https://www.mofa.go.jp/files/100652150.pdf (最後瀏覽日:2025/10/13)。
歐盟人工智慧辦公室發布「通用人工智慧實踐守則」草案,更進一步闡釋《人工智慧法》之監管規範.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 歐盟人工智慧辦公室(European AI Office)於2024 年 11 月 14 日發布「通用人工智慧實踐守則」(General-Purpose AI Code of Practice)草案,針對《人工智慧法》(Artificial Intelligence Act, AIA)當中有關通用人工智慧(General Purpose Artificial Intelligence, GPAI)之部分,更進一步闡釋相關規範。 本實踐守則草案主要分為4大部分,分別簡介如下: (1)緒論:描述本守則之4個基本目標,包含協助GPAI模型提供者履行義務、促進理解人工智慧價值鏈(value chain)、妥適保障智慧財產權、有效評估且緩解系統性風險(systemic risks)。 (2)GPAI模型提供者:有鑒於GPAI模型對於下游系統而言相當重要,此部分針對模型提供者訂定具體責任。不僅要求其提供訓練資料、模型架構、測試程序等說明文件,亦要求制定政策以規範模型用途防止濫用。另於智慧財產權方面,則要求GPAI模型提供者遵守「歐盟數位單一市場著作權指令」(Directive 2019/790/EC)之規定。 (3)系統性風險分類法(taxonomy):此部分定義GPAI模型之多種風險類別,諸如可能造成攻擊之資訊安全風險、影響民主之虛假資訊、特定族群之歧視、超出預期應用範圍之失控情形。 (4)高風險GPAI模型提供者:為防範系統性風險之危害,針對高風險GPAI模型提供者,本守則對其設立更高標準之義務。例如要求其於GPAI模型完整生命週期內持續評估風險並設計緩解措施。 本守則發布之次週,近千名利害關係人、歐盟成員國代表、國際觀察員即展開討論,透過參考此等回饋意見,預計將於2025年5月確定最終版本。
美國商會呼籲我國政府儘速通過智財三法我國近年來對智財權保護不遺餘力,政府除祭出各種方案使智慧財產之觀念深入人心外,相關修法動作也持續進行,今年度經濟部智慧財產局更展開大規模的修法,並分別就各修正議題舉辦多場之法案公聽與說明會。諸此種種努力逐漸獲得國際間的肯定,美國政府也釋出善意,在今年初公布之二00五年三0一報告書中,特別將我國從「特別三0一優先觀察名單」中,調降為一般觀察名單。 據美國商會表示,台灣投資環境近年最大的改善,莫過於對智慧財產權的重視,以及落實智財權保障的有效執法機制。不過美國商會也認為,網路盜版猖獗及智財權案件審理費時冗長,將是台灣未來智財權保護的兩大挑戰。尤其在網路盜版方面,保智大隊前幾年查獲的案件中,只有2%與網路侵權有關,但今年到十一月底,比例上升80%,顯示網路盜版加劇,因此建議我國應加速規範P2P傳輸業者的立法,以遏止下載未經授權的音樂、影片,或其他受著作權保障的作品。 美國商會呼籲,為維持得來不易的成績,立法院應儘速在本會期通過智慧財產法院組織法草案、智慧財產案件審理法草案,及在著作權法新增技術立法,以規範P2P(網路點對點傳輸)業者等智財三項法案;與此同時,美國商會也建議未來智財法院的法官,應具備技術背景並體認國際投資競爭、偽藥及假農藥等公共衛生議題對於生技等創新產業發展之重要性。