一名挪威學生提供違法音樂下載連結被判侵權

  一名挪威學生,因執行校內某項計畫而在2001年架設了一個名為Napster.no的網站。該網站和知名的Napster.com並無關聯。由於Napster.no提供了可免費下載MP3音樂的連結,因而使該名學生遭到Universal Music AS等的著作權侵權指控,並被判賠15900美元。案經上訴,日前挪威最高法院已做出判決,下級法院的判決仍被維持。

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美國FCC新機上盒管制措施正式生效

  美國聯邦通訊委員會(Federal Communications Commission)於1998年要求有線電視業者將條件式接取(conditional access, CA)元件與機上盒的基本瀏覽設備分離;並於2003年採用CableCARD做為共通標準,希望藉由此「機卡分離」措施,達成有線電視服務層與設備層的結構分離,為設備層導入競爭與投資,以促進機上盒之功能創新與降低價格。   惟本措施2007年實施以來,因CableCARD安裝程序複雜、有線業者與機上盒製造商態度消極,致實行成效不彰。絕大多數的民眾仍未自購市售機上盒;且租用有線業者所提供機上盒者,大多未安裝CableCARD。   FCC故於2010年底發佈新命令,希望弭平有線訂戶租用與自購機上盒之落差;本命令於2011年8月生效,FCC表示將「嚴格執行」以下八項政策。有線業者應: (1)提供零售機上盒相容性之精確資訊; (2)提供非租用機上盒之訂戶同等的頻道套餐折扣; (3)無論租用或自購機上盒,CableCARD之價格必須一致,且明確揭露費用; (4)不得因租用或自購機上盒而行費率之差別待遇; (5)允許訂戶自行安裝CableCARD; (6)專業安裝人員必須到府完整安裝CableCARD; (7)提供具多重串流(multi-stream)效能之CableCARD; (8)確保得以收視所有的線性(linear)頻道。

強化AI安全防線:八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南

日本國家網路安全辦公室(国家サイバー統括室)於2026年3月5日,代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」(Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations)之國際文書(下稱本文書),並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局(Australian Signals Directorate,簡稱ASD)之澳洲網路安全中心(Australian Cyber Security Centre,簡稱ACSC)主導訂定,主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織,揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性,並就AI開發或採購階段,組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家,除了日本與澳洲以外,也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時,應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環,同時評估產品或服務之整體生命週期風險,不應著重於單一技術,而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌,包括特定關係事業者、活用AIBOM(AI物料清單,主要用來記錄AI模型相關資產與資訊,提供快速定位與管控AI問題模型功能)或SBOM(軟體物料清單,主要記錄軟體相依元件,用於漏洞管理與供應鏈透明度)、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險,進行漏洞管理,以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類:AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施(含硬體),以及第三方服務,本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險,其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面,以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外,本文書也針對各類風險提出可行的因應方法,例如: 1.數據面:需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。​ 2.模型面:需從可信來源取得透明模型,實施性能驗證與惡意程式偵測。​ 3.軟體面:需做完整性驗證、元件審核,並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面:需確認設備無惡意內容,並在網路中適當分區。 5.第三方服務面:需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說,日本已意識到國家網路安全治理下,針對AI、機器學習的安全,不單是模型安全,而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書,不僅強化國際合作,同時建立供應鏈網路安全共識,因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰,從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法,作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作,提升國家網路安全治理之作法,值得我國未來借鏡參考。

