新加坡於2012年10月15日通過該國第一個消費者個人資料保護法案,該法案主要規範私人機關蒐集、利用以及揭露個人資料之行為,將於2013年1月正式施行。
該法案亦成立新加坡個人資料保護委員會(Personal Data Protection Commission, 以下簡稱PDPC),並成立拒絕來電登記處(Do-Not-Call Registry),該處由PDPC進行維運。PDPC將是新加坡主要掌管個人資料保護的主管機關,而且也負責推動個人資料保護法案以及被賦予增進新加坡人民個人資料保護認知之任務。
於該法案之規劃中,資料當事人可以在拒絕來電登記處註冊其位置在新加坡之電話號碼,以防止私人機關為了商業行銷之理由而進行電話行銷。假設資料當事人已完成相關登記卻持續收到行銷電話時,可以向PDPC進行申訴。
除此之外,私人機關於蒐集、儲存個人資料前,必須尋求消費者之同意,而且必須通知當事人資料蒐集之目的。私人機關於傳輸個人資料至新加坡境外時,也必須確保以提供相對安全的個人資料保護作法,例如透過契約或者協議之簽訂等。
違反個人資料保護法規之公司,每一個違反事件可能被科以最高美金820,000元之罰鍰,對於每一個消費者最高可能必須負上美金8200元之賠償責任。法律施行後,企業被賦予18個月的法規遵循準備期間,而停止打來登記處預計將於2014年年中設置完成。
美國民主黨議員Ed Markey於2019年10月22日提出2019年「網路盾」草案(Cyber Shield Act of 2019),將設立委員會以建立美國物聯網網路安全標準。 雖由參議員MarkWarner所提出之2019年物聯網網路安全促進法(Internet of Things Cybersecurity Improvement Act of 2019)已通過並施行,惟該法僅適用於聯邦政府機構之設備採購。而「網路盾」草案之目的則係設立委員會並建立美國物聯網設備認證標章。依據該草案第3條,於該法通過並經總統簽署後90天內,美國國務卿必須建立網路盾諮詢委員會,該委員會之任務為擬定並建立美國網路盾標章。 另依據該草案第4條,物聯網產品之自願性認證程序與認證標章,內容必須符合特定產業之網路安全與資料保護標準。該標章應為數位標章,並標示於產品之上,且可劃分數個等級,以表彰其符合產業所需求之網路安全與資料安全等級。而針對標章之內容,該法要求美國國務卿於法律通過90天內應建立諮詢相關利益團體之程序,以確保其充分符合產業需求與利益。美國國務卿與各聯邦主管機關亦須合作以持續維護網路安全與資料安全標章之運作,且確保獲得該標章之產品,其資安與資料保護品質均優於未受認證之產品。
美國寬頻業者推動網路傳輸流量上限管理方案有鑑於網路使用人口中,不同使用者族群所消耗的傳輸量比例相差懸殊,美國寬頻業者於近來積極推動網路傳輸流量上限管理計畫,且繼Comcast與Time Warner等業者的初步嘗試後,美國最重要的網路服務提供者—AT&T,也宣布將開始進行客戶網路流量管理計畫。 這項嘗試計畫將以限制新的DSL用戶為起點,其所規定的每月下載與上傳流量上限,係依據客戶申請的寬頻方案有所不同,分別被限制在20G至150G (gigabytes)不定。超過的部分則將持續向使用者警告兩個月後,依每超過1G加收一美元的費用,向使用者收費。 至於提出此項管理方案的理由,據AT&T發言人表示,是因為網路頻寬的使用分佈過於不平均,高達46%的頻寬是5%的使用者在使用,而21%的頻寬更是只為極少數的1%用戶所使用,顯然太過集中。根據AT&T的傳輸上限規定,購買傳輸速度3M (megabits)的寬頻使用者,日後每月的傳輸量上限是60G,這大約等於是下載30部DVD畫質電影的傳輸量。 不過,也有分析師指出,現階段欲全面滿足使用者的頻寬需求,對網路服務提供者而言尚非極大的財務負擔,且管制流量上限的作法,可能對既有以「吃到飽」費率方案為基礎,所發展出來的網路應用服務模式,造成極大的衝擊,此亦也可能引發後續有關網路中立性的政策辯論。
淺談美國建築能源科技法制政策發展近況 歐盟第29條工作小組發布「自動化個人決策和分析指引」處理個人資料自動化決策與資料剖析風險問題歐盟第29條工作小組於2017年10月3日為因應歐盟一般資料保護規則(GDPR)第22條規定發布「自動化個人決策和分析指引」(Guidelines on Automated individual decision-making and Profiling for the purposes of Regulation 2016/679,2018年2月6日進一步修正,下稱指引),處理對個人資料自動化決策(automated decision-making)和個人檔案剖析(Profiling)的建立。 指引分為五個部分與最佳實踐建議,旨在幫助資料控制者(controller)合乎GDPR對個人資料自動化決策和分析的要求,內容包括下幾點:1.定義自動化決策和分析,以及GDPR對這些概念的處理方法;2.對GDPR第22條中關於自動化決策的具體規定;3.對自動決策和分析的一般規定;4.兒童和個人檔案剖析(Profiling)的建立;5.資料保護影響評估。 指引的主要內容包括: 個人檔案剖析(Profiling),意謂收集關於個人(或一群個人)的資料,並分析他們的特徵或行為模式,加以分類或分群,放入特定的類別或組中,和/或進行預測或評估(例如,他們執行任務的能力,興趣或可能的行為)。 禁止對個人資料完全自動化決策,包括有法律上法或相類重大影響的檔案剖析,但規則也有例外。應有措施保障資料主體的權利,自由和合法利益。 GDPR第22條第二項a之例外規定,(履行契約所必需的),自動化個人決策時,應該作狹義解釋。資料控制者必須能夠提出分析、自動化個人決策的必要性,同時考慮是否可以採取侵害隱私較少之方法。 工作小組澄清,關於在要求提供有關自動化決策所涉及的邏輯上有意義的資料時,控制者應以簡單的方法,告訴資料主體其背後的理由或依據的標準,而不得總是以自動化決策所使用算法進行複雜的解釋或者公開完整的算法為之。所提供的資料應該對資料當事人有意義。 對資料主體提供關於處理自動化決策上有關重要性和預期後果的資料,其意義在於必須提供關於該資料之用途或資料未來處理以及自動化決策如何影響資料主體的重要訊息。例如,在信用評等的情況下,應有權知道其資料處理的基礎,資料主體並能對其作出正確與否的決定,而不僅僅是關於決策本身的資料。 「法律效果」是指對某人的法律權利有影響,或者影響到個人法律關係或者其契約上權利。 工作組並未將GDPR前言71段視為絕對禁止純粹與兒童有關的自動決定,指出僅在某些情況下才有其適用(例如,保護兒童的福利)。 在基於自動化處理(包括分析)以及基於哪些決策產生法律效應或類似顯著效果的基礎上對個人方面進行系統和廣泛評估的情況下,進行資料保護影響評估並不局限於「單獨」自動化處理/決定。