從無線上網壅塞困境-看Wifi發展趨勢
近年來，由於行動載具興起與數位內容蓬勃而生，導致各國於WiFi網路與行動網路皆面臨不敷使用之困境。為了增加WiFi頻寬與緩和行動網路壅塞，FCC主席Julius Genachowski於國際消費電子展(International Consumer Electronics Show)宣布將於5 Ghz頻段釋出共195 MHz之無需執照頻譜(Unlicensed Spectrum)，以解決Wifi困境，並促進快速、高容量的「Gigabit Wi-fi」之發展。FCC現階段仍須與其他聯邦部門合作，協調該頻段中WiFi與其他既有用途之干擾與共用的問題。即便如此，這仍是自2003年以降，將無需執照頻譜釋出給WiFi最多的一次，且估計能將現有WiFi提升35%效率。
另一方面，對於部分電信商將推動之多項措施，如建設40,000個小型基地台(Small Cells)、以Wifi Hotspot 2.0之規格，導入商用異質網路(Hetnet)，以充分利用WiFi於2.4GHZ(共83.5MHz)與5GHz(共555MHz)之頻段等，FCC主席Genachowski均表樂觀其成。上述措施可讓客戶在免額外付費、且不須複雜驗證下，藉由SIM卡自動導入WiFi，Genachowski認為此舉不僅充分利用頻譜資源、增加智慧型手機與平板銷量外，亦可改善目前行動網路壅塞之問題。
綜上所述，可窺見FCC將利用「Gigabit Wi-fi」之優勢，解決使用者於公眾頻繁往來之地點，諸如機場、市中心與大型會議場所等處，WiFi使用壅塞之問題。而此舉亦可解決家中有多個用戶、或同時使用不同載具時，造成網路緩慢之問題；至於，在行動網路上，亦有助於紓解行動數據流量，增加網路品質，促進更多APP孕育，帶動更多商機。
日本《人工智慧技術研究開發及應用促進法》簡介 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年06月25日 為全面性且有計畫地推動人工智慧（以下簡稱AI）相關技術之研發及應用，同時為改善國民生活和促進國家經濟健康發展做出貢獻，日本內閣於2025年2月28日提出《人工智慧技術研究開發及應用促進法》（以下簡稱本法）草案。 [1] 本法進一步於同年5月28日經參議院表決通過[2] ，通過之條文內容與2月28日提出之草案並無二致，惟5月27日內閣委員會另外通過20點附帶決議[3] ，其中涵蓋共多具體措施。本法於6月4日公布施行[4] ，以下將介紹本次日本《人工智慧技術研究開發及應用促進法》及附帶決議內容。 壹、立法緣由 近年AI技術及應用蓬勃發展，然而日本卻深感國內對AI發展不如其他主要國家，依據科學技術創新推進事務局（科学技術・イノベーション推進事務局，以下簡稱科技事務局）釋出之立法概要，本次立法主要有兩大理由 [5]： 一、國內AI技術開發、應用起步緩慢 科技事務局引用史丹佛大學於2024年所發布之《AI指數報告》（AI Index Report 2024），該份報告彙整2023年各國對於AI相關產業之民間投資額，如下圖所示。從此圖可知，作為世界主要經濟體的日本，對於AI的民間投資於2023年竟僅有6.8億美元，遠遠不及美國的670.22億美元、中國77.6億美元及英國37.8億美元。[6] 圖一、各國對於AI相關產業民間投資額統計 資料來源：STANFORD INSTITUTE FOR HUMAN-CENTERED AI [HAI], Artificial Intelligence Index Report (2024). 此外，根據日本總務省於2024年所發布之調查結果，如下圖所示，日本僅有9.1%的國民有使用過生成式AI之經驗，相較於中國的56.3%、美國的46.3%、英國的39.8%及德國的34.6%，仍有相當程度之落後。 [7] 圖二、各國國民使用過生成式AI之經驗調查 資料來源：総務省，令和6年版情報通信白書 不僅國民的AI使用率低，日本總務省亦針對企業將AI運用於其業務進行調查，如下圖所示，目前有在使用AI之企業僅有46.8%（包含已取得具體成效及尚未取得成效），其餘53.2%之企業則正在測試階段、正在商議導入或至今仍未討論導入。對比中國的95.1%、德國的80.6%及美國的78.7%，雖不如國民使用率落後，但仍有不少進步空間。