隨著英國國家健康服務(National Health Service, NHS)的改革,衛生和社會照護法(The Health and Social Care Act 2012)第九部分第二章,規範成立英國衛生與社會照護資訊中心(The Health and Social Care Information Centre, HSCIC)作為政府醫療資訊公開、整合與管理單位,此項規定於今(2013)年4月1日生效。
HSCIC並非正式的政府部會,而屬於執行行政法人(Executive Non Departmental Public Bodies),向衛生部長(Secretary of State for Health)負責,其職責除了蒐集、分析和傳播國家資料暨統計資訊以外,同時亦進行國家各層級的醫療資訊基礎設施的整合,作為醫療資訊數據公開的門戶;此外,HSCIC利用其行政法人的特性,將醫療組織視為客戶,提供不同的服務和產品,以協助其達到所需的資訊管理需求。透過HSCIS對於資訊的整合再公開,有助於在增進政府資訊透明性的同時,亦保障了資訊流動的效率和安全性。
其中HSCIC對於敏感性資料之應用,特別設立資料近用諮詢小組(Data Access Advisory Group, DAAG)予以處理。資料諮詢小組是每月定期由HSCIC所主持的獨立運作團體,須向HSCIC委員會負責。當HSCIC面臨敏感性資料或可識別個人資料之應用(包括是為了研究目的,和為了促進病人的醫療照護所需之應用)時,即交由資料近用諮詢小組會議來討論,以確保揭露該項資訊的風險降到最低。
從HSCIC的組織任務能輕易地發現其具有強大整合醫療資訊之功能,其未來發展勢必與過往飽受爭議的醫療資訊應用息息相關,因此相當值得我們持續觀察HSCIC的後續動態。
英國商業、能源和產業策略部(Business, Energy and Industrial Strategy, BEIS)於2016年11月9日發布公眾諮詢報告「英國燃煤電廠:邁向未來低碳之路」,儘管過去燃煤發電對於滿足英國電力需求發揮了關鍵作用,然而,最近煤炭的重要性隨著再生能源發電的增長和新燃氣電廠的建設而下降。煤炭是碳密集度最高的化石燃料,它每天產生的二氧化碳是天然氣的兩倍,因此,減少發電排碳最直接有效的方法就是減少對燃煤發電的依賴。 2015年燃煤發電僅佔英國總發電量的四分之一,而目前仍在運營的八個燃煤電廠佔英國總發電量約15%,這些燃煤電廠正在不斷老化,以現代標準來看其發電效率已是相對低下,並且需要昂貴的修繕費用以符合當前的空氣品質標準。因此,近年來有許多燃煤電廠關閉,而當這些燃煤電廠停業時,往往是在短時間內才對電力市場發出通知,關廠增加了短期電力供應安全的壓力,除非電力市場對於這些發電容量的損失有足夠的預期。 基於上述理由,本次公眾諮詢探討英國政府該如何規範高排放燃煤電廠關閉的相關措施,並為投資者提供更大的市場確定性,以新的燃氣發電機組代替燃煤電廠關閉時的發電容量。 BEIS提出2025年高排放燃煤電廠應符合的兩種減碳選項─確保電廠使用碳捕捉與封存(Carbon Capture and Storage, CCS)或修改排放績效標準(Emissions Performance Standard, EPS): (1)要求現有燃煤發電廠裝設CCS技術且確保所有電廠使用CCS技術,並符合現行英國排放績效標準(EPS)。 (2)修改現行排放績效標準(EPS),由每年排放限制強化為即時排放限制,以達到2025年汰除燃煤電廠的目標。 另外英國政府也將就燃煤電廠是否已充分減少排放二氧化碳,以換取繼續運行的替代方案進行公眾意見徵求。上述這二種方案都會使燃煤電廠將二氧化碳排放量降至等於或低於新建燃氣發電廠的排放量,此份公眾諮詢將結束於2017年2月8日。
歐盟執委會提出資料治理與資料政策歐盟執委會提出資料治理與資料政策 資訊工業策進會科技法律研究所 2020年10月12日 歐盟執委會(European Commission,以下簡稱執委會)於2020年7月提出「資料治理與資料政策」(Data Governance and Data Policies at the European Commission)[1],旨在說明歐盟執委會將如何透過資料治理及相關政策,轉型為資料驅動型組織(data-driven organization),並提供一致的方向或原則,促進執委會下各政務總署(Directorate-General)及事務部門(Service Department)(以下簡稱相關部門機構)之資料共享。 壹、背景目的 「促成歐洲適應數位時代,並使執委會成為完全數位化、具敏捷性、靈活性與透明性的歐盟組織」是執委會現任主席Ursula von der Leyen所提出的2019年至2024年政策願景之一[2]。隨著數位化發展,透明(transparent)、循證式(evidence-based)的決策需運用人工智慧資料分析技術,「資料」是直接影響人工智慧運用於政策決定的關鍵要素。欲提升人工智慧運用結果被信賴的程度,首先必須有可查找(findable)、可近用(accessible)、可互通(interoperable)、安全(secure)且高品質(high-quality)的資料。