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=86&tp=1 (最後瀏覽日:2026/05/18)
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新加坡金融管理局(MAS)發布「人工智慧風險管理工具包」

新加坡金融管理局(MAS)於 2023 年中旬啟動「MindForge 計畫」,旨在協助金融機構強化其人工智慧(AI)風險管理能力。該計畫於2026年3月20日完成第二階段,並發布由MAS聯合24家領先銀行、保險公司與資本市場公司等產業夥伴共同開發的「人工智慧風險管理工具包」。該工具包內含「AI風險管理營運手冊」(下稱「營運手冊」)與「AI風險管理實施案例」(下稱「實施案例」),提供實務資源以管理涵蓋「傳統AI」、「生成式AI」及「新興代理型AI」技術的相關風險,確保產業能安全且負責任的導入AI。「營運手冊」依據MAS的監理期望,將AI 風險管理框架分為四大核心:一、範圍與監管:建立AI治理框架並釐清AI監督的角色與責任。二、AI風險管理:透過組織的系統、政策與程序,識別AI應用情境,進行風險重大性評估,並建立AI盤點清單。三、AI生命週期管理:實施AI應用完整生命週期的控制措施。四、促成因素:發展組織能力、基礎設施與資源,以確保能持續支持負責任的AI應用。「實施案例」則收錄如星展銀行(DBS)及瑞士寶盛(Julius Baer)等機構的AI風險管理實務。未來,MAS 將於「BuildFin.ai」倡議下成立專責小組,持續開發建構管理新興技術風險的框架。 相較於新加坡著重建立全方位治理架構,資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心(下稱「資策會科法所創智中心」)於同年 2 月發布之「金融業人工智慧(AI)風險管理實務指引」,則更強調將風險控管「整合」至既有流程中,透過與業務流程的結合實踐韌性管理。該指引奠基於「人工智慧基本法」,並進一步連結「台灣智慧財產管理規範(TIPS)」驗證角度,協助機構精準掌握應用情境並具體化風險。透過將管控機制立基於資安、資訊及智財三大支柱,降低法遵成本與業務衝擊,並藉由分階段與分級管理,引導金融機構從核心防護逐步深化管控機制。 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)

日本發布新版之農業資料利用推動報告,並透過資料交換及利用機制確保資料共享及協作

日本農林水產省於2025年9月在智慧農業網站上發布新版之農業資料利用推動(下稱報告),其內容包含2025年通過閣議決定之食材、農業、農村基本計畫,並指出為確保農業數位資料與人工智慧(下稱AI)之間的串聯應用,農業資料合作基礎平台(下稱WAGRI)的建立與資料協作、共有、提供功能是其不可或缺的要素。 報告指出,透過各式農業數位資料的蒐集與整合,諸如過往作物收成量資料、市場價格資料、土壤資料、農地資料、氣象資料等,並經過統合及分析後,可以達到提升作業效率及收益、減少勞動作業時間與器材損耗,以及降低環境負荷之效果。截至2025年9月為止,WAGRI網站上已提供高達223種農業數位資料相關的API,供農業領域從業者介接運用,並作為未來開發農業領域基礎AI模型的前置準備。 此外,報告亦指出WAGRI已於日本全國範圍內蒐集大量的農業數位資料,用以開發農業領域之基礎AI模型,並預計於2026年在WAGRI網站上提供基礎AI模型服務。未來農業領域從業者可透過WAGRI網站提供之基礎AI模型服務,輔以自身之農業數位資料,建立符合自身農業場域特性之特化型AI模型。 然而,報告亦指出不論是農業數位資料的API介接運用,還是將農業數位資料用以開發基礎AI模型,農業數位資料之法制配套仍需整備。因此,除了資料權屬等關係釐清外,報告特別提出於AI開發應用、資料共享之模式下,尚須建立「涵蓋資料整體生命週期之資料交換及利用機制」,包含資料對外公開之選擇權、資料提供之事前同意權、資料安全管理對策,以及資料刪除請求權等範圍,以確保農業數位資料在利用前的安心共享與協作。 我國政府如欲於農業領域發展基本AI模型,除應於全國範圍內蒐集大量之農業領域數位資料外,亦應建立串聯資料整體生命週期之資料交換及利用機制,以降低農業數位資料之間的協作風險。 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)

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