自2001年以來,美國長期無法解決2305-2360MHz頻段上,相鄰之衛星數位音訊廣播服務(Satellite Digital Audio Radio Service, SDARS)業者與無線通訊服務(Wireless Communications Service,WCS)業者雙方相互干擾之疑慮。此一爭議在2012年10月17日美國聯邦通訊委員會(FCC)發布FCC 12-130再審查命令(Order on Reconsideration FCC 12-130,下稱12-130命令)後獲得解決。
使用頻段位於2305-2320MHz與2345-2360MHz之無線通訊服務(WCS)與位於2320-2345MHz頻段的衛星數位音訊廣播服務(SDARS)由於個別之訊號傳輸技術差異大,並且長久以來無法在干擾處理的議題上達成共識,而抑制了無線通訊服務(WCS)於該頻譜上之發展。為實現WCS業者得於該頻段發展行動寬頻業務之承諾,並確保美國大眾能繼續享有高品質的衛星廣播服務,FCC本次針對2010年所頒布之命令(FCC10-82)進行再次修訂與檢討 ,以確立位於2.3GHz頻帶WCS所屬之頻段得發展新興寬頻服務,並促進SDARS地面中繼起器(terrestrial repeaters)之佈署及運作更加彈性化。
12-130命令之頒布,可視為WCS頻帶發展的重要里程碑。該命令除了確保相鄰頻帶之衛星廣播服務(satellite radio)、航空行動遙測技術(aeronautical mobile telemetry)以及位於美國加州所佈署之深空網路(deep space network)地面站其訊號不受干擾以外,FCC更透過制訂各項參數與管理規則,一方面降低WCS營運時對於SDARS接收者可能產生的潛在干擾,另一方面則幫助位於2.3GHz的WCS業者有能力提供固定或行動寬頻服務,以促進WCS業者與SDARS業者和諧共存。
對於FCC最後決定採用修改管制規範方式釋出該頻段以發展行動寬頻服務之舉,FCC主席Genachowski表示,除有助於鞏固美國身為全球發展LTE技術領導者之地位外,更認為命令中的管制障礙排除模式可幫助未來其他頻段的清理或移頻,增加頻譜使用彈性,並有助於達成國家寬頻計畫(National Broadband Plan’s)所設定之「2015年釋出300MHz總頻寬」、「2020年釋出500MHz總頻寬」目標。
基改動物的技術研發腳步雖不如植物快速,不過自1980年出現重大的技術突破後,基改動物的研發成果不斷產出,目前基改動物的研發方向以醫藥用途最多,其次像是環保、食用、抗氣候變遷等,均有相關的研究投入。隨著研發成果的累積,美國也開始構思基改動物的規範議題,2008年9月,美國FDA及APHIS分別就基改動物提出規範細節及資訊調查的公告。 由於美國並未對基改生物訂定管理專法,而是利用既有的法規體系來管理基因改造生物,而既有法規原各有其規範目的,因此如何從這些既有法規的規範目的出發,闡述其用來規範基改動物的適當連結,以及相關主管機關將如何運用既有法規來管理基改動物,便成為研議的重點。 目前FDA內的CVM(Center for Veterinary Medicine)已率先宣告其對基改動物的主管權限,並公告「基因重組動物管理之產業指導原則(草案)」(Draft Guidance for Industry on the Regulation of Genetically Engineered Animals)。FDA認為,由於轉殖進入基改動物體內的重組DNA構體(rDNA construct),已對動物本身的結構與功能(construct and function)產生影響,符合其依聯邦食品藥品及化妝品管理法(Federal Food, Drug, and Cosmetic Act)規定所稱之藥(drug)的定義,因此,FDA宣告其對所有的基改動物(精確來說是轉殖於其體內的重組DNA構體),將視以動物用新藥(new animal drug)管理之,至於基改動物後續可能有不同的用途,則另須符合相關的產品主管法規,始可上市。在APHIS部分,其主要負責動物健康之把關,目前APHIS正對外進行廣泛的資訊蒐集與調查,以作為其後續研擬進一步的管理規則或政策之參考依據。
挪威政府提案修改著作權法,將處罰把CD音樂複製成MP3檔案之行為為解決日益猖狂的網路侵權行為,挪威政府已提出著作權法修正草案,針對侵害著作權及網路盜版行為處以罰金及三年以下有期徒刑之刑責。其中最主要的就是要遏止破解DVD及CD之科技保護措施以及處罰提供軟硬體進行破解之行為。不過,在修正草案下,為個人使用之目的而複製CD或DVD之行為,即便在此過程中意味有破解科技保護措施之行為存在,仍不構成違法;但是,若破解科技保護措施而將CD歌曲轉換成MP3格式則構成侵權行為。 此一修正案的提出雖獲業界一致喝采,但是亦受到學者的抨擊,認為此修正案內容定義不清,完全無法執行。由於挪威國會預計於今年三、四月審查此案,若能順利過關,最快將於今年七月正式施行,不過未來如何發展,仍存在相當變數,值得追蹤觀察。
