美國資訊安全分析新挑戰：巨量資料（Big Data）之應用
在2013年的國際資訊安全會議（RSA Conference）上，資安專家紛紛表示，將Big Data技術應用於資訊安全分析的項目上，確實可以幫助企業建立更佳的情勢判斷能力，但在實際執行過程中是一大挑戰。
資安廠商如RSA和賽門鐵克公司，在會議上表示目前的策略是透過新的數據匯集、比對和分析協助企業篩選、過濾結構化和未結構化資料的威脅指標，這是傳統的特徵偵測（signature-based）安全工具無法做到的。
不像傳統的安全手段著重於阻斷攻擊，新的技術強調偵測並立即回應違犯行為，也就是提前遏止任何違犯行為，協助企業作全面性的偵測而不擔心有所遺漏。
由於越來越多的美國政府機關和民間企業遭受到針對性和持續性的攻擊，巨量資料技術的應用需求激增。企業內部都累積著大量的數據和多元的數據種類，而需要動新技術來保護這些數據資料免於惡意人士或對手的竊取或其他侵害行為。企業應該要因應實際面臨的威脅和所獲悉的威脅情報來建立安全模型，取代部署特定產品和外圍系統的防禦。
美國無論是政府機關或民間企業都被捲入了不對稱戰爭-對手是武器精良、準備充分並有嚴密組織的網路敵人。
「駭客只需要攻擊成功一次，但我們必須每次都是成功的」賽門鐵克的總裁deSouza表示。「因此與其專注的在阻擋所有威脅，更好的辦法是使用巨量資料技術偵測侵入行為並消解之」。而在會議中資安專家都肯認至少從理論上來說，以巨量資料技術強化資訊安全是很好的想法。
不過另有其他的說法，金融服務企業LSQ的首席安全及法務主管皮爾遜認為，許多人的電腦紀錄檔和所有的電子裝置都早就被侵入滲透了，這才是問題所在。他表示，目前現存的SIEM（安全性資訊及事件管理）工具可以讓企業聚集來自許多個安全設備的巨量登錄數據整合在同一系統內，但真正的問題是，SIEM工具必須要有能力分析數據並找出關聯性，如此才能偵測到駭客入侵的前兆證據和真實的入侵行為，這和彙整數據是不同的兩件事。許多企業所面臨的問題不是缺乏數據資料，而是要如何為資訊安全的目的建立關聯規則和應用方式，以有效率的方式找出有用的巨量數據並進行分析，和留下可供進行訴訟使用的證據。
於今年 5 月中旬，歐盟無線頻譜政策小組 ( Radio Spectrum Policy Group ，以下簡稱 RSPG ) 對於是否允許使用用以提供廣播電視服務之頻段，提供多媒體服務 (multimedia services) 一事，表示意見並徵詢共眾意見，而所稱的多媒體服務係指於行動通信環境中，提供結合傳統廣播 ( 一對多 ) 以及通訊 ( 點對點 ) 的服務。於此次的公眾意見諮詢書中， RSPG 表示此次意見諮詢的目的旨在促進多媒體服務的提供，但亦指出多媒體服務的發展不應扭曲頻譜的整體使用規劃以及市場競爭。除此之外，亦不應與歐盟各會員國境內以促進文化及媒體多元化之媒介內容規範相左。而就如何導入多媒體服務一事， RSPG 考量核發新執照，或是重新檢視現有的執照制度，以允許業者得使用頻譜提供多媒體服務。此次的公眾意見諮詢將於 6 月 14 日 結束，其發展有待未來更進一步的觀察。
Rambus再興訟 南亞科、華亞挨告美國記憶體設計司Rambus1月25日向美國北加州地方法院提出侵權告訴，指控Hynix、南亞科技、華亞科技、英飛凌等四家DRAM廠，涉嫌侵犯Rambus的DDR2記憶體、GDDR2及GDDR3繪圖卡用記憶體等共18項專利。南亞科副總經理白培霖表示，還不了解Rambus實際的指控內容，一切仍在了解中。 Rambus三年前推出RDRAM並獲得英特爾支持成為次世代主流產品，但因當時DRAM廠基於成本考量，決定支持DDR規格，所以Rambus後來不得不被迫退出標準型DRAM市場。然因Rambus擁有多項記憶體專利，目前主要產品獲得新力PS遊戲機採用，所以大部份營收來源均來自於權利金收入，去年Rambus營收約1億4500萬美元，其中的1億2000萬美元就是權利金收入。 由於Rambus前年就宣佈研發出DDR2產品，隨著今年英特爾力推新款支援DDR2晶片組，全球DRAM廠均投入DDR2生產，因此Rambus再度興訟，控告Hynix、南亞科技、華亞科技、英飛凌等四家DRAM廠，侵犯其 DDR2及GDDR2、GDDR3等記憶體共18項專利。 對於被Rambus控告一事，南亞科技及華亞科技提出說明。白培霖說，南亞科及Rambus一直就二家製程技術洽談相互授權事宜，內容包括DDR2及繪圖卡用記憶體GDDR3等，但目前為止雙方還沒有達成相互授權協議，自然也沒有權利金支付問題，由於南亞科目前還沒收到起訴書，不知道Rambus提出的控訴內容為何，因此一切有待再進一步了解後再行說明。除了此次的Rambus控告南亞科侵權，去年日本半導體大廠瑞薩科技（Renesas）也三度對南亞科技提出侵權控告，瑞薩除了指出南亞科技侵犯其記憶體製程、設計、封裝等專利權外，去年十月底還向東京地方法院提出申請，將對南亞科技日本子公司進口、銷售DRAM行為進行假處份（Preliminary Injunction）。 對於國際大廠不斷針對南亞科提出侵權告訴，南亞科技表示，與瑞薩在日本、美國的專利權官司，至今還在上訴審理階段，南亞科已經提出資料證明，至於Rambus此次提出的侵權告訴，現在還在了解中，但南亞科的立場，會尊重每家半導體廠的專利權，不會有任何侵權的行為。
