Cisco於2012年2月發布預測2011至2016年全球行動數據流量將從2011年每月0.6 Exabytes上升至2016年每月10.8 Exabytes,以高達78%的年複合成長率(CAGR, Compound Annual Growth Rate)逐年攀升。根據此數據,新加坡亦預測其國內行動數據流量將以64%的年複合成長率,從2010年3.1Petabytes上升至2015年37 Petabytes。目前新加坡的電信業者為因應與日益龐大的數據流量,已著手嘗試各項商業模式,包含分級訂價(tiered pricing)、流量管理政策(traffic policy management control)、網路最佳化(network optimisation)、既有基礎建設升級(upgrading of existing infrastructure)以及採用如長期演進技術(LTE,Long Term Evolution)等新興技術和行動數據疏導策略(Mobile data offloading strategies)的發展。
另外職掌新加坡電信政策的新加坡資訊通信發展管理局(IDA Singapore),於2012年4月亦針對4G通訊系統及服務,提出頻譜重新分配之建議書,並諮詢各界之意見,以因應下階段全球移動數據領域之發展。IDA於建議書中計畫擬定以1800MHz、2.3GHz以及2.5GHz作為未來發展4G技術的主要頻段。為滿足產業所需之頻譜量,IDA預計於1800MHz頻段分別釋出2*70的對稱頻譜(paired spectrum)、於2.3GHz頻段釋出30MHz的非對稱頻譜(Unpaired Spectrum),而於2.5GHz頻段則同時釋出2*60MHz的對稱頻譜與30MHz的非對稱頻譜。除了釋出足夠頻譜外,為考量未來技術實驗以及電信業者發展全國性網路服務可能需求2*20MHz的對稱頻譜或20-30MHz的非對稱頻譜,IDA亦分別於前述三個頻段中預留2*5MHz(1800MHz)、20MHz(2.3MHz)以及於2.5MHz區段中預留2*10的對稱頻譜與20MHz的非對稱頻譜。
不過目前受到各國推崇的700MHz頻段卻未被新加坡納為現階段孕育4G技術的主要區域,同時對於900MHz是否於本次拍賣一同釋出以發展4G技術,新加坡政府仍持保留態度。對此,新加坡主要業者包括SingTel與StarHub皆已向iDA提交回覆建議書,表達此舉不符合國際未來發展趨勢並期待IDA能重新作出調整。
越南公共安全部(The Ministry of Public Security)於 2022 年 2 月 2 日發布了一份關於提供電子身分識別和認證的法令草案。該法令草案訂定之目的係為電子識別和認證服務的管理、提供與使用奠定其法律基礎。 隨著網路與電子交易日漸流行,尤其在COVID-19疫情期間,驗證與識別交易之人顯得格外重要。在越南,雖然在眾多的法律與規範下一般性地承認電子交易的有效性,但在實務上,僅有數位簽章所進行之交易才被越南當局廣泛接受且認定其有效性。然而,對於個人而言,註冊數位簽章可能複雜、成本高且耗時,故根據法令草案,越南公共安全部提議將電子身份作為個人在電子交易中識別身分的一種更簡單的方式。 以下為此次草案之主要重點: 一、根據法令草案,隨著安全性和可靠性的等級提升,電子身分被分為從一級到四級的四個不同級別。第一級為從註冊者獲取數位資訊;第二級除了符合第一級以外,同時直接或線上檢查註冊者提供的個人資訊與政府當局出具的文件副本是否相符;第三級除了符合第二級外,透過直接核對公民身分證、與公民身分證電子連接以及與國家人口數據庫連接藉此蒐集數位資訊;第四級除了符合第三級以外,註冊者即時於線上或是親自現身。 二、除非法律另有規定,服務提供商可以規定其服務所需的電子身分級別。當設置了級別並且客戶已經提供了相關的電子身分時,服務提供商不能要求客戶提供進一步的資訊。 三、雖然法令非具有強制性,但鼓勵公司使用電子身分來驗證電子交易中的用戶與客戶。 四、該法令草案規定提供電子身分識別和驗證服務的公司需取得相關執照之需求,且該法令草案還規範了公司獲取、交換有關電子身分識別和驗證資訊的平台。
DE Technologies起訴戴爾侵犯其商業模式專利一家擁有美國網路上國際貿易相關專利的小公司起訴個人電腦巨頭戴爾公司(Dell Inc., DELL)侵權。這家名為DE Technologies Inc.的公司向一家美國聯邦地區法院提起了上述訴訟。DE Technologies的專利於1996年申請,並於2002年被授予。該公司首席執行長Ed Pool表示,他們的最終目的是將其專利授權給跨國公司並收取這些公司網路上貿易額的一小部分作為特許費。但這些費用全部累積起來可能高達數十億美元。 戴爾是首家遭DE起訴的公司。戴爾對上述訴訟未予置評。截至今年1月30日的財政年度,戴爾414億美元的銷售額中有36%來自美國以外地區,該公司向個人及小型企業的銷售中,大部分是通過網路進行的。 DE Technologies擁有的是一個商業模式專利。此類專利涉及的是流程及方法,而不是構造或化學成份。美國上訴法院於1998年判決擁有此類專利是合法的以後,許多公司開始申請此類專利。但批評人士認為許多商業模式不應被授予專利,專利應被授予那些新穎及非顯而易見的發明。
