歐洲發展智慧電網對資訊安全與隱私保護之現況

  歐盟執委會於2011年4月發布的「智慧電網創新發展」(Smart Grids: from innovation to deployment, COM(2011) 202 final),在有關資訊安全與隱私的部分指出,應建立消費者(consumer)隱私的保護規範,促進消費者的使用意願並瞭解其能源的使用狀況;在資訊交換的過程中,亦須保護敏感的商業資訊,使企業(companies)願意以安全的方式提供其能源使用訊息。

  歐盟保護個人資料指令(Directive 95/46/EC)是保護個人資料的主要規範,同時也適用在智慧電網個人資料的保護上,但此時則需要去定義何謂個人資料,因為在智慧電網的發展中,有些屬於非個人資料。若為技術上的資訊而不屬於個人資料的範圍,能源技術服務業者(energy service companies)則不須經同意即可讀取該些資訊以作為分析使用。考慮將來廣泛建置智慧電網後,各會員國可能遭遇如何認定是否為個人資料及其保護的問題,因此目前傾向採取「privacy by design」的方式,亦即在系統設計之初,即納入資訊的分類,而不做事後的判斷。

  對於此,歐盟執委會於2012年3月發布「智慧電表系統發展準備建議」(COMMISSION RECOMMENDATION of 9.3.2012 on preparation for the roll-out of smart metering systems),對於相關定義、資料保護影響的評估(例如各會員國必須填寫並提交執委會提供的評估表格,且提交後則必須遵循相關規範)、設計時的資料保護及預設(例如在系統設計時一併納入對資料的保護,使之符合資料保護的相關法規)、資料保護的方式(例如會員國必須確保個人資料的蒐集、處理及儲存是適當的並且具有關連性)、資料安全(例如對於資料偶然的或非法的破壞、或偶然的喪失等情形,亦應予以規範)、智慧電表的資訊與透明化(例如在蒐集相關個人資料後,仍應依規範提供資料主體相關的訊息)等方面提出建議,供各會員國於制訂相關規範時的依據。

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※ 歐洲發展智慧電網對資訊安全與隱私保護之現況, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=5759&no=0&tp=1 (最後瀏覽日:2026/05/01)
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德國公布NAP II,要求能源及工業部門減少二氧化碳排放量

  為達到京都議定書 將二氧化碳排放量減量控制到 1990 年排放量的 20 %目標, 歐盟持續祭出多項政策措施,近一年來並已實施碳排放證交易機制。 所謂的碳排放證交易機制係指,業者若能成功減少污染即可出售多餘的碳排放證,而排放過多二氧化碳者卻必須購買碳排放證。為達成前揭目標,所有歐盟會員國均應依據歐盟的國家分配計畫( Nationalen Allokationsplan ),於其內國推動實施。   在歐盟架構下,德國政府於日前公布第二階段的 NAP II ,以接續目前第一階段、將持續至 2007 年的 NAP I 。透過 NAP I 及 NAP II ,所有產業-包括能源、工業、交通( Verkehr )、家戶( Haushalte )、以及手工業( Gewerbe )、商業及服務業-均將被要求共同致力於二氧化碳減量的目標,德國政府也一一就各產業訂出排放標準。   基本上, NAP II 係有關德國能源業和工業自 2008 年至 2012 年止有關二氧化碳排放量的基本原則,重點在能源業及工業的二氧化碳排放控制,此乃因這兩個產業每年的二氧化碳排放量高達總排放量的 60 %。 NAP II 對工業的減量要求較為寬厚,只須減少百分之一點二五的排放量,能源業卻必須減量百分之十五。德國環保部長表示,工業面對市場上激烈的競爭,可以少負擔一些氣候保護的成本。此外,為了鼓勵能源業者投資環保設備減少污染,可同時生產電力和熱能的電廠二氧化碳排放量管制將比照工業,反之,老舊的高污染燃煤電廠獲得的碳排放證,比起一般的能源業還要再縮減百分之十五。   雖則 NAP I 、 NAP II 的實施對德國整體產業均形成衝擊,不過這個從環保概念出發的政策,卻也將促使德國產業在未來幾年產生結構性的調整,政府與民間部門為了達到二氧化碳排放減量的目標,必將投入新技術的研究與發展,進而帶動永續、潔能、環境友善( eco-friendly )及綠色科技的發展。

美國商務部產業安全局擴大對中國半導體製造設備、軟體工具、高頻記憶體等項目之出口管制

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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。

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