[8] 圖三、各國企業業務中AI運用情形調查 資料來源：総務省，令和6年版情報通信白書 二、多數國民對於AI仍感到不安 科技事務局引用KPMG於2023年所發布的《全球AI信任研究報告》（Trust in AI: A Global Study 2023），僅有13%的日本國民認為現行法規已足以確保AI可被安全使用，亦低於中國的74%、德國的39%及美國的30%。此調查結果亦如實反映出有77%的日本國民迫切希望國內能針對AI訂定相關規範。[9] 除上述兩項主要理由外，考量日本有需要進一步促進創新發展、積極應對AI產生之風險，因此科技事務局決定訂立新的AI法規。 貳、立法重點 《人工智慧技術研究開發及應用促進法》總計28條，共分為四個章節，包含第一章總則（第1條至第10條）、第二章基本政策實施（第11條至第17條）、第三章人工智慧基本計畫（第18條）及第四章人工智慧戰略本部（第19條至第28條）。考量依法規條文及章節順序不易說明，以下將以科技事務局所提供之立法概要之脈絡進行說明。 一、目的 第1條即說明本法旨在全面且有計畫地制定AI相關政策，推動AI技術之研發與應用，以改善國民生活並為國民經濟發展做出貢獻。 二、基本理念 第3條亦規定AI技術之研發與應用應以提升AI產業之國際競爭力為目標，希冀藉由AI技術創造高效率新業務，並得以應用於國民日常生活與經濟活動之各階段，另考量AI技術若經不當使用，將有助漲犯罪行為或洩漏個資等風險發生之可能性，故應確保AI技術之正確使用。最後，同條亦規定日本應在AI技術之研發與應用上進行國際合作，並努力在國際合作中取得主導地位。 三、AI戰略本部 本法第四章皆為設立AI戰略本部相關之條文，第19條、第20條及第25條第2項規定AI戰略本部應由內閣所設立，其職責有以下兩項： （一）研擬AI基本計畫草案，並推動相關事宜。 （二）促進AI相關技術研發及應用相關重要政策之規劃、提案及統籌協調等事宜。 （三）除本法規定的事項外，總部相關必要事項由政令規定。 為使AI戰略本部可順利履行上述職責，第25條賦予AI戰略本部認為有必要時，得向行政機關、地方公共團體、獨立行政機構、地方獨立行政機構的首長以及公共機關的代表，要求提供資料、發表意見、進行說明及提供其他必要協助。 第21條至第28條則為與本部組成相關之規定，其規定AI戰略本部組成成員包含以下三個職位： （一）部長：由總理擔任，掌管總部事務，並領導監督總部工作人員。 （二）次長：由官房長官及AI戰略大臣（由總理任命）擔任，負責協助部長履行職責。 （三）由除部長、次長以外的所有國務大臣組成。 四、AI基本計畫 如上所述，AI戰略本部重要職責之一，即研擬AI基本計畫草案。依第18條規定，總理應將AI戰略本部所研擬之AI基本計畫草案，提請內閣決定是否同意草案內容，待內閣作成決定後，總理應立即公布AI基本計畫。 同條亦明定AI戰略本部應以前述第二節的基本理念及以下第五節的基本政策實施之相關規定為基礎，研擬AI基本計畫草案，其應涵蓋之事項包含： （一）AI技術研發及應用政策實施的基本方針。 （二）為促進AI技術研發及應用，政府應全面性且有計畫地實施政策。 （三）政府為能全面性且有計畫地實施政策所採取的必要措施。 五、基本政策實施 第二章所涵蓋之第11條至第17條則規定政府應執行之基本政策實施事項，包含： （一）促進AI技術研發 依第11條規定，國家應採取措施促進AI技術研發，使AI技術可順利從基礎研究階段進展至實際應用階段，並在研發機構間建立研發成果得以互相流通之制度，同時提供研發成果資訊。 （二）提升基礎設施建置與使用 依第12條規定，國家應採取措施建置AI基礎設施，包含AI技術研發及應用所需之大規模資料處理、資通訊、電磁紀錄儲存等設備及為特定目的所收集之資料集等，並使AI基礎設施得以廣泛供研發機構或企業所使用。 （三）確保符合國際規範 依第13條規定，國家應根據國際規範制定基本方針並採取其他必要措施，以確保AI技術之研發及應用得以適當之方式進行。 （四）確保人力資源 依第14條規定，國家應與地方政府、研發機構和企業緊密合作，並採取必要措施，以確保、培訓和提升各領域人才的專業素質，使其具備AI技術從基礎研究至實際應用於民眾生活或經濟活動之各階段所需之專業知識，並提升其專業知識之廣度及深度。 （五）提升教育 依第15條規定，國家應提升與AI技術相關之教育與學習、辦理推廣活動或採取其他必要措施，以增進大眾對AI技術之認知與興趣。 （六）研究調查 依第16條規定，國家應掌握國內外AI技術研發及應用之最新趨勢，並進行有助於AI技術研發及應用發展之研究與調查，包含分析因不正當目的或不適當方法研發應用所導致國民受侵害之案例，及針對不正當使用之因應對策。 同時，國家亦應根據此類研究調查成果，向研發機構、企業和其他人員提供指導、建議和最新資訊，並採取其他必要措施。 （七）國際合作 依第17條規定，國家應進行AI技術研發及應用之國際合作，積極參與國際規範之制定過程。 六、職責 第4條至第8條分別規定國家、地方政府、研發機構、企業與國民應各司其職，其職責分述如下： （一）國家 依第4條規定，國家應依前述第二節的基本理念，制定並實施促進AI技術研發及應用之基本政策實施相關之計畫。此外，國家應在行政機關間積極應用AI技術，以提升行政效率。 （二）地方政府 依第5條規定，地方政府應依前述第二節的基本理念，在與國家進行適當分工後，結合各地方特色，制定並實施自主政策，以促進AI技術之研發及應用。 （三）研發機構 依第6條規定，大學及研發機構應依前述第二節的基本理念，積極進行AI技術之研發，推廣其成果，培育具有專業性和廣泛知識之人才，並協助國家與地方政府之政策實施，而國家與地方政府則應促進大學研究活動，尊重研究人員自主權及將各大學之特色納入考量。 此外，研發機構應進行跨領域或綜合性研發，同時為有效推動AI技術研發，應綜合考量人文科學及自然科學等領域之專業知識。 （四）企業 依第7條規定，任何企業有意開發或提供使用AI技術之產品或服務，或任何其他有意在其業務活動中使用AI技術，應依前述第二節的基本理念，提升其業務之效率和品質。 此外，上述企業應透過積極使用AI技術創造新興產業，並須配合執行國家依第4條所定之措施及地方政府依第5條所定之措施。 （五）國民 國民應依前述第二節的基本理念，加深對AI技術之認知與興趣，並盡可能配合執行國家依第4條所定之措施及地方政府依第5條所定之措施。 七、附帶決議 本次立法過程除條文本身外，5月27日內閣委員會亦通過20點附帶決議，針對政府實施本法時應採取之適當措施進行補充說明，以下摘錄重點說明 ：[10] （一）政府應以「以人為本之AI社會原則」為基礎，進行AI技術研發及應用。 （二）政府制定AI基本計畫和基本方針，或執行政策措施時，應將風險降至最低，並考量推廣AI之益處。 （三）企業和國民應充分了解AI應用之注意事項及規避風險之措施，並透過教育使國民了解AI合理使用方法及其風險。 （四）政府針對AI應用導致之失業或貧富差距擴大採取必要措施。 （五）政府應透過法規打擊AI技術之濫用，特別是利用兒童圖像產生之深偽色情內容，並加強對網站管理員刪除違法內容之監管，保護受害者。 （六）政府和民間機構將合作開發以日語為基礎之大型語言模型。 （七）政府應消除新創企業等新進者之壁壘，創造公平開放之市場環境。 （八）政府應將AI定位為國家戰略重要領域。 （九）政府應考慮電力供需，策略性地建設資料中心。 （十）政府應以跨學科之觀點強化對AI人才之培養，並確保足夠有投資。 （十一）政府應積極營造有利於國家、地方政府、企業應用AI之環境，並避免因營運效率提升而出現裁員情形。 （十二）政府應執行降低AI風險之措施，並進行公私合作以確保安全。 （十三）政府於進行調查和指導時，應避免施加過重之負擔或要求過多資訊揭露，同時考慮保護企業之商業機密等智慧財產權。 （十四）政府於國民權益受害之個案進行調查和指導時，應即時自企業或服務使用者和人工取得資訊，以便迅速發現個案並因應。 （十五）針對依《廣島人工智慧進程國際行為準則》負有報告義務之企業，政府應最大限度地減少其與現行國內法規之報告義務之重複。 （十六）政府應不斷修訂本法及其他相關計畫與方針，以確保AI應用能促進國民生活改善和國民經濟發展，並及時應對新風險。 （十七）AI戰略總部之組織架構，應消除各部會、機構垂直分工造成之弊端，並積極自民間招募人才。 （十八）政府應儘早成立由AI倫理、法律和社會議題等領域專家組成的智庫機構。 （十九）如出現現行法規難以因應之新風險，政府應考慮導入風險導向之概念，依風險等級而採取不同監管措施。 （二十）因應AI應用產生之智慧財產權相關侵權行為，政府應參考其他國家之情形，探討因應措施。 參、總結 日本緊接著韓國之後，成為亞洲第二個在法律層級通過AI法規的國家，惟相較歐盟或韓國通過的AI法，日本在法律條文的訂定上，主要是針對政府與各界之職責進行規範，而缺乏對於AI技術開發或應用風險之監管。