美國藥品學會建議調整HIPAA隱私權規範以兼顧醫療研究及隱私保護隸屬美國科學院（National Academy of Sciences）之藥品學會（Institute of Medicine）於2009年2月4日發表一份研究報告，指出美國醫療保險可攜及責任法的隱私權規範（HIPAA, Privacy Rule），對於醫療研究中有關個人健康資訊之取得及利用的規定未盡周全，不僅可能成為進行醫療研究時的障礙，亦未能完善保障個人健康資訊。 在目前的規範架構下，是否允許資訊主體概括授權其資料供後續研究利用，並不明確；另外，在以取得資料主體之授權為原則，例外不需取得授權但必須由審查委員會判斷其妥適性的情況下，亦未有足夠明確的標準可資審查委員會判斷依循，此些問題不僅使得醫療研究中之資料取得及運用，產生若干疑慮，亦突顯個人相關健康資料保護之不足。 該報告建議國會應立法授權主管機關制訂一套新的準則，將個人隱私、資料安全及資訊運用透明化等標準，一體適用於所有醫療相關研究的資料取得及利用上；在未來的新準則中，應促進去名化醫療資訊之運用，同時對於未取得資料主體授權的資料逆向識別（re-identification）行為，應增設罰則；此外，審查委員會在判斷得否不經資料主體授權而以其資料進行研究之妥適性時，亦應納入道德考量因素，倘若研究係由聯邦層級的組織所主導，則研究團隊應先證明其已採取充分保護資料隱私及安全的措施，藉以平衡隱私權保護與醫療研究的拉鋸。
論科學資料之開放與共享—以美國國家衛生研究院之資料政策為核心論科學資料之開放與共享—以美國國家衛生研究院之資料政策為核心 資訊工業策進會科技法律研究所 蔡立亭 2020年12月25日 科學研究以提升全人類之福祉為本，醫療健康研究資料的共享，有助於促進整體科學研究的量能。為促進由政府支持之科學資料與研究發現的近用，美國政府原則上肯定科學之發展與資料之留存、近用相關，資料之公開不僅應遵守法律之限制，尚應注意資料之生命週期，並訂定時限；受政府資助之研究，所產出之資料以免費近用為原則，政府之政策亦應考量國際合作之實際情況[1]。申言之，科學研究資料的近用，有助於提升科學發展，政府於制定共享政策的同時，亦應一併考量國際合作的情況，並以免費近用為原則，研議資料公開策略。 為增進科學資料的效益，美國國家衛生研究院（National Institutes of Health，簡稱NIH）設置科學政策辦公室（Office of Science Policy，簡稱OSP）制定完整的政策，領域擴及生物安全、基因檢測、基因資料共享、人類受試者保護、NIH的組織與管理，和受NIH資助研究的成果與價值；藉由廣泛的分析與報告，提出新興政策建議[2]。在科學資料共享的層面，NIH聚焦於「基因與健康」和「科學資料管理」，生物醫學研究的進展，取決於科學資料的近用；共享科學資料，有助於驗證研究結果，研究者整合資料以強化分析，提升難以生成資料的再次應用，加速研究進展[3]。NIH藉由資料的管理，促進科學資料的近用，以驗證並共享研究成果。 為輔助資料之開放共享，NIH公告資料管理與共享政策（NIH Policy for Data Management and Sharing，以下簡稱DMS政策），目的為促進由NIH資助或進行研究的科學資料共享[4]。DMS政策將科學資料定義為：「在科學社群普遍接受記錄事實的素材，研究發現能反覆的驗證，不論該資料是否用以支持學術出版物。科學資料並不包含實驗室筆記、初步分析、完整的個案報告表、科學報告的草稿、未來的研究計畫、同儕評論、與同事的溝通、物理實體，例如實驗室標本[5]。」。換言之，並非僅以該資料是否能佐證學術出版物為科學資料之認定基準，而係以該科學資料是否屬事實之記載，和研究成果能否反覆驗證為判斷。 另，NIH、NIH研究院、中心、辦公室已有資料預期的共享，如：科學資料的共享、相關標準、資料庫的選擇、時限，適用並於計畫中呈現；若不適用則研究員應在計畫中提出資料共享與管理的方式，NIH並建議資料的管理與共享應實踐FAIR（Findable、Accessible、Interoperable、Reusable）原則，共享的資料類型，首先為一般性的描述、估計在研究中生成或使用的科學資料，次為列出後設資料等有助於解釋科學資料的文件；NIH鼓勵科學資料盡快共享，不遲於資料的出版或執行期間[6]。申言之，即使各該研究計畫不適合既有的共享策略，於計畫提案時，研究團隊仍應研擬適合共享與管理的方式，並以FAIR原則為依準。 研究團隊提供的科學研究資料，將儲存於由政策或資助方指定的資料庫。