美國FCC在2011年12月22日發布了新廣電事業所有權限制規則的法規制定建議通知(Notice of proposed rulemaking, NPRM),進一步降低包括高功率無線電視台、廣播電台等地區性媒體集中、全國無線電視網所有權集中、以及地區性報社與無線電視台的跨媒體集中之管制密度。
廣電事業所有權限制規則自2000年之後歷經多次修正與涉訟,FCC於2003年的修正,於遭到2004年遭到聯邦第三巡迴法院的部份廢棄;2007年與2008年的修正,亦同樣遭到同法院的部份廢棄。而FCC在經2010年的四年一度檢視、並委託外界研究之後,再於此次進行修正、並諮詢各界。
FCC認為,寬頻網路確實使消費者轉向網路或行動平台接收新內容與影音節目,也連帶使媒體市場結構大幅變化。但新媒體目前尚未如傳統媒體般無所不在,主因是美國寬頻上網仍未普及,寬頻普及率僅70%;並有1400萬人無法接取寬頻基礎設施。而線上影音串流或下載節目皆要求最小寬頻頻寬,阻礙了新媒體的普及,因此廣電事業所有權限制規則對於維護競爭、在地化、多樣性、與保障少數族群、身心障礙者和女性的政策目標上,仍有存在必要。
此次NPRM重點如下:
1、維持地區無線電視所有權限制規則(Local Television Ownership Rule);
2、維持地區報社/地區無線電視跨媒體所有權限制規則(Newspaper/Broadcast Cross-Ownership Rule);
3、因既有地區無線電視、地區廣播所有權限制規則已足夠維護政策目標,廢除地區廣播電台/地區無線電視台跨媒體所有權限制規則(Radio/Television Cross-Ownership Rule);
4、維持複數全國無線電視網所有權限制規則(Dual Network Rule); 新訂少數族群與女性所有權保障規範。
日本納稅作業效率和全世界其他先進國家相比仍然偏低,根據世界銀行之調查,日本企業每年花費納稅作業的時間約330小時,是OECD會員國平均時間的1.9倍。為有效提高企業處理稅捐事務作業之效率,日本財務省研擬要求企業申報法人稅和消費稅時必須以電子方式進行,目標是在今年6月前提出具體草案,納入2018年度的稅制改正大綱。 日本自2004年起開辦法人及自然人透過網路申報納稅,各地稅務署可透過國稅綜合管理(SKS)系統讀取申報書類並取得其內容,且由於相關申報書類依法應保存9年,利用電子申報方式可有效節省空間成本程序負擔。 以2015年為例,法人稅全年總申報件數約196萬件,其中已有75%是經由網路申報。但另一方面,資本額1億元以上的日本企業經由網路申報者則僅有52%,理由除了大企業多有自成一格的總務會計系統,以及普遍仍存在以收據等文件進行報帳的習慣外,佔稅收全體約4成的地方稅目前仍有許多地方政府尚未提供電子申報之服務也是重要原因,就此總務省亦將持續進行基礎設施之整建以克服此問題。 我國自1998年擘劃電子化政府起至今已邁入第五階段,為能達成「便捷生活」、「數位經濟」及「透明治理」三大目標以及「打造領先全球的數位政府」之願景,應可參考前述日本政府之各項作法。
新加坡物聯網產品網路安全防護之初探新加坡物聯網產品網路安全防護之初探 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年06月30日 壹、事件摘要 近年物聯網(Internet of Things,簡稱IoT)產品蓬勃發展,伴隨著資通安全之威脅卻也日益加增,新加坡為此陸續訂定國內法規,以強化保障新加坡人民資訊流通之自由,並確立了網路安全標籤機制,藉以提高消費者對於物聯網產品資安的認識。另一方面,標籤制度能於消費者使用物聯網產品時,將產品受到不同層級之網路安全防護,或有別於一般用途使用等資訊,迅速傳達給消費者。據此,本文觀測新加坡近年主要的物聯網產品驗證制度與相關法規,供我國參考與借鏡。 貳、重點說明 一、新加坡物聯網網路安全法規 新加坡於2015年成立新加坡網路安全局[1](CSA),陸續為新加坡建立完善之物聯網產品網路安全防護機制,且新加坡於2018年訂定《網路安全法》[2],法案的第一部分已明示將「網路安全」列為實質保障內涵[3],並明訂須透過識別與分析威脅,以有效降低網路安全威脅帶來的風險。另為提高物聯網安全性,首先於亞太地區推出物聯網產品等級評估機制,即新加坡網路安全標籤機制[4](Cybersecurity Labelling Scheme, CLS),致力於保障新加坡的網路空間,並使消費者能夠識別符合網路安全規定之物聯網產品,以利消費者辨認選購。此外,CLS架構下設有驗證中心、通用標準以及標籤分級等措施,以強化物聯網產品資安防護為目的,也能落實《網路安全法》保障新加坡網路安全之精神。 (一)設置網路安全驗證中心[5](Cybersecurity Certification Centre, CCC):為驗證資安相關產品與服務之權責機關,透過CSA建置的驗證標準,成為新加坡企業採用資安產品之參考依據。 (二)建立通用標準(Common Criteria, CC):最初是由加拿大、法國、德國、荷蘭、英國與美國等多個國家安全標準組織聯合提出,以國際標準ISO/IEC 15408(Common Criteria for Information Technology Security Evaluation)作為替代其現有安全評估標準的通用標準。由於通用標準已於國際上受多國承認,資訊服務業者若經過相關驗證時,較易被新加坡企業採用。 (三)建立網路安全標籤機制(Cybersecurity Labelling Scheme, CLS):CSA針對智慧裝置推出網路安全標籤機制CLS,是以《網路安全法》做為上位精神而訂,但並不具強制力,而是以計畫推行之自願性認驗證機制。新加坡政府將物聯網設備根據其網路安全規定之級別進行評估分級,使消費者能夠識別符合較高等級網路安全規定的產品,並做出明智的決定。CLS共可分為4個等級(Level 1~4),第1級為產品滿足相關之基本要求(如密碼要求、提供軟體更新);第2級為該產品係使用安全設計原則進行開發(如進行相關之威脅評估、審驗程序);第3級為該產品經過第三方測試實驗室評估;第4級則經過第三方實驗室之滲透測試。