2011年個人資料外洩事件與前年相比減少128件,總數為1551件-預測賠償金額比前年擴大1.5倍

  日本2011年個人資料外洩事件及事故的件數比前年減少為1551件,但洩漏的個人資料筆數卻超過前年一成以上,約有600萬筆個人資料外洩。從數字來看預估的賠償金額是超過1900億日幣。

 

  日本網路資安協會(JNSA)與資訊安全大學研究所的原田研究室及廣松研究室共同針對報紙集網路媒體所報導的個人資料外洩相關事件及事故所進行的調查所做的結論。

 

  新力集團旗下的海外公司雖然發生合計超過1億筆的大規模個人資料外洩的意外,但此一事故並無法明確判別是否屬於個人資料保護法的適用範圍,因此從今年的調查對象裡排除。

 

  在2011年發生的資料外洩事件有1551件,比起前年的1679件減少128件,大約跟2009年所發生的個人資料外洩差不多水準。外洩的個人資料筆數總計約628萬4363筆,與前年相較約增加70萬筆。平均1件約洩漏4238筆個人資料。

 

  將事故原因以件數為基礎來分析,可以發現「操作錯誤」佔全體的34.8%為第一位,其次是「管理過失」佔32%,再接下來是「遺失、忘記帶走」佔13.7%。但以筆數來看,值得注意的是「管理過失」佔37.7%最多,但「操作錯誤」就僅有佔2.3%的少數。

 

  再以佔全體事件件數5%的「違法攜出」就佔了全體筆數的26.9%;在佔全體件數僅有1.2%的「違法存取」卻在筆數佔了20.9%,可以看到平均每一件的受害筆數有開始膨脹的傾向。

 

  再者從發生外洩原因的儲存媒體來看,紙本佔了以件數計算的68.7%的大多數,以USB記憶體為首的外接式記憶體佔了10.1%;但以筆數計算的話,外接式記憶體佔了59.1%、網路佔了25.5%的不同的發生傾向。

 

  從大規模意外來看,金融機關與保險業界是最值得注意,前10件裡佔了7件。從發生原因來看,「違法攜出」及「內部犯罪」所造成的事故10件中有4件,其次是「管理過失」。規模最大的是山陰合同銀行的受委託人將業務所需的165萬7131件個人資料攜出的事故。

 

  依據2011年所發生的事件及事故的預估賠償額是1899億7379萬日幣。遠超過前年的1215億7600萬日幣。平均一起事件預估損害賠償金額有1億2810萬日幣,每人平均預估賠償金額是4萬8533日幣。

相關連結
※ 2011年個人資料外洩事件與前年相比減少128件,總數為1551件-預測賠償金額比前年擴大1.5倍, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=5921&no=67&tp=1 (最後瀏覽日:2026/03/09)
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日本於「再興戰略2016」中公布今後醫療等領域徹底ICT化之相關政策

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澳洲數位轉型局12月發布《政府負責任使用人工智慧政策2.0》,以強化公部門之AI風險管理

2025年12月初,澳洲數位轉型局(Digital Transformation Agency,下稱DTA)發布《政府負責任使用AI政策2.0》(Policy for the responsible use of AI in Government 2.0),旨在進一步強化公部門在AI的透明度、問責性與風險管理能力,於2025年12月15日生效,取代 2024年9月實施的過渡版本。 一、適用範圍 政策適用於所有非企業型聯邦實體(Non-corporate Commonwealth entities),即不具獨立法人地位、直接隸屬於政府的機關或單位。企業型聯邦實體則被鼓勵自願遵循。政策定位為「補充與強化既有法制」,非另訂獨立規範,因此在實務中須與公務員行為準則、資安規範及資料治理制度併行適用。 二、政策重點 在政策施行的12個月內,適用機關須完成以下要求,以確保落實AI治理架構: (一)制度建置 1. AI 透明度聲明:機關須在政策生效後 6 個月內發布「AI 透明度聲明」,公開 AI 使用方法與現況。聲明中須說明機關風險管理流程、AI 事件通報機制及內外部申訴管道,確保使用過程透明、可追蹤。 2. 人員指定與培訓: 機關須指定制度問責人員(Accountable officials)以及AI使用案例承辦人(Accountable use case owners)。 所有員工皆須進行關於負責任使用AI的培訓,機關並依員工職務權責提供個別員工進階訓練。 3. 建立內部AI使用案例註冊清單(Internal AI use case register),以供後續追蹤 該清單至少包含: (1)使用案例負責人(Accountable use case owners):記錄並持續更新範疇內 AI 使用案例的指定負責人。 (2)風險等級(Risk rating):AI使用案例的風險等級資訊。 (3)異動紀錄:當使用案例的風險評級或負責人變更時,須即時更新清單。 (4)自定義欄位:各機關可根據其需求,自行增加欄位。 (二)AI 使用案例範疇判斷 機關須在評估所有新案例,依以下特徵判斷AI應用是否屬於「範疇內(In-scope)」的應用: 1.對個人、社群、組織或環境造成重大損害。 2.實質影響行政處分或行政決策。 3.在無人工審查的情況下,大眾將直接與AI互動或受其影響。 4.涉及個人、敏感資料等資訊。 (三)進階風險評估 依AI影響評估工具(Impact Assessment Tool)針對公眾近用權;不公平歧視;加重刻板印象;損害人、組織或環境;隱私顧慮;資料敏感之安全顧慮;系統建置之安全顧慮;公眾信任等8類別,加以判斷範疇內AI應用,若有任一類別被評為「高風險」,即判定為「高風險」;若所有類別中最高的分數為「中風險」,則整體判定為中風險。 判定為中、高風險之AI應用,均需進行全面審核。中風險須列出所有中風險項目及其控管措施,主要為內部控管;而高風險則要求向DTA報告,且每年至少進行一次全面審核與風險再評估。 澳洲欲透過發布AI透明度聲明、更新AI使用案例註冊清單、強制執行AI應用之風險評估及人員培訓,確保公部門對AI的負責任使用與問責。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》,落實AI資料管理與追蹤。 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://www.tips.org.tw)

為杜絕網路盜版行為,美國網路服務提供者合作建置Six Strikes系統

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