日本簽署SBOM國際共通指引,強化軟體弱點管理,全面提升國家網路安全由美國網路安全暨基礎設施安全局(Cybersecurity and Infrastructure Security Agency, 簡稱CISA)自2024年以來,持續主導並規劃《SBOM網路安全之共同願景》(A Shared Vision of Software Bill of Materials(SBOM) for Cybersecurity)之指引訂定,作為保障網路安全之國際共通指引。於2025年9月3日,由日本內閣官房網路安全統括室為首,偕同經濟產業省共同代表日本簽署了該份指引,包含日本在內,尚有美國、德國、法國、義大利、荷蘭、加拿大、澳洲、紐西蘭、印度、新加坡、韓國、波蘭、捷克、斯洛伐克等共計15個國家的網路安全部門,皆同步完成簽署。以下為指引之重點內容: 1. 軟體物料清單的定位(Software Bill of Materials, 簡稱SBOM) SBOM於軟體建構上,包含元件內容資訊與供應鏈關係等相關資訊的正式紀錄。 2. 導入SBOM的優點 (1) 提升管理軟體弱點之效率。 (2) 協助供應鏈風險管理(提供選用安全的軟體,提升供應商與使用者之間溝通效率)。 (3) 協助改善軟體開發之進程。 (4) 提升管理授權軟體之效率。 3. SBOM對於利害關係人之影響 (1) 使軟體開發人員可選擇最符合需求的軟體元件,並針對弱點做出適當處置。 (2) 軟體資訊的透明化,可供採購人員依風險評估決定是否採購。 (3) 若發現軟體有新的弱點,使軟體營運商更易於特定軟體與掌握弱點、漏洞。 (4) 使政府部門於採購流程中,發現與因應影響國家安全的潛在風險。 4. SBOM適用原則與相關告知義務 確保軟體開發商、製造商供應鏈的資訊透明,適用符合安全性設計(Security by Design)之資安要求,以及須承擔SBOM相關告知義務。 近年來軟體物料清單(SBOM),已逐漸成為軟體開發人員與使用者,於管理軟體弱點上的最佳解決方案。然而,針對SBOM的作法與要求程度,各先進國家大不相同,因此透過國際共通指引的簽署,各國對於SBOM的要求與效益終於有了新的共識。指引內容不僅建議軟體開發商、製造商宜於設計階段採用安全設計,以確保所有類型的資通訊產品(特別是軟體)之使用安全,也鼓勵製造商為每項軟體產品建立SBOM並進行管理,包含軟體版本控制與資料更新,指引更強調SBOM必須整合組織現有的開發與管理工具(例如漏洞管理工具、資產管理工具等)以發揮價值。此份指引可作為我國未來之參考借鏡,訂定相關的軟體物料清單之適用標準,提升政府部門以及產業供應鏈之網路安全。
中國大陸首例案例認定AI模型開發之提示詞及運作規則可受營業秘密保護美國實務界律師於2026年8月24日撰文分享中國大陸市場監管總局認定AI模型開發過程所使用之專屬提示詞(prompt)範本、審查規則、標注規範等資料,被認為可構成營業秘密之首例案例。 據查,中國大陸市場監管總局於8月20日公布六起侵害營業秘密典型案例,其中案例三為中國大陸浙江省杭州市市場監管局查處孫某侵害人工智慧垂直領域專用模型營業秘密案。孫某任職於A企業期間,負責研發垂直領域AI審查模型並掌握核心機密資料;其在職期間另利用配偶身分設立並實際控制B公司,嗣後將A企業AI模型之專屬提示(prompt)範本、審查規則、標注規範等資料提供予B公司,用於開發同類AI模型。 經該案產業專家論證,上述資料組合形成之場景智能審查一體化方案,符合營業秘密法上之秘密性、經濟價值、合理保密措施(中國大陸稱:非公知性、商業價值及保密管控)等要件,因而被認定為AI垂直領域專用模型之新型集成式營業秘密。而孫某違反入職A公司時簽署之專項保密契約,故中國大陸杭州市市場監管局於2026年5月28日依《中華人民共和國反不正當競爭法》命令孫某停止洩密及未經授權使用行為,並裁罰人民幣35萬元;B公司相關營業秘密侵權行為則另案處理。 本案被認為是中國大陸首例AI垂直領域專用模型營業秘密案件,顯示AI模型開發所涉及之營業秘密保護客體已不限於傳統程式碼或技術文件。AI模型提示詞(prompt)、審查規則、標注規範及整合性技術方案等非標準化資訊,如符合營業秘密要件,亦可能受到保護。本案顯示對於企業而言,除防範員工將機密資訊輸入外部AI工具之風險外,亦應辨識AI模型開發過程形成之技術資訊,並評估納入機密分級、存取權限及人員保密等管理措施。對此,資策會科法所創智中心於2026年8月21日公告《人工智慧(AI)應用之TIPS管理指引》(草案),指出AI應用可能帶來智財風險。企業除應注意AI模型開發之風險外,使用AI輔助工作時,亦可參照指引,將AI智財風險納入既有智財管理機制,如機密分級、研發審查、教育訓練、文件管制及外部合作管理等,以強化AI應用情境下之智財風險管理。。 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://keid.nat.gov.tw/tips/)