英國政府提交予國會「人工智慧監管規範政策報告」

  英國政府由數位文化媒體與體育大臣(Secretary of State for Digital, Culture, Media and Sport)與商業能源與工業策略大臣(Secretary of State for Business, Energy and Industrial Strategy)代表,於2022年7月18日提交予國會一份「人工智慧監管規範政策報告」(AI Regulation Policy Paper)。內容除定義「人工智慧」(Artificial Intelligence)外,並說明未來政府建立監管框架的方針與內涵。   在定義方面,英國政府認為人工智慧依據具體領域、部門之技術跟案例有不同特徵。但在監管層面上,人工智慧產物則主要包含以下兩大「關鍵特徵」,造成現有法規可能不完全適用情形: (1)具有「適應性」,擅於以人類難以辨識的意圖或邏輯學習並歸納反饋,因此應對其學習方式與內容進行剖析,避免安全與隱私問題。 (2)具有「自主性」,擅於自動化複雜的認知任務,在動態的狀況下持續判斷並決策,因此應對其決策的原理原則進行剖析,避免風險控制與責任分配問題。   在新監管框架的方針方面,英國政府期望所提出的監管框架依循下列方針: (1)針對技術應用的具體情況設計,允許監管機構根據其特定領域或部門制定和發展更詳細的人工智慧定義,藉以在維持監管目標確定與規範連貫性的同時,仍然能實現靈活性。 (2)主要針對具有真實、可識別與不可接受的風險水準的人工智慧應用進行規範,以避免範圍過大扼殺創新。 (3)制定具有連貫性的跨領域、跨部門原則,確保人工智慧生態系統簡單、清晰、可預測且穩定。 (4)要求監管機構考量更寬鬆的選擇,以指導和產業自願性措施為主。   在跨領域、跨部門原則方面,英國政府則建議所有針對人工智慧的監管遵循六個總體性原則,以保障規範連貫性與精簡程度。這六個原則是基於經濟合作暨發展組織(OECD)的相關原則,並證明了英國對此些原則的承諾: 1.確保人工智慧技術是以安全的方式使用 2.確保人工智慧是技術上安全的並按設計運行 3.確保人工智慧具有適當的透明性與可解釋性 4.闡述何謂公平及其實施內涵並將對公平的考量寫入人工智慧系統 5.規範人工智慧治理中法律主體的責任 6.釋明救濟途徑   除了「人工智慧監管政策說明」外,英國政府也發布了「人工智慧行動計畫」(AI Action Plan)文件,彙整了為推動英國「國家人工智慧策略」(National AI Strategy)而施行的相關行動。前述計畫中亦指出,今年底英國政府將發布人工智慧治理白皮書並辦理相關公聽會。