美國國家公路交通安全管理局公布車輛網路安全最佳實踐,呼籲業界遵循美國國家公路交通安全管理局(National Highway Traffic Safety Administration, NHTSA)於2022年9月9日公布2022年最新版本之當代車輛網路安全最佳實踐(Cybersecurity Best Practices for the Safety of Modern Vehicles),強化政府對先進聯網車輛網路安全之把關。 文件將網路安全實踐項目區分為「一般網路安全最佳實踐」及「車輛技術網路安全最佳實踐」兩塊,前者主要為公司整體組織網路安全文化與監管機制之建立;後者則偏重於技術性的建議內涵。 「一般網路安全最佳實踐」共有45項要點,核心概念為:公司應訂定明確的網路安全評估程序,由領導階層負責相關監督責任,定期執行網路安全之風險評估及第三方公正稽核,並對其所發現之風險弱點採取保護措施並持續監控,同時應妥善保存所有網路安全相關之紀錄文件,並鼓勵與車輛同業聯盟彼此分享學習經驗。對於組織成員應適當提供網路安全教育訓練。於產品設計時,應將產品使用者、售後服務維修商,以及可能的外接式電子設備所帶來之風險一併納入安全設計考量。 「車輛技術網路安全最佳實踐」共有25項,核心理念為:對於產品開發人員,應建立存取權限管理,避免有心人士濫用權限。產品所使用的加密技術應隨時更新,若車輛具備診斷功能,應慎防遭到不當利用,且應防止車輛所搭載之感測器遭到惡意干擾或改動,感測器所收集到之資料則應能免於網路攻擊或竊取。應特別注意無線網路設備、空中軟體更新(Over-the-air, OTA)以及公司作業軟體所產生之風險漏洞。 本文件屬於自願性質,無法律強制力。但NHTSA期望在現有的車輛產業網路安全標準上,例如國際標準組織與國際汽車工程師協會(International Standards Organization, ISO/SAE International, SAE)先前所訂定的車輛網路安全標準ISO/SAE 21434的基礎前提下,進一步提出政府對車輛網路安全要求的努力。
美國OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案美國行政管理預算局(United States Office of Management and Budget, OMB)於2020年1月發布「人工智慧應用監管指南(Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Applications)」備忘錄草案。該備忘錄草案係基於維護美國人工智慧(AI)領導地位之目的,而依據美國總統川普(Donald John Trump)於2019年2月簽署之「維持美國人工智慧領導地位(Maintaining American Leadership in Artificial Intelligence)─行政命令13859號」,並在啟動美國人工智慧計畫後180天內,經OMB偕同科技政策辦公室(Office of Science and Technology Policy, OSTP)、美國國內政策委員會(United States Domestic Policy Council)與美國國家經濟委員會(National Economic Council)與其他相關機構進行協商,最後再由OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案,以徵詢公眾意見。 該備忘錄草案不僅是為了規範新型態AI應用技術,更希望相關的聯邦機構,在制定AI應用產業授權技術、監管與非監管方法上,能採取彈性的制定方向,以避免過度嚴苛的規定,反而阻礙AI應用的創新與科技發展,繼而保護公民自由、隱私權、基本權與自治權等價值。同時,為兼顧AI創新與政策之平衡,應以十大管理原則為規範制定之依據,十大管理原則分別為: 培養AI公眾信任(Public Trust in AI); 公眾參與(Public Participation); 科學研究倫理與資訊品質(Scientific Integrity and Information Quality); AI風險評估與管理(Risk Assessment and Management); 獲益與成本原則(Benefits and Costs); 彈性原則(Flexibility); 公平與反歧視(Fairness and Non-Discrimination); AI應用之揭露與透明化(Disclosure and Transparency); AI系統防護與措施安全性(Safety and Security); 機構間之相互協調(Interagency Coordination)。 此外,為減少AI應用之阻礙,機構制定AI規則時,應採取降低AI技術障礙的方法,例如透過聯邦資料與模型方法來發展AI研發(Federal Data and Models for AI R&D)、公眾溝通(Communication to the Public)、自發性共識標準(Voluntary Consensus Standards)之制定及符合性評鑑(Conformity Assessment)活動,或國際監管合作(International Regulatory Cooperation)等,以創造一個接納並利於AI運作的環境。