Blizzard使用Battle Tag取代網路實名制，並提供驗證器保護玩家帳戶
自從2010年07月Blizzad曾經宣布針對旗下網站論壇欲推動實名制引起廣大爭議後，於沈寂一年後宣布採用Battle Tag取代原本想推動的實名方式，Battle Tag 類似連網帳號綁定的方式，由玩家自行選擇一個名稱，而該名稱最終將整合成為玩家在Blizzard旗下所有遊戲的官方網站或社群論壇的身分。
Battle Tag讓玩家用新的方式管理他們的帳戶資料，同時可以讓曾經在遊戲中並肩作戰的玩家，在不同遊戲間找到彼此，而能保持聯繫。原本Blizzard推實名制的目的之一在於確保玩家是否年滿18歲，但因引發爭議而作罷。現在他們使用Battle Tag作為替代方法，而Battle Tag 其實是由玩家自行選擇一個帳號名稱，另外再由系統隨機分配4位數的代碼方式（例如：名稱#1234），藉此創設出玩家自己獨特的名稱。
另一方面，為了保護這些整合的帳戶，且提昇玩家的帳戶安全，Blizzard並採用驗證器（Keychain Authenticator、 Mobile Authenticator），實際上驗證器就是一種憑證，玩家將驗證器與帳號連結後，即可讓自己的帳戶增加一層防護，Blizzard藉此希望降低玩家帳戶被盜的風險，因為越多玩家參與的遊戲，其帳戶實體價值可能越高，且2012年5月15日發售的暗黑破壞神3（Diablo Ⅲ），更開放了亞洲區以外的遊戲虛擬物品的現金拍賣場，如此玩家的帳戶更需要重重保護，不過才發售不到一週的時間，就有許多玩家回報帳戶遭盜用，其中亦有使用驗證器保護帳戶的玩家聲稱仍然遭盜用。
本文整理截至2025年3月底，美國聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission，下稱FTC）與全國勞工關係委員會（National Labor Relations Board，下稱NLRB）對於競業禁止的態度轉變，並整理因應政策趨勢之產業機密管理建議，提供企業參考。 一、FTC與NLRB對競業禁止的態度 1. FTC對競業禁止的態度：由「訂定規定以統一禁止競業禁止」轉為「針對不合理的競業禁止進行個案調查」 （1）由Lina Khan（前FTC主席）主導的FTC，於2024年4月通過「禁止企業簽訂競業禁止契約」最終版本的規定（以下稱「最終規定」）。最終規定要求大部分情況下，禁止企業與員工簽訂競業禁止契約。 其後，美國有3案挑戰FTC最終規定： 在ATS Tree Services, LLC v. FTC案，賓州法院於2024年7月同意FTC有權禁止其認為屬於不公平競爭的行為（競業禁止）；而在另外兩案結果則相反，在Properties of the Villages, Inc. v. FTC案，佛州法院於2024年8月認定訴訟原告（房地產開發商）不受FTC最終規定的影響；而Ryan LLC v. FTC案，2024年7月德州法院更以FTC之立法範圍逾越其職權為由，於全國範圍認定撤銷最終規定。FTC不服兩案最終規定的結果並上訴。 關於最終規定的最新進展為，由Andrew Ferguson（現任FTC主席）主導的FTC，於2025年3月6日分別向第5、第11巡迴上訴法院提出動議，主張「擱置上訴審理120天（appeal in abeyance for 120 days）」。動議均已獲法院批准。 （2）此外，FTC現任主席於2025年2月26日宣布成立「聯合勞動力工作小組（Joint Labor Task Force）」，並發布備忘錄說明FTC將繼續關注反競爭行為，例如：公司與員工間的競業禁止契約、公司間互不招攬（人才）契約等。 即，可見FTC態度由「原則上禁止簽訂競業禁止契約」，轉為「依個案起訴其認為不合理的競業禁止契約」。 2. NLRB對競業禁止的態度：由「針對要求員工簽訂競業禁止的個案進行調查」轉為「將競業禁止行為排除調查範圍」 （1）NLRB為獨立的聯邦政府機構，由主任檢查官負責調查、起訴勞資案件。NLRB前主任檢查官Jennifer Abruzzo於2024年10月7日發布不具拘束力的GC 25-01備忘錄，其依循自己在2023年5月所發布的GC 23–08備忘錄中強調「過於寬泛的競業禁止契約，限制員工流動性，違反《國家勞工關係法》」，本次備忘錄進一步指出某些類型的『留任或付款（stay-or-pay）條款』侵害員工依NLRA所享有的權利」。並說明Jennifer Abruzzo欲自2024年12月6日起，調查該些「要求員工簽訂競業禁止、『留任或付款』條款的雇主」。 （2）現任的NLRB代理主任檢察官William B. Cowen於2025年2月14日發布GC 25-05備忘錄，該備忘錄以「NLRB積壓的案件量過多、需要全面審查過往備忘錄以符合當前需求」為由，針對過往NLRB發布的備忘錄，採取撤銷、撤銷後有待進一步提供指導等作法，其中包含「撤銷前述的GC 23–08、GC 25-01備忘錄」。 二、因應政策趨勢之產業機密管理建議 綜上，可得出競業禁止契約仍為FTC納管的範圍，本文彙整產業的建議，提供企業應及早採取的機密管理作法： 1. 針對政策面 應制定政策定義營業秘密，以鑑別營業秘密的範圍。 2. 針對人員面 （1）盤點企業內部既有的競業禁止契約，以確保契約條款中競業禁止的期限、地理範圍及業務範圍的限制不會過於廣泛，以致於無法執行；與員工簽訂其他類型契約，例如：保密契約、花園假條款、禁止僱傭關係終止後招攬（員工/客戶）的契約等。 （2）宣導企業的機密管理政策。 （3）提醒離職員工對企業的保密義務。 資策會科法所創意智財中心於2023年發布之「營業秘密保護管理規範」已涵蓋前述管理作法，我國企業如欲落實系統化的營業秘密管理作法，可以參考此規範。 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）
