專利蟑螂(Paten Troll)與非專利實施實體(Non-Practicing Entity, NPE)乃係本身不進行任何生產製造或產品銷售,藉由購買專利權(少數亦自行研發),以專利授權或專利訴訟為主要手段,對其他公司啟動專利攻擊,進而收取授權金或賠償金為營利目標之公司總稱。NPE約自2001年開始出現迅速成長,2011年因NPE專利訴訟與授權所造成的花費高達290億美金,較2005年的70億美金成長400%,而其中僅有不到25%是用於研發創新,超過25%用於訴訟。
美國國會智庫機構,國會研究處(Congressional Research Service, CRS)於今年(2012)8月20日發表「專利蟑螂爭議概要」(An Overview of the "Patent Trolls" Debate)研究報告,分析專利蟑螂的行為及其影響,並提出改善方法及建議:
一、建議限制資訊科技的專利保護,然而此舉可能違反WTO下TRIPS之規定(Agreement on Trade-Related Aspects of Intellectual Property Rights)。
二、許多專利蟑螂與NPE利用專利申請得提出延續案(Continuation),延長專利審查的保密期間。使得他公司可能在不知情下使用該專利而造成侵權。因此建議取消申請中專利提出延續案,並適度公開申請中專利案資訊。
三、限制專利蟑螂與NPE申請美國ITC(International Trade Commission)的禁制令,取消專利推定效力,或改變專利授權金計算方式等。
四、縮短專利權期間或增加專利之維持費。
五、仿效商標法上放棄(abandonment)/怠於行使(laches)商標權之抗辯,對於長期未實施之專利,原告需負舉證責任,證明其有進行該專利之研發、商品化或授權。
六、建議專利轉讓或授權皆應強制公開,以促進市場效率。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
「自動駕駛車(self-driving car)」一般而言係指於汽車安裝感測器(sensors)以及軟體以偵測行人、腳踏車騎士以及其他動力交通工具,透過控制系統將感測到的資料轉換成導航道路,並以安全適當的方式行駛。其目前可分為兩類:「全自動駕駛車(full autonomous)」以及「半自動駕駛車(fully autonomous)」,全自動駕駛車係指可於指定地點出發後不需駕駛人(driver)在車上而到達目的地者之謂。全自動駕駛車又可為「用戶操作(user-operated)」與「無人駕駛車(driverless car)」。 目前包含賓士(Mercedes)、BMW、特斯拉(Tesla)等公司均預期於不久將來會發布一些具備自動駕駛特徵的車種,科技公司如Google亦對於自動駕駛車的科技研發不留餘力。 而從2012年開始,美國有17州以及哥倫比亞特區便開始在討論允許自動駕駛車上路的相關法規,而只有加利福尼亞州(California)、佛羅里達州(Florida)、內達華州(Nevada)及華盛頓哥倫比亞特區(Washington, D.C.)有相關法律的施行,其他州則尚未表態。而大部分的州傾向認為應由人類來操控(operating)汽車,但對於具體上到底有多少比例之汽車任務需由人類操控而多少比例可交由機器則尚有模糊空間。而是否肯認「人工智慧操控」符合法規之「人類操控」亦不明朗。不過在法律存有這樣灰色地帶時刻,Google搶先於加利福尼亞州進行測試其自動控制系統,期望之後於自動駕駛車逐漸上市普及後能搶占商機。
逐漸式微的「不可避免揭露原則(Inevitable Disclosure Doctrine)」在2023年,多個美國法院判決拒絕採納「不可避免揭露原則(Inevitable Disclosure Doctrine)」,顯示出該原則將不再是原告於營業秘密訴訟中的一大利器,原告亦無法僅透過證明前員工持有營業秘密資訊且處於競爭狀態,便要求法院禁止該名前員工為其競爭對手工作。 在2023年2月,美國伊利諾伊州北區法院於PetroChoice v. Amherdt一案中指出,法院在適用「不可避免揭露原則」時會遏制競爭對手之間的員工流動,故將評估個案事實並嚴格限制其適用。在2023年6月,美國伊利諾伊州北區法院於Aon PLC v. Alliant Ins. Services一案中指出,根據2016年美國國會所通過的「保護營業秘密法案(Defend Trade Secrets Act, DTSA)」,該法案拒絕了「不可避免揭露原則」的適用,並禁止法院僅憑他人所知悉的資訊,阻礙其尋求新的工作,因此駁回了原告的損害賠償主張。