經濟部技術處研究機構智慧財產管理制度評鑑與台灣智慧財產管理規範(TIPS)驗證內容比較
陳依婷
法務專員 編譯整理
2019年7月24日歐盟執行委員會公布保障歐洲安全之措施，其中針對網路安全部分，將以2017年宣布之網路安全措施為基礎，建立網路安全相關之研究與協調單位，以投資培植歐盟更強大和更具開拓性的網路安全能力。該研究與協調單位預計於歐盟範圍內，以成員國內660多個網路安全專家中心的專業知識基礎，建立一個相互聯繫的網路安全產業和研究系統。此舉有助歐盟及成員國積極推行網路安全產業政策，並為產業和公共部門面臨的網路安全挑戰提出突破性解決方案。建立的相關研究與協調單位分別為： 一、歐盟網路安全產業科技研究能力中心（The European Cybersecurity Industrial, Technology and Research Competence Centre）：此中心旨在培植網路安全能力社群，推動網路安全技術進程。並藉由分配補助金及執行採購來實踐數位歐洲及歐洲地平線計劃。 二、國家網路協調中心（Network of National Coordination Centres）：每個會員國提名一個國家協調中心，為國家級聯絡點，負責聯絡網路安全能力社群及歐盟網路安全產業科技研究能力中心。國家網路協調中心是受國家支持採取行動的守門人（gatekeeper），同時可以向國家、地方系統提供資金。 三、網路安全能力社群（The Cybersecurity Competence Community）：該社群為涉及網路安全技術的大型、開放及多樣化的組織。參與者有研究機構、供需產業雙方及國營部門。並為歐盟網路安全產業科技研究能力中心提供活動及工作計劃。
OECD公布「為中小企業永續發展提供資金—推動力、阻力和政策」研究報告OECD於2022年12月6日公布一份標題為「為中小企業永續發展提供資金—推動力、阻力和政策」（Financing SMEs for sustainability — Drivers, Constraints and Policies）的報告，報告中檢視現行支援中小企業參與永續金融的工具與政策，並指出政府在制定公共政策與支援措施時應考慮的要點，期能加速中小企業的綠色轉型。 報告中首先分析中小企業綠色轉型的阻力與推動力。在阻力方面，中小企業由於規模小，不易取得銀行的融資，也無多餘人力關注綠色議題與相關可用資源的發展，因此不敢貿然從事具有高度不確定性的綠色投資，綠色轉型意識普遍低落。更由於中小企業永續金融生態系的參與者廣泛，包括國際及國家法規和準則的制定者、政策制定者、永續資金提供者、ESG的中介機構等，這些永續機構、工具及實踐行動會隨著永續金融發展持續增加，令中小企業無所適從。在推動力方面，包含消費者的永續意識提升、越來越多金融機構與投資者將永續績效納入投資決策考量，以及氣候變遷與淨零轉型帶來的商機，皆使得中小企業有必要加強綠色轉型的努力，才能從淨零商機中獲利，免於陷入競爭劣勢。 為了提高中小企業綠色轉型的動機，OECD建議可透過財務性及非財務的支援，雙管齊下。目前財務性的支援以融資工具為主流，其它還有綠色基金、補助金、津貼、補貼、減稅、降低費用、股權或混合式的支援工具等。非財務性的支援則有與永續相關的技術支援、意見提供、諮詢服務和教育培訓等。這些主要是透過政府、金融機構、或是國際倡議進行，也有政府及民間機構獨自或合作建立的線上平台，提供一站式的服務，使得資源的取得更加便捷有效率。 中小企業永續金融仍存在許多問題需要進一步了解與因應，包括中小企業的淨零轉型意識與知識間的落差、永續金融資訊的不足、環境績效評量與報告能力的欠缺，以及該如何強化中小企業永續金融生態系，以增加永續金融的供需量等。OECD未來會繼續深入探究這些議題，支援落實「2022年G20/OECD更新中小企業融資高級別原則」（the 2022 Updated G20/OECD High Level Principles on SME Financing）中新增的「加強永續金融」原則，這顯示推動中小企業永續金融已是國際共識，我國政府與業者也應及早擬訂對策因應之。
英國發布人工智慧網路資安實務守則英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」（Code of Practice for the Cyber Security of AI，以下簡稱「實務守則」），目的是提供人工智慧（AI）系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引，以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險，並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施，以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同，因此產生新的資安風險，主要包含以下： 1. 資料投毒（Data Poisoning）：在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料，影響模型訓練結果，導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆（Model Obfuscation）：攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為，以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理，可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令（Indirect Prompt Injection）：藉由輸入經精心設計的指令，使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性，實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段，並針對相關角色提出指導。角色界定如下： 1. 人工智慧系統開發者（Developers）：負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈（Supply chain）：涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則，以確保人工智慧系統的安全性與可靠性： 1. 風險評估（Risk Assessment）：識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理（Data management）：確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用，並採取完善管理措施。 3. 模型安全（Model Security）：在模型訓練、部署和使用階段，均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全（Supply chain security）：確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針，期望各角色能有效落實AI系統安全管控，促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。
中國大陸重新核定農業轉殖基因安全評估試驗收費標準中國大陸國家發展改革委員會及財政部重新核定農業轉殖基因安全評估試驗收費標準，擴大相關試驗範圍，並於去（2005）年12月29日公告實施，有效期2年，而農業部2003年的第303號公告同時廢止。2003年的公告僅針對「環境安全檢測」與「食用安全檢測」訂定收費標準，但是隨著基改作物種植面積與種類逐年增加，因此增列了中間試驗、環境釋放、生產性試驗在進行安全評價時，也需要收取相關費用。