儘管附帶決議中較多具體內容，仍須待AI基本計畫訂定後，日本對於AI技術開發或應用之監管模式才會有較清晰之雛形。 考量到日本尚有通過20點附帶決議，日後仍可關注AI戰略本部如何依據AI法及附帶決議擬定AI基本計畫，未來或可成為我國人工智慧法制政策規劃之參考依據。 [1]人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律案（第217回閣法第29号）。 [2]〈議案情報：人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律案〉，参議院，https://www.sangiin.go.jp/japanese/joho1/kousei/gian/217/meisai/m217080217029.htm（最後瀏覽日：2025年6月11日）。 [3]参議院，〈人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律案に対する附帯決議〉，https://www.sangiin.go.jp/japanese/gianjoho/ketsugi/current/f063_052701.pdf（最後瀏覽日：2025年6月11日）。 [4]人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律法律（令和7年法律第53号）。 [5]內閣府，〈人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律案（AI法案）概要〉，https://www.cao.go.jp/houan/pdf/217/217gaiyou_2.pdf（最後瀏覽日：2025年6月11日）。 [6]STANFORD INSTITUTE FOR HUMAN-CENTERED AI [HAI], Artificial Intelligence Index Report (2024), https://hai.stanford.edu/assets/files/hai_ai-index-report-2024-smaller2.pdf (last visited June 11, 2025) [7]総務省，〈令和6年版情報通信白書〉，https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r06/pdf/n1510000.pdf（最後瀏覽日：2025年6月11日）。 [8]総務省，〈令和6年版情報通信白書〉，https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r06/pdf/n1510000.pdf（最後瀏覽日：2025年6月11日）。 [9]KPMG, Trust Inartificial Intelligence: Country Insights on Shifting Public Perceptions of AI (2023), https://assets.kpmg.com/content/dam/kpmgsites/xx/pdf/2023/09/trust-in-ai-country-insight.pdf.coredownload.inline.pdf (last visited June 11, 2025). [10]参議院，〈人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律案に対する附帯決議〉，https://www.sangiin.go.jp/japanese/gianjoho/ketsugi/current/f063_052701.pdf（最後瀏覽日：2025年6月11日）。