在2023年9月,美國密蘇里州東區法院於MiTek Inc. v. McIntosh一案中同樣拒絕了「不可避免揭露原則」的適用,儘管該州的州法並未明確表達採納或拒絕該原則。 除此之外,美國聯邦法院在去年度的每一份報告意見中(Reported Opinion),皆未顯示出根據「不可避免揭露原則」申請禁令或取得救濟是合理的。換言之,大多數的美國法院都拒絕採納「不可避免揭露原則」或嚴格限制其適用。 綜上所述,儘管「不可避免揭露原則」能有效防止來自前員工不當使用其營業秘密的威脅,但其不再是未來營業秘密訴訟中的勝訴關鍵。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
英國金融主管機關針對銀行資訊安全問題處以重罰英國金融監理機關,針對RBS集團旗下之三間銀行2012年所發生的資訊安全問題,共處以五千六百萬英鎊的罰款。 RBS、NayWest以及Ulstet的客戶於2012年6月,因為銀行執行的軟體更新發生技術上問題,在使用服務(包含線上服務)時,遇到存款結餘及付款執行的正確性問題。 針對此項資訊上的問題,英國金融行為監管局(FAC)處以四千二百萬英鎊的罰款;另一機關,英國審慎管理局(PRA)亦罕見地再以違反「金融機構應以適當風險管理系統以及合理之注意義務,有效管控其服務」規定之理由,另對該銀行處以一千四百萬的罰款。這是首次2個主管機關對於銀行未能有效辨識及管理其已暴露之資訊風險共同處罰之案例。 PRA指出,資訊風險管理系統適當的發揮功能以及控制,是一個公司健全不可或缺的部份,同時對於英國金融體系的穩定也特別重要。 FCA亦試圖開始評估銀行對於他們所曝光的資訊風險的管理程度,以及銀行的管理階層如何去掌握自己銀行,因為技術錯誤所造成的影響程度。 RBS聲明公司已經在主營運系統外建置了鏡像系統,可以繼續處理「主要客戶服務」的顧客交易;同時也可以修復主營運系統。
新加坡個人資料保護委員會發布資料保護專員之職能與培訓準則新加坡個人資料保護委員會(Personal Data Protection Commission, PDPC)於2019年7月17日發布資料保護專員之職能與培訓準則。基於新加坡個人資料保護法(Personal Data Protection Act 2012, PDPA)明文規範非公務機關必須設立至少一名資料保護長(Data Protection Officer, DPO),負責個資保護政策之制定落實、風險評鑑及個資事故處理等工作。為了使資料保護專業人員增強能力並於企業組織有效履行其職責,新加坡個人資料保護委員會就此特別發布此準則,將資料保護專員分為三種工作職能,九項專業能力,進而規劃相關培訓課程。 此準則使企業組織能就工作職能聘僱合適之資料保護專員,亦使相關專業人員能掌握清晰之職業生涯,確定自我能力與培訓課程之落差,進而調整有效實施組織之個人資料保護管理政策與流程。其分為資料保護專員、資料保護長、區域資料保護長,依據工作職能與職責區分如下: 一、 資料保護專員 需監視與評估組織之個人資料保護管理政策與程序,並確保其遵循新加坡個人資料保護法。 識別個人資料之風險,並提出風險管控之措施。 提供組織個人資料保護政策之實施與實踐證據。 定期檢視審核,分析現況並矯正改善。 識別並規劃利害關係人之需求與利益。 二、 資料保護長 制定並審查個人資料管理計劃。 根據組織職能,視需求與流程,執行個人資料保護與風險評鑑,並解決相關業務風險。 制定培訓計劃,舉辦個人資料保護政策與流程之教育訓練。 確保組織內部個人資料保護之意識。 根據業務營運與個資法遵要求之落差評估,並建立合規性流程。 透過客戶對隱私與個人資料保護之要求,做為日後促進資料創新之實施。 三、 區域資料保護長 監督資料傳輸活動,並提供個人資料保護法之領導指南。 建立區域創新之資料保護策略。 減少區域內之個資事故。 於資料創新之運用提供戰略性,為組織創造業務價值。 評估新興趨勢與科技,如隱私增強技術、雲端運算、區塊鏈、網絡安全之風險與可行性。 針對上述工作職能與職責,結合所需之專業能力,包括個人資料管理、風險評鑑管理、個資事故緊急應變、利害關係人管理、個人資料稽核認證、個人資料治理、個人資料保護之倫理、資料共享與創新思維,規劃基礎個人資料保護相關課程與進階資料創新課程,使其個人資料保護制度更專業具有規模。目前我國對於資料保護專員並無相關立法規範,若未來修法新加坡個人資料保護委員會之做法亦值參酌。