NIH提出推薦的資料庫列表[7]，並描述理想的儲存資料庫特色為：「具有獨特且永久的識別碼、具有長期持續管理資料的計畫、設置後設資料、整理資料並保證品質、免費並簡易的近用、廣泛且可估計的重複使用、明確的使用指引、安全性與完整性、機密性、共通格式、引用機制，及資料保留策略[8]」。由此觀之，資料庫的設計應易於科學資料的檢索；並在資料的近用上，維護資料之安全、完整、機密等。 NIH共享資料之實際應用上，為共享基因研究資料，NIH於2014年提出基因資料共享政策（Genomic Data Sharing Policy，以下簡稱GDS政策），包含NIH資助指南與契約；NIH的GDS政策適用於所有NIH資助的研究，生成之大規模人類或非人類之基因資料，將應用於後續的研究[9]。藉此能有效率的推動基因研究向前邁進。 GDS政策課予研究者提供基因資料的義務；研究者近用基因資料，亦應遵守基於研究使用控制近用資料（Controlled-Access Data）的條款[10]。研究人員受NIH核准後，方能將NIH控制近用的資料，應用於第二次研究（secondary research）[11]。由NIH資料近用委員會（Data Access Committee）審查，研究員近用資料並須遵守基於研究使用控制近用資料的條款[12]。另，基因摘要結果（Genomic Summary Results，以下簡稱GSR）隸屬於NIH政策[13]，並依據GDS政策目的，將GSR定義為由研究者提供的摘要統計（summary statistics），非敏感性的資料列入NIH指定的資料庫中[14]。換言之，NIH以對控制近用資料的應用核准，在資料之限制近用與科學發展間，取得平衡。 為回應COVID-19，加速治療與疫苗的研發，NIH的資料共享與管理政策，緩解全球科學社群開放共享科學資料的需求，該政策並建立資料共享為研究過程的基礎成分[15]。綜上所論，將資料共享內化於研究過程中，有助於全球同步更新研究的進程，共同面對全人類之科學挑戰。 [1] NATIONAL SCIENCE AND TECHNOLOGY COUNCIL, COMMITTEE ON SCIENCE, SUBCOMMITEE ON INTERNATIONAL ISSUES, INTERAGENCY WORKING GROUP ON OPEN DATA SHARING POLICY, Principles For Promoting Access To Federal Government-Supported Scientific Data And Research Findings Through International Scientific Cooperation (2016), 1, 整理自Principles, at 5-8, https://obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/microsites/ostp/NSTC/iwgodsp_principles_0.pdf (last visited December 14, 2020). [2]About Us, Welcome to NIH Office of Science Policy, NIH National Institutes of Health Office of Science Policy, https://osp.od.nih.gov/about-us/ (last visited December 7, 2020). [3]NIH Data Management and Sharing Activities Related to Public Access and Open Science, NIH National Institutes of Health Office of Science Policy, https://osp.od.nih.gov/scientific-sharing/nih-data-management-and-sharing-activities-related-to-public-access-and-open-science/ (last visited December 10, 2020). [4]Final NIH Policy for Data Management and Sharing, NIH National Institutes of Health Office of Extramural Research, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-013.html (last visited December 11, 2020). [5]Final NIH Policy for Data Management and Sharing, NIH National Institutes of Health Office