美國衛生及公共服務部提出策略草案，以緩解健康資訊科技對醫護人員所造成的負擔美國衛生及公共服務部（U.S. Department of Health and Human Services, HHS）依21世紀醫療法（21st Century Cures Act）於2018年11月28日公布由國家健康資訊技術協調辦公室（Office of the National Coordinator for Health Information Technology, ONC）與美國聯邦醫療保險和補助服務中心（Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS）共同起草的「減輕使用健康資訊科技及電子健康紀錄所造成的管制與行政負擔之策略（Strategy on Reducing Regulatory and Administrative Burden Relating to the Use of Health IT and EHRs）」草案，以緩解健康資訊科技（Health Information Technology）於臨床使用的負擔。 雖然資通訊科技的進步促進許多產業的發展，卻在醫療產業造成應用上的問題，如臨床醫師會花費更多的時間、人力成本於登載電子健康紀錄，而壓縮與患者溝通的時間。為改善這些問題，此草案針對臨床紀錄建檔（Clinical Documentation）、健康資訊科技的可用性與使用者經驗（Health IT Usability and the User Experience）、電子健康紀錄報告（EHR Reporting）、及公共衛生報告（Public Health Reporting）四大議題提出相對應的策略及建議採用的措施。並以三個主要方向為討論主軸：降低臨床醫師紀錄患者健康資訊所耗費的人力時間成本、降低臨床醫師、醫院與健康照護機構（health care organizations）為達到報告規範標準而耗費的人力時間成本、及促進電子健康紀錄在使用上的功能性與直覺性（functionality and intuitiveness），以期能促進醫病溝通，並進一步完善健康照護環境。此草案在2019年1月28日前開放公眾提出建議，並預計於2019年年底公布最終版本。
美國寬頻進步報告：寬頻部署有顯著改善但數位落差持續存在根據美國聯邦通訊傳播委員會（Federal Communications Commission, FCC）於2016年之寬頻進步報告，美國現行之標準為業者必須提供下載速度至少達25Mbps與上傳速度至少達3Mbps之寬頻服務，相較於2010年所設立之標準─下載速度至少達4Mbps與上傳速度至少達1Mbps的寬頻服務，顯示出美國在寬頻部署上有明顯的進步。然而，目前仍有3400萬美國人民所使用之寬頻服務並未達到上述FCC所設立之標準（25Mbps/3Mbps）。 這份報告亦顯示，持續之數位落差（digital divide）導致40%生活在鄉村以及部落地區之人民所使用之寬頻服務並未達到上述FCC所設立之標準（25Mbps/3Mbps）。此外，E-rate計畫方案之持續推行，雖使許多學校之網路連線已有顯著改善，但仍有41%之學校未能符合FCC之短期目標，亦即這些學校之寬頻連線仍無法供應數位學習之應用。基於以上理由，2016年之寬頻進步報告總結：寬頻部署並未被適時並合理的（timely and reasonable）適用於全體美國人。 該份報告亦認為當今的通訊服務應以固網及行動寬頻服務（fixed and mobile broadband service）之方式提供，彼此的功能不同並能互補。然而，FCC尚未建立行動寬頻服務標準，因此，行動寬頻之部署尚未能反映在目前之評估。 依據1996年電信法第706條之規定，FCC必須每年報告先進通訊能力之部署，是否讓每位美國人民都能適時且合理的使用。國會所定義之「先進通訊能力」（advanced telecommunications capability）必須具高品質之能力，可讓使用者傳輸以及接收高品質之聲音、數據資料、照片以及影像服務。 此份報告重點總結如下： ●全面部署： 目前仍有3400萬美國人（約10%人口）無法接取固網下載速度至少達25Mbps與上傳速度至少達3Mbps之寬頻服務。然而，相較於去年之5500萬美國人（約17%人口）未能接取該寬頻服務，今年已有顯著的改善。 ●鄉村與城市間之數位落差仍待改善： 仍有39%之鄉村人口（2340萬人）以及41%之部落人口（160萬人）無法接取該寬頻服務（25Mbps/3Mbps）。相較於都市僅有4%之人無法接取該寬頻服務，發展上仍不平等。但相較於去年報告所示，有高達53%鄉村人口以及63%部落人口無法接取寬頻服務，城鄉發展不均之程度已有改善。 ●學校之寬頻速度： 全國僅有59%之學校達到FCC所設立之短期目標，亦即100Mbps可以供1000位學生使用，並有極少數之學校達到長程目標，即1Gbps可供1000位學生使用。 這份報告首次將衛星寬頻服務列入評估，FCC對於衛星寬頻服務適用與固網寬頻服務採用同樣之標準（25Mbps/3Mbps）。然而，在評估過程中，尚未有任合衛星寬頻服務符合FCC所採行之寬頻標準。