歐盟COVID-19疫情位置資料和接觸追蹤工具使用指引歐洲資料保護委員會（European Data Protection Board, EDPD）於2020年4月24日公布COVID-19疫情期間使用位置資料和接觸追蹤工具指引文件(Guidelines 04/2020 on the use of location data and contact tracing tools in the context of the COVID-19 outbreak)，就針對COVID-19疫情期間，歐盟成員國利用定位技術和接觸追蹤工具所引發的隱私問題提供相關指導。 EDPD強調，資料保護法規框架於設計時即具備一定彈性，因此，在控制疫情和限制基本人權與自由方面可取得衡平。在面對COVID-19疫情而需要處理個人資料時，應提升社會接受度，並確保有效實施個資保護措施。然而資料和技術雖可成為此次防疫重要的工具，但此次的資料利用鬆綁應僅限用於公共衛生措施。歐盟應指導成員國或相關機構，採取COVID-19相關應變措施時，若涉及處理個人資料，應遵守有效性、必要性、符合比例等原則。本次指引針對利用位置資料和接觸追蹤工具的特定兩種情況，闡明其利用條件和原則。情況一是使用位置資料建立病毒傳播模型，並進一步評估及研擬整體有效的限制措施;情況二是針對有接觸史病患進行追踪，目的是為通知確診病人或疑似個案以進行隔離，以便儘早切斷傳播鏈。 EDPB指出，GDPR和電子隱私保護指令（ePrivacy Directive）均有特別規定，允許各成員國及歐盟層級公共單位使用匿名及個人資料監控新冠病毒的傳播，並呼籲透過個人自願性安裝接觸追蹤工具。
歐盟針對數位化單一市場著作權指令法案達成改革性修正2019年2月13日，歐盟針對數位化單一市場著作權指令（Directive on Copyright in the Digital Single Market，2016/0280(COD)）（下稱著作權指令）之爭議條款第11條及第13條進行討論修正，並達成共識。 從2016年9月，歐盟委員會提出修改新版著作權法，一直到去年9月12日，通過「著作權指令」法案，兩年多的改革過程始終產生多方爭議；其中，最具爭議性的有兩大條款：第11條「連結稅」（link tax），是要求網路平台業者在使用或摘錄其著作內容時，需向上傳的出版、新聞業者支付授權費用，對於Google、YouTube等網路巨擘易造成傳播新聞資訊的阻礙；而第13條「上傳過濾器」（upload filter），則是強調網路平台業者需負監督責任，防止上傳者侵權行為，現今流行的模仿搞笑影片、歌曲混音、翻唱影片等涉及部分著作權問題者，都有可能受到法規影響而大量減少。 近二十年以來，網路平台業者大多可以避免侵權責任，只要他們不知道上傳的內容侵權，並在發現侵權後立刻將內容移除。此次，著作權指令將加強規範於網路平台業者的行為，要求平台業者建立有效過濾機制，適當監督新聞傳播及熱門資訊之分享，並保護出版業、新聞業、文創產業等的著作權，且未來允許網路平台業者須支付授權費給著作權人。 此次修正的著作權指令法案，歐洲議會將預計於3月或4月進行投票，確認修法是否通過。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
人工智慧即服務（AI as a Service, AIaaS）人工智慧即服務（AIaaS）之定義為由第三方提供人工智慧（AI）外包服務，其可使個人和公司基於各種目的進行AI相關實驗，同時毋須於初期即大規模投資或承受高度風險。著名之四大AIaaS供應商為Amazon AWS雲端運算服務、Microsoft Azure 雲端運算平台與服務、Google雲服務、以及IBM雲服務。 AIaaS之優點主要有：（1）降低成本：一般公司無須投資軟體、硬體、人員、維護成本以及不同任務之修改成本，AIaaS供應商可供應不同之硬體或機器學習供公司嘗試運用。（2）即用性：AIaaS供應商提供之AI服務為即用性，無須太多專家介入修改即可使用。（3）可擴展性：可由較小之項目開始試驗，逐步擴張調整服務，因此具有戰略靈活性。然而，AIaaS亦有以下潛在缺點：（1）降低安全性：公司必須交付大量資料給AIaaS供應商，因此資料之機密保護與預防竄改即為重要。（2）增加依賴度：若發生問題時，必須等待AIaaS供應商進行處理。（3）降低透明度：由於是即用性之AI服務，對於內部演算法之運作則屬於未知之黑盒子領域。（4）限制創新：因AIaaS供應商所供應之AI服務需一定程度之標準化，因此限制公司創新發展之可能。