英國作為歐洲金融重鎮,不論各行業均有蒐集、處理、利用歐盟會員國公民個人資料之可能,歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation,簡稱GDPR)作為歐盟資料保護之重要規則,英國企業初步應如何自我檢視組織內是否符合歐盟資料保護標準,英國資訊委員辦公室(Information Commissioner's Office, ICO)即扮演重要推手與協助角色。 英國ICO於2017年4月發布企業自行檢視是否符合GDPR之12步驟(Preparing for the General Data Protection Regulation(GDPR)-12 steps to take now),可供了解GDPR的輪廓與思考未來應如何因應: 認知(Awareness):認知GDPR帶來的改變,與未來將發生的問題與風險。 盤點資料種類(Information you hold):盤點目前持有個人資料,了解資料來源與傳輸流向,保留處理資料的紀錄。 檢視外部隱私政策(Communicating privacy information):重新檢視當前公告外部隱私政策,並及時對GDPR的施行擬定因應計畫。 當事人權利(Individuals'rights):檢視資料處理流程,確保已涵蓋GDPR賦予當事人如:告知權、接近權、更正權、刪除權、製給複本權、停止處理權、不受自動決策影響等相關權利。 處理客戶取得資料請求(Subject access requests):GDPR規定不能因為客戶提出取得資料請求而向其收費;限期於1個月內回覆客戶的請求;可對明顯無理或過度的請求加以拒絕或收費;如拒絕客戶請求則限期於1個月內須向其說明理由與救濟途徑等。 處理個人資料須立於合法理由(Lawful basis for processing personal data):可利用文書記錄與更新隱私聲明說明處理個人資料之合法理由。 當事人同意(Consent):重新檢視初時如何查找、紀錄與管理取得個人資料的同意,思考流程是否需要做出任何改變,如無法符合GDPR規定之標準,則須重新取得當事人同意。 未成年人(Children)保護:思考是否需要制定年齡驗證措施;對於未成年人保護,考慮資料處理活動是否需取得其父母或監護人的同意。 資料外洩(Data breaches):有關資料外洩的偵測、報告與調查,確保已制定適當處理流程。 資料保護設計與影響評估(Data Protection by Design and Data Protection Impact Assessments):GDPR使資料保護設計與影響評估明文化。 資料保護專責人員(Data Protection Officers):須指定資料保護專責人員,並思考該專責人員於組織中的角色與定位。 跨境傳輸(International):如執行業務需跨越數個歐盟會員國境域,企業則須衡量資料監管機關為何。
綠色管制風潮與挑戰 經濟部中小企業處推動輔導計畫歐盟於2003年通過WEEE及RoHS兩項環保指令,分別為有關「廢電子電機產品回收」(Waste from Electronic and Electrical Equipment, WEEE)及「禁用物質防制」(Restriction on the Use of Hazardous Substances, RoHS)兩項指令,明確規定行銷歐洲市場之電機電子產品,自去(2005)年8月及今年7月起,必須符合WEEE及RoHS禁用六項有害物質(鉛、鎘、汞、六價鉻、PBB及PBDE) 兩指令之規定,才能進入歐洲市場。簡單來說,WEEE係為確保在產品到達壽命終結時,其廢棄的零組件不致污染環境,同時部分材料還要能回收再利用;RoHS旨在規範產品的上游設計及中游製造段必須符合嚴格的環保規範,此兩項環保指令勢必對台灣每年輸往歐洲的電機電子產品,產生相當程度的衝擊,若是產品不符合相關規定,最嚴重將遭受到產品下架的處分。 對此,經濟部擬訂了「我國產業因應歐盟環保指令行動方案」,以今年6月底前輔導輸歐產值80%廠商符合RoHS指令要求為目標,而為了協助台灣中小企業因應新規定,中小企業處將輔導320家中小企業進入綠色材料與供應鏈體系,並與國際綠色供應鏈接軌,提高中小企業綠色競爭力。
合成資料(synthetic data)「合成資料」(synthetic data)的出現,是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料,或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下,透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式,讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用,透過這個方法,資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下,使合成資料所訓練出來的分類模型(classifiers)不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中,最熱門的研究為運用「生成對抗網路」(Generative Adversarial Network, GAN)形成合成資料(亦有其他生成合成資料之方法),生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」(generator)與辨識網路(discriminator)對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果,使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料,也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室(Defense Science and Technology Laboratory, DSTL)於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告,此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司(BAE Systems)的應用智慧實驗室(Applied Intelligence Labs, AI Labs)執行「後勤科技調查」(Logistics Technology Investigations, LTI)計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一,探討在隱私考量下(privacy-preserving)「合成資料」當今技術發展情形,並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出,資料的種類多元且面向廣泛,包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等,針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同,也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估;報告指出,目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法,建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。
取締盜版有成 台灣改列特301一般名單美國貿易代表署公布最新特別301名單,我國從優先觀察名單降級成為一般觀察名單,經濟部智慧財產局長蔡練生表示,我們的目的是希望能除名,儘管這次只是降級,還是積極爭取希望在5月的年度報告能夠獲得除名。蔡練生表示,美國貿易代表署去年5月3日公布2004年特別301名單,我國列為優先觀察名單,並宣布去年秋季會進行不定期檢討,當時同樣被列為不定期檢討對象還包括馬來西亞和波蘭,不過這次只有台灣獲得降級。 台灣已經連續四年名列美國特別301優先觀察國家名單,近年來政府修法,加強取締盜版,獲得美國方面認同,今年終於獲得降級,並在美東時間1月18日正式公布我國降級。 蔡練生指出,優先觀察名單和一般觀察名單之間的差異是層次問題,列為優先名單者美國會給予六個月的觀察期,讓其改善機會,如果沒有改善就會採取貿易報復手段;一般觀察名單的觀察期,則延長為一年。