我國去識別化實務發展－「個人資料去識別化過程驗證要求及控制措施」我國關於個人資料去識別化實務發展 財團法人資訊工業策進會科技法律研究所 2019年6月4日 壹、我國關於個人資料去識別化實務發展歷程 我國關於個資去識別化實務發展，依據我國個資法第1條立法目的在個資之隱私保護與加值利用之間尋求平衡，實務上爭議在於達到合理利用目的之個資處理，參酌法務部103年11月17日法律字第10303513040號函說明「個人資料，運用各種技術予以去識別化，而依其呈現方式已無從直接或間接識別該特定個人者，即非屬個人資料，自非個資法之適用範圍」，在保護個人隱私之前提下，資料於必要時應進行去識別化操作，確保特定個人無論直接或間接皆無從被識別；還得參酌關於衛生福利部健保署資料庫案，健保署將其所保有之個人就醫健保資料，加密後提供予國衛院建立健保研究資料庫，引發當事人重大利益爭議，終審判決（最高行政法院106年判字第54號判決）被告（即今衛福部）勝訴，法院認為去識別化係以「完全切斷資料內容與特定主體間之連結線索」程度為判準，該案之資料收受者（本案中即為衛福部）掌握還原資料與主體間連結之能力，與健保署去識別化標準不符。但法院同時強調去識別化之功能與作用，在於確保社會大眾無法從資料內容輕易推知該資料所屬主體，並有提到關於再識別之風險評估，然而應採行何種標準，並未於法院判決明確說明。 我國政府為因應巨量資料應用潮流，推動個資合理利用，行政院以推動開放資料為目標，104年7月重大政策推動會議決議，請經濟部標檢局研析相關規範（如CNS 29191），邀請相關政府機關及驗證機構開會討論，確定「個人資料去識別化」驗證標準規範，並由財政部財政資訊中心率先進行去識別化驗證；並以我國與國際標準(ISO)調和之國家標準CNS 29100及CNS 29191，同時採用作為個資去識別化驗證標準。財政部財政資訊中心於104年11月完成導航案例，第二波示範案例則由內政部及衛生福利部（105年12月通過）接續辦理。 經濟部標準檢驗局目前不僅將ISO/IEC 29100:2011「資訊技術－安全技術－隱私權框架」(Information technology – Security techniques – Privacy framework)、ISO/IEC 29191:2012「資訊技術－安全技術－部分匿名及部分去連結鑑別之要求事項」(Information technology – Security techniques – Requirements for partially anonymous, partially unlinkable authentication)，轉換為國家標準CNS 29100及CNS 29191，並據此制訂「個人資料去識別化過程驗證要求及控制措施」，提供個資去識別化之隱私框架，使組織、技術及程序等各層面得整體應用隱私權保護，並於標準公報(107年第24期)徵求新標準之意見至今年2月，草案編號為1071013「資訊技術－安全技術－個人可識別資訊去識別化過程管理系統－要求事項」(Management systems of personal identifiable information deidentification processes – Requirements)，主要規定個資去識別化過程管理系統(personal information deidentification process management system, PIDIPMS)之要求事項，提供維護並改進個人資訊去識別化過程及良好實務作法之框架，並適用於所有擬管理其所建立之個資去識別化過程的組織。 貳、個人資料去識別化過程驗證要求及控制措施重點說明 由於前述說明之草案編號1071013去識別化國家標準仍在審議階段，因此以下以現行「個人資料去識別化過程驗證要求及控制措施」（以下簡稱控制措施）[1]說明。 去識別化係以個資整體生命週期為保護基礎，評估資料利用之風險，包括隱私權政策、隱私風險管理、隱私保護原則、去識別化過程、重新識別評鑑等程序，分別對應控制措施之五個章節[2]。