of Extramural Research, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-013.html (last visited December 12, 2020). [6]Supplemental Information to the NIH Policy for Data Management and Sharing: Elements of an NIH Data Management and Sharing Plan, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-014.html (last visited December 13, 2020). [7]資料庫列表請參見以下網址：Open Domain-Specific Data Sharing Repositories, NIH National Library of Medicine, https://www.nlm.nih.gov/NIHbmic/domain_specific_repositories.html (last visited December 24, 2020). [8]Supplemental Information to the NIH Policy for Data Management and Sharing: Selecting a Repository for Data Resulting from NIH-Supported Research, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-016.html (last visited December 13, 2020). [9]NIH Genomic Data Sharing, National Institutes of Health Office of Science Policy, https://osp.od.nih.gov/scientific-sharing/genomic-data-sharing/ (last visited December 15, 2020). [10]NIH Genomic Data Sharing Policy, National Institutes of Health (NIH), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-14-124.html (last visited December 17, 2020). [11]NIH Genomic Data Sharing Policy, National Institutes of Health (NIH), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-14-124.html (last visited December 17, 2020). [12]id. [13]NIH National Institutes of Health Turning Discovery into Health, Responsible Use of Human Genomic Data An Informational Resource, 1, at 6, https://osp.od.nih.gov/wp-content/uploads/Responsible_Use_of_Human_Genomic_Data_Informational_Resource.pdf (last visited December 17, 2020). [14]Update to NIH Management of Genomic Summary Results Access, National Institutes of Health (NIH), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-19-023.html (last visited December 17, 2020). [15]Francis S. Collins, Statement on Final NIH Policy for Data Management and Sharing, National Institutes of Health Turning Discovery Into Health, https://www.nih.gov/about-nih/who-we-are/nih-director/statements/statement-final-nih-policy-data-management-sharing (last visited December 14, 2020).