歐盟機構內部資料、資訊與知識的共享與治理,有助於此願景之達成。 因此,執委會提出「資料治理與資料政策」,建立執委會統一的資料治理架構與政策原則,幫助執委會轄下相關部門機構共同遵循資料管理(data management)、資料近用、資料保護、智慧財產權、資訊安全等相關法律與監理要求。同時,執委會亦期能藉此優化資料建立(creation)、蒐集(collection)、取得(acquisition)、存取(access)、利用(use)、處理(processing)、共享(sharing)、保存(preservation)與刪除(deletion)等資料生命週期必經流程,改善資料品質,提升資料管理及共享之效率。 貳、內容摘要 「資料治理與資料政策」的適用範圍為執委會及其相關部門機構所擁有、利用或再利用的資料集,包括政策決定所使用的資料、行政資料與個人資料。在「資料治理與資料政策」的執行上,則導入「遵守或解釋」(comply-or-explain)原則,除非法律明示規定為選擇性適用,否則執委會轄下相關部門機構皆需遵守;倘未遵守,則需就無法遵守的原因提出解釋。以下分別就「資料治理」與「資料政策」兩大部分重點說明。 一、資料治理 主要目的在建構執委會統一的資料治理架構,釐清相關角色的責任與相互依賴關係。依角色與任務的不同,執委會將資料治理分為三層級,並由秘書總署集體治理團隊(Secretariat-General corporate governance team)支援三層級的執行工作。 (一)策略層級(strategic level) 由資訊管理指導委員會(Information Management Steering Board, IMSB),處理資料治理與資料政策相關議題,界定長期推動願景、提供政策方向、監督推動與執行之進程,並作出策略決定。 (二)管理階層(managerial level) 由資料議題相關的組織、委員會、團體所組成之資料協調小組(data coordination groups)、各地區資料聯絡窗口(local data correspondent)、執委會各相關部門機構下的資料治理委員會(data governance board),以及策略層級就各資料集所指定之資料擁有者(data owner),依策略層級所提出之願景與政策方向,在各處建立並執行資料政策、監督執行進度,並向策略層級報告執行進度及任何超出其決策權限之問題。 (三)運作階層(operational level) 由資料擁有者選出或指派資料管理員(data steward),並與資料利用者(data user)實際執行資料政策,必要時將相關議題提到管理層級解決。 二、資料政策 就資料管理(data management)、資料互通性與標準(data interoperability and standards)、資料品質(data quality)、資料保護與資訊安全(data protection and information security)等核心面向,建立上位原則。 其中關於「資料管理」部分,又依資料生命週期細分。例如在「資料集建立、蒐集或取得」方面採取一次性原則,故執委會轄下相關部門機構在建立、蒐集或取得資料之前,需探詢必要資料或資訊是否已存在,避免重複取得。主要需求資料集的部門機構,應協助讓其他執委會相關部門機構或歐盟機構也獲得使用該資料集之權利。又例如「資料集存取、使用與共享」方面,除非歐盟相關的執委會決定、指令或規則另有規定[3],否則以「需要共享」(need to share)或「預設共享」(share by default)為原則,並使用一致化的資料管理與視覺化工具或資料平台。 針對「資料互通性與標準」與「資料品質」兩部分,著重在執委會內部的共通一致性,包括資料格式、資料相關詞彙、資料品質的定義與量測等。而在「資料保護與資訊安全」方面,則強調「歐盟機關個人資料保護規則」[4]相關義務,以及歐盟資料保護監督機關(European Data Protection Supervisor, EDPS)所提相關指引之遵循。 參、簡析 觀察歐盟執委會的「資料治理與資料政策」,可知其資料治理架構與相關政策,是以形成一個資料共享再利用生態系為藍圖。除了強調資料一次性建立及資料預設共享等原則,更從組織管理角度,界定不同單位或角色的任務與責任,並凸顯資料治理管理組織的建構,對資料政策執行之重要性。 我國政府長期致力於數位國家之發展,在政府資料開放政策推動上已有不少成果,例如建立政府資料開放平台、訂定各級機關資料開放作業原則、統一資料開放格式等。為持續厚植數位國家的資料應用能量,建議未來可進一步完善政府資料治理構面,兼納「政府對民眾之資料開放」及「公務機關間之資料共享」等面向,借鏡歐盟執委會之作法,確立資料共享再利用之管理架構及原則,提升政府資料應用的效率與效能。 [1] EUROPEAN COMMISSION, Data Governance and Data Policies at the European Commission (2020), https://ec.europa.eu/info/sites/info/files/summary-data-governance-data-policies_en.pdf (last visited Oct. 5, 2020). [2] See Ursula von der Leyen, My Agenda for Europe: Political Guidelines for the Next European Commission 2019-2024 (2019), https://ec.europa.eu/commission/sites/beta-political/files/political-guidelines-next-commission_en.pdf (last visited Oct. 8, 2020). [3] 例如歐盟執委會決定Commission Decision 2011/833/EU、歐盟規則Regulation (EC) No 1049/2001及歐盟指令Directive (EU) 2019/1024等,有關近用歐盟資料之例外規定。 [4] Regulation on the Protection of Natural Persons with regard to the Processing of Personal Data by the Union Institutions, Bodies, Offices and Agencies and On the Free Movement of Such Data, and Repealing Regulation (EC) No 45/2001 and Decision No 1247/2002/EC, Council Regulation 2018/1725, 2018 O.J. (L295) 39.
美國財政部外國資產控制辦公室更新發布與勒索軟體支付相關之制裁風險諮詢美國財政部外國資產控制辦公室(The US Department of the Treasury’s Office of Foreign Assets Control, OFAC)於2021年9月21日更新並發布了與勒索軟體支付相關之制裁風險諮詢公告(Updated Advisory on Potential Sanctions Risks for Facilitating Ransomware Payments)。透過強調惡意網絡活動與支付贖金可能遭受相關制裁之風險,期待企業可以採取相關之主動措施以減輕風險,此類相關之主動措施即緩減風險之因素(mitigating factors)。 該諮詢認為對惡意勒索軟體支付贖金等同於變相鼓勵此種惡意行為,故若企業對勒索軟體支付,或代替受害企業支付贖金,未來則有受到制裁之潛在風險,OFAC將依據無過失責任(strict liability),發動民事處罰(Civil Penalty制度),例如處以民事罰款(Civil Money Penalty)。 OFAC鼓勵企業與金融機構包括涉及金錢存放與贖金支付之機構,應實施合規之風險管理計畫以減少被制裁之風險,例如維護資料的離線備份、制定勒索事件因應計畫、進行網路安全培訓、定期更新防毒軟體,以及啟用身分驗證協議等;並且積極鼓勵受勒索病毒攻擊之受害者應積極聯繫相關政府機構,例如美國國土安全部網路安全暨基礎安全局、聯邦調查局當地辦公室。
美國國家安全局發布「軟體記憶體安全須知」美國國家安全局(National Security Agency, NSA)於2022年11月10日發布「軟體記憶體安全須知」(“Software Memory Safety” Cybersecurity Information Sheet),說明目前近70%之漏洞係因記憶體安全問題所致,為協助開發者預防記憶體安全問題與提升安全性,NSA提出具體建議如下: 1.使用可保障記憶體安全之程式語言(Memory safe languages):建議使用C#、Go、Java、Ruby、Rust與Swift等可自動管理記憶體之程式語言,以取代C與C++等無法保障記憶體安全之程式語言。 2.進行安全測試強化應用程式安全:建議使用靜態(Static Application Security Testing, SAST)與動態(Dynamic Application Security Testing, DAST)安全測試等多種工具,增加發現記憶體使用與記憶體流失等問題的機會。 3.強化弱點攻擊防護措施(Anti-exploitation features):重視編譯(Compilation)與執行(Execution)之環境,以及利用控制流程防護(Control Flow Guard, CFG)、位址空間組態隨機載入(Address space layout randomization, ASLR)與資料執行防護(Data Execution Prevention, DEP)等措施均有助於降低漏洞被利用的機率。 搭配多種積極措施增加安全性:縱使使用可保障記憶體安全之程式語言,亦無法完全避免風險,因此建議再搭配編譯器選項(Compiler option)、工具分析及作業系統配置等措施增加安全性。