此外,值得注意的是,新加坡亦與德國、芬蘭簽署備忘錄,以相互承認,也因此新加坡CLS網路安全標籤機制與德國的網路安全標籤制度(IT-Sicherheitskennzeichen)、芬蘭的網路安全標籤制度(Finnish Cybersecurity Label),可以進行互通使用。 參、事件評析 新加坡透對於物聯網產品之資安,透過訂定法規、成立權責機關與建立國際通用之標準與標籤機制,針對物聯網產品資安進行不同層次的保障。此外,採「驗證」方式保障人民生活不受網路威脅侵害,同時提高消費者對於物聯網產品資安之意識,可謂一舉數得之作法。而我國於物聯網產品發展以來,有政府以計畫支持「行動應用資安聯盟」提供相關物聯網產品之資安檢測認驗證標章,以供企業或消費者識別,物聯網產品經由實驗室檢測並由行動應用資安聯盟[6]審核通過後,核發合格證書及資安標章,並依照資安風險高低及安全技術實現複雜度,區分三個等級(L1~L3),分為適合一般家庭、商業用途與最高防護強度。於此認驗證機制下,已推出6項產品系列之驗證[7],並且採消費者導向之標章,足見我國政府同樣致力於提高消費者對於物聯網產品資安防護識別之意識;但此認驗證機制或有優化空間,今後可以參考新加坡作法,擴增可進行驗證的產品項目,持續提升保障消費者選購物聯網產品之資訊知悉權,同時可參酌國際上其他重點國家之風險評估方式,以系統性建置物聯網產品資安之風險評估通用標準,以確保該制度未來有機會被其他國家直接或間接承認,為國際接軌做準備,作為今後精進物聯網產品資安之目標,方可促使我國與國際產業鏈、海外市場逐步銜接,提升產業競爭力。 [1]新加坡網路安全局CSA(Cyber Security Agency),隸屬於總理辦公室(Prime Minister’s Office, PMO),由新加坡通訊暨新聞部(Ministry of Communications and Information)管理,https://www.csa.gov.sg/,(最後瀏覽日:2023/6/30)。 [2]Cybersecurity Act 2018, Singapore Statutes Online, https://sso.agc.gov.sg/Acts-Supp/9-2018/Published/20180312?DocDate=20180312, (last visited June 30, 2023). [3]Cybersecurity Act 2018, Part 1 PRELIMINARY, 2.—(1), (i)providing advice in relation to cybersecurity solutions, including— (i) providing advice on a cybersecurity program; or (ii) identifying and analysing cybersecurity threats and providing advice on solutions or management strategies to minimise the risk posed by cybersecurity threats. [4]Cybersecurity Labelling Scheme (CLS), CSA, https://www.csa.gov.sg/our-programmes/certification-and-labelling-schemes/cybersecurity-labelling-scheme, (last visited June 30, 2023). [5]SINGAPORE CSA, Certification and Labelling Schemes, About the Cybersecurity Certification Centre (CCC), https://www.csa.gov.sg/our-programmes/certification-and-labelling-schemes, (last visited June 30, 2023). [6]行動應用資安聯盟(Mobile Application Security Alliance),關於我們〈推動架構〉,https://www.mas.org.tw/about/background,(最後瀏覽日:2023/6/30)。 [7]包含:影像監控系統、智慧巴士、智慧路燈、空氣品質微型感測裝置、消費性網路攝影機、門禁系統等項目。行動應用資安聯盟(Mobile Application Security Alliance),IoT Q&A〈聯盟負責的物聯網資安檢測認證項目有哪些?〉,https://www.mas.org.tw/iot/questAndAnswer,(最後瀏覽日:2023/6/30)。
何謂德國「資訊科技安全法(IT-Sicherheitsgesetz)?德國聯邦議會於2015年通過資訊科技安全法(IT-Sicherheitsgesetz),主管機關為聯邦資訊安全局(Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik, BSI),隸屬於德國聯邦內政部(Bundesministerium des Innern)。目的是為保障德國公民與企業使用的資訊系統安全,特別是在全國數位化進程中,攸關國家發展的關鍵基礎設施,讓德國成為全球資訊科技系統及數位基礎設施安全的先驅與各國的模範,同時藉此強化德國資訊科技安全企業的競爭力,提升外銷實力。 該法案主題包括,在關鍵基礎設施上改進企業資訊科技安全、保護公民的網路安全、確保德國聯邦資訊科技、加強聯邦資訊技術安全局的能力與資源、擴展聯邦刑事網路犯罪的調查權力。 該法主要係針對關鍵基礎設施營運者(Kritische Infrastrukturbetreiber) 進行安全要求,例如在能源、資訊科技、電信、運輸和交通、醫療、水利、食品、金融與保險等領域的企業。德國聯邦政府要求關鍵基礎設施的營運商,要滿足資訊科技安全的最低標準,且須向聯邦資訊安全局通報資訊安全事件。聯邦資訊安全局要對關鍵基礎設施營運商的資訊進行評估分析,並提供給關鍵基礎設施營運商彙整改善,以提高其基礎設施的保護。
日本發布《資料品質管理指引》,強調歷程存證與溯源,建構可信任AI透明度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)