控制措施旨在使組織能建立個資去識別化過程管理系統，以管理對其所控制之個人可識別資訊(personal identifiable information, PII)進行去識別化之過程。再就控制措施對應個人資料保護法（下稱個資法）說明如下：首先，組織應先確定去識別化需求為何，究係對「個資之蒐集或處理」或「為特定目的外之利用」（對應個資法第19條第1項第4、5款）接著，對應重點在於「適當安全維護措施」，依據個資法施行細則第12條第1項規定，公務機關或非公務機關為防止個資被竊取、竄改、毀損、滅失或洩漏，採取技術上及組織上之措施；而依據個資法施行細則第12條第2項規定，適當安全維護措施得包括11款事項，並以與所欲達成之個資保護目的間，具有適當比例為原則。以下簡要說明控制措施五大章節對應個資法： 一、隱私權政策 涉及PII處理之組織的高階管理階層，應依營運要求及相關法律與法規，建立隱私權政策，提供隱私權保護之管理指導方針及支持。對應個資法施行細則第12條第2項第5款適當安全維護措施事項「個人資料蒐集、處理及利用之內部管理程序」，即為涉及個資生命週期為保護基礎之管理程序，從蒐集、處理到利用為原則性規範，以建構個資去識別化過程管理系統。 二、PII隱私風險管理過程 組織應定期執行廣泛之PII風險管理活動並發展與其隱私保護有關的風險剖繪。直接對應規範即為個資法施行細則第12條第2項第3款「個人資料之風險評估及管理機制」。 三、PII之隱私權原則 組織蒐集、處理、利用PII應符合之11項原則，包含「同意及選擇原則」、「目的適法性及規定原則」、「蒐集限制原則」、「資料極小化原則」、「利用、保留及揭露限制」、「準確性及品質原則」、「公開、透通性及告知原則」、「個人參與及存取原則」、「可歸責性原則」、「資訊安全原則」，以及「隱私遵循原則」。以上原則涵蓋個資法施行細則第12條第2項之11款事項。 四、PII去識別化過程 組織應建立有效且周延之PII去識別化過程的治理結構、標準作業程序、非預期揭露備妥災難復原計畫，且組織之高階管理階層應監督及審查PII去識別化過程之治理的安排。個資法施行細則第17條所謂「無從識別特定當事人」定義，係指個資以代碼、匿名、隱藏部分資料或其他方式，無從辨識該特定個人者，組織於進行去識別化處理時，應依需求、風險評估等確認注意去識別化程度。 五、重新識別PII之要求 此章節為選驗項目，需具體依據組織去識別化需求，是否需要重新識別而決定是否適用；若選擇適用，則保留重新識別可能性，應回歸個資法規定保護個資。 參、小結 國際上目前無個資去識別化驗證標準及驗證作法可資遵循，因此現階段控制措施，係以個資整體生命週期為保護基礎，評估資料利用之風險，使組織能建立個資去識別化過程管理系統，以管理對其所控制之個人可識別資訊進行去識別化之過程，透過與個資法對照個資法施行細則第12條規定之安全維護措施之11款事項，內化為我國業者因應資料保護與資料去識別化管理制度。 控制措施預計於今年下半年發展為國家標準，遵循個資法與施行細則，以及CNS 29100、CNS 29191之國家標準，參照國際上相關指引與實務作法，於技術上建立驗證標準規範供產業遵循。由於國家標準無強制性，業者視需要評估導入，仍建議進行巨量資料應用等資料經濟創新業務，應重視處理個資之適法性，建立當事人得以信賴機制，將有助於產業資料應用之創新，並透過檢視資料利用目的之合理性與必要性，作為資料合理利用之判斷，是為去識別化治理之關鍵環節。 [1] 參酌財團法人電子檢驗中心，個人資料去識別化過程驗證，https://www.etc.org.tw/%E9%A9%97%E8%AD%89%E6%9C%8D%E5%8B%99/%E5%80%8B%E4%BA%BA%E8%B3%87%E6%96%99%E5%8E%BB%E8%AD%98%E5%88%A5%E5%8C%96%E9%81%8E%E7%A8%8B%E9%A9%97%E8%AD%89.aspx（最後瀏覽日：2019/6/4） 財團法人電子檢驗中心網站所公告之「個人資料去識別化過程自評表_v1」包含控制措施原則、要求事項與控制措施具體內容，該網站並未公告「個人資料去識別化過程驗證要求及控制措施」，故以下整理係以自評表為準。 [2] 分別為「隱私權政策」、「PII隱私風險管理過程」、「PII之隱私權原則」、「PII去識別化過程」、「重新識別PII之要求」。