因應國際法規變動趨勢的營業秘密管理建議

因應國際法規變動趨勢的營業秘密管理建議 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年06月24日 因應技術進步導致資訊的存取與分享更加容易,營業秘密侵權爭議也隨之增長,綜觀國際政策推動或許多跨國智財專家均逐漸重視營業秘密爭議相關議題,並論及營業秘密相關法規趨勢、訴訟經驗、建議企業可執行的營業秘密管理做法等,以下將綜整相關趨勢與專家觀點並提出我國企業建議。 壹、法規變動趨勢 從國際趨勢以觀,各國針對「競業禁止」規定,有逐漸對其嚴格審查與進行法規監管的趨勢,而這也使得透過限制性條款避免機密資訊外洩的難度提高,企業多轉而透過營業秘密管理來加強防護。 一、競業禁止 本文列舉了近期美國與英國對於競業禁止法規監管的趨勢。 (一)美國將從聯邦層級禁止「競業禁止」條款 美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission,下稱FTC)於今年,2024年4月23日推出一項最終規定「Non-Compete Clause Rule[1]」,該規則將針對除了高級管理人員以外之員工,使僱主與員工之間已簽訂競業禁止協議無效,並禁止未來僱主與員工簽訂競業禁止合約。 (二)英國擬立法限制「競業禁止」之最高法定期限 英國目前的競業禁止相關限制係基於英美法,以法院的個案判決及既判例來執行。英國政府於2020年12月4日至2021年2月26日期間向公眾進行諮詢,並就諮詢意見之政府回覆於2023年發布報告[2],英國政府在該報告中提出,就目前國際實務上競業禁止條款之執行期間除了美國部分州已直接被禁止外,多半未進行太多限制,如德國最高為24個月、義大利最長可達三至五年,而英國政府提出其擬將在議會時間允許的情況下提出立法領先引入「最多三個月[3]」之上限,對於競業禁止條款進行限制。 二、合理保密措施 承上所述,基於「競業禁止」條款的效力可能因為政策、法規變動或在不同國家的規定不同而導致已簽署之競業禁止條款失去效力、尚未簽署之契約禁止再簽署競業禁止條款或只允許在受有限制之情況下簽署等,企業透過此類限制性條款來避免機密資訊外洩的難度提高,使的企業多轉而透過其他日常營業秘密管理措施來加強防護,及證明企業有落實營業秘密的「合理保密措施」之法律要件。 以美國加州為例,該州多年前就禁止「競業禁止」約定,故當地企業早已轉往透過建置營業秘密政策和保護措施來加強防護。 貳、具體營業秘密管理措施之建議 一、合理保密措施之目的 合理保密措施除了作為補足無法使用限制性條款(競業禁止條款)之替代管制措施具有「預防營業秘密洩漏之效果」以外;更具有在營業秘密侵權發生後,訴訟上舉證之用。許多智財實務專家表示,無論是在哪一國法規的管轄下,權利人共通性的困難多在於訴訟的舉證上,因此專家建議企業應留存營業秘密管制措施之執行紀錄以作為將來涉訟時舉證之用。 二、營業秘密管理之具體作法 參照實務上專家的建議,本文彙整將實務上被推薦之具體營業秘密管理做法[4]羅列如下: (一)確立並可以識別營業秘密範圍 對於企業而言,首先應識別並記錄出營業秘密(機密)範圍,才能明確管制措施的範圍,並透過機密的標示(例如浮水印)來使員工能夠認知到接觸的資訊為公司重要的營業秘密。 (二)監控 針對下載、複印、數據傳輸行為或者其他可能包含機密資訊之公司設備等行為公司應進行監控。 (三)使用行為管制 公司應限縮傳播範圍(包含禁止員工通過電子郵件將資訊發送到個人電子郵件或將機密文件攜出公司等);並於不使用時妥善存放保管並上鎖或設置密碼管控。 (四)人員管制 員工作為營業秘密管控機制重要的一環,專家建議應對員工進行教育訓練(告知營業秘密重要性或提供有關如何識別和保護機密資訊的培訓);與相關人員(員工、承包商、合作單位)簽署保密契約(confidentiality agreements)明確定義機密資訊之範圍以及禁止未經授權的使用與揭露;設立離職員工管控機制(包含離職面談、保存相關設備、甚至如果員工可能進入競爭對手工作,企業可評估是否進一步請合格第三方進行鑑識或取證員工身上是否攜帶機密資訊等,以作為未來若涉訟之舉證)等。 參、評析 綜上所述,企業或許已經理解建立合理保密措施並留存作為訴訟時舉證之證據的重要性,並了解些許零散的管理做法,但可能產生管理措施如何才算是完善的疑問,為了提供企業更全面的管理建議,資策會科法所創意智財中心以其在智財領域之研究與實務經驗的積累發布「營業秘密保護管理規範」[5](下稱管理規範)將管理措施透過十個單元建立PDCA管理循環。 經查,上述國際法規變動下實務專家討論之營業秘密管理措施均包含在管理規範內,如「(一)確立並可以識別營業秘密範圍」會對應到管理規範第4單元「營業秘密的確定」章節;「(二)監控」會對應到管理規範之第5單元「營業秘密的使用管理」及第7單元「網路與環境設備管理」;「(三)使用行為管制」會對應到管理規範之第5單元「營業秘密的使用管理」;「(四)人員管制」會對應到管理規範之第6單元「員工管理」與第8單元「外部活動管理」。 管理規範除了提供更加多元完善的管理做法(如定義出的營業秘密應進行機密分級、設定保密期限建立管理清單;除了管制流通、複製行為,後端的銷毀或使用紀錄留存、預警措施之建立也很重要;對於員工的管控不僅是離職時,更是從入職時就有風險需要管控;或者更後端的爭議處理機制、監督與改善機制之建立等)以外,更重要的是,管理規範納入了企業應考量的相關法律風險,以「(二)監控」之建議為例,管理規範第6.3.2條進一步要求應對員工進行「宣導」,告知員工「會監控其使用營業秘密行為並保存相關電磁紀錄」,此規定對於企業而言十分重要,因為若未進行告知,可能會因為侵害員工的隱私權,違反刑法妨害秘密罪以及通訊保障及監察法之違法監察通訊罪,而使雇主被判刑。 由此可知,企業在建立營業秘密合理保密措施之相關機制時,亦需要注意措施的完善與合法性,企業除了可參考管理規範系統性建立營業秘密管理機制外,亦可以此管理規範做為檢視自身管理措施符合性之依據,進而促進企業有效落實營業秘密管理。 [1]Federal Trade Commission, FTC Announces Rule Banning Noncompetes (2024), https://www.ftc.gov/news-events/news/press-releases/2024/04/ftc-announces-rule-banning-noncompetes (last visited May 15, 2024). [2]Consultation outcome Measures to reform post-termination non-compete clauses in contracts of employment, GOV.UK, https://www.gov.uk/government/consultations/measures-to-reform-post-termination-non-compete-clauses-in-contracts-of-employment#full-publication-update-history (last visited Jun. 19, 2024). [3]同前註,引述原文:「The government will introduce a statutory limit on the length of non-compete clauses of 3 months and will bring forward legislation to introduce the statutory limit when parliamentary time allows.」。 [4]Q&A: Trade secret disputes, Financier Worldwide Magazine, Financier Worldwide Magazine, https://www.financierworldwide.com/qa-trade-secret-disputes (last visited Jun. 05, 2024). [5]<營業秘密保護管理規範>,財團法人資訊工業策進會科技法律研究所網站,https://stli.iii.org.tw/publish-detail.aspx?no=72&d=7212(最後瀏覽日:2024/06/14)。

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