為降低美國人民在醫療保險費用的支出,同時加強管理現有的保險產業,同時提供美國人民一更易負擔的醫療保險制度,美國總統歐巴馬自上任以來遂特別加強推動美國健康保險制度,與相關現有醫療保險制度的建置與改革,並於2010年3月23日通過「病患保護與平價醫療法案」(The Patient Protection and Affordable Care Act,本法暱稱Obamacare),並計劃於今(2013)年10月正式啟動上路。
為集中且便利相關機構快速讀取單一個人之相關資訊,Obamacare計畫透過聯邦數據服務樞紐(The Federal Data Services Hub)的建置,彙整目前美國各單一政府單位所保有之全民個人資料,該類資料涵蓋個人醫療、教育、和財務等相關資訊,提供各州政府單位機關有需求時得以讀取。然而,儘管該服務樞紐的用意係為提供更完整的個人資料,然而其卻也因其本身具集中單一個人資料於一身的特性而受到各界的質疑。反對人士認為,由於該服務樞紐彙整龐大單一個人資料,因此若其未建立完善資訊安全機制,而遭受到不肖駭客入侵竊取個人資料的話,所造成的後果將影響甚遠,再加上未來將管理服務樞紐的美國衛生及公共服務部(The Department of Health and Human Services, HHS),遲遲未能讓外界信服其已建立充分的資訊安全保全系統來保障全美國人民的個人資料,因此反對人士對於該服務樞紐對於個人資料安全與隱私的保全能力感到堪慮。
根據美國隱私法(Privacy Act of 1974),美國政府需提供適當的隱私保全機制來保障美國人民的個人資料,同時,美國聯邦資訊安全管理法(Federal Information Security Management Act of 2002)亦要求美國政府需確保美國人民的個人資料不被濫用,故在該二法案的明文要求下,歐巴馬政府於推行Obamacare之際,相關資訊安全保全系統機制仍須符合標準始得合法運作。Obamacare上路在即,歐巴馬政府與相關部會該如何解決個人資料保護問題,其後續發展實值得觀察。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
歐洲執委會(European Commission)根據2022年6月23日生效的資料治理法(Data Governance Act, DGA)第11條及第17條,於2023年8月9日公布資料治理法及實施規則(Commission Implementing Regulation (EU) 2023/1622 of 9 August 2023),該規則明定可用於識別「受認證的歐盟資料中介服務提供者(data intermediation services providers)及資料利他主義組織(data altruism organisations)」的通用標章(Common logos)之細節,且該通用標章已申請商標註冊,以保護其免於遭受不當利用。 經歐盟認證的「資料中介服務提供者」向服務利用者提供服務時,應確保服務利用者(個人及公司)可以有效的控制自己的資料,包含共享資料的對象及時間、可在不同裝置間共享資料等。經歐盟認證的「資料利他主義組織」則應以全歐盟通用之統一格式的歐洲利他主義同意書(data altruism consent form)在各成員國之間蒐集資料,並應確保資料主體(data subject)可以隨時撤回其同意。 識別受認證的「資料中介服務提供者」及「資料利他主義組織」是實施資料治理法的一環。受認證的「資料中介服務提供者」及「資料利他主義組織」選擇使用通用標章時,不僅須將通用標章清楚標示在所有線上的出版品上,亦須將通用標章清楚標示在所有線下的出版品。經歐盟認證的「資料利他主義組織」在標示通用標章時須附上可連結到「歐盟認證的『資料利他主義組織』之公開登記資料庫(public register of data-altruism organisations)」的QR code,歐盟將於2023年9月24日開始提供該公開登記資料庫。在歐盟層面,這些通用標章的利用可以易於識別被認證的「資料中介服務提供者」及「資料利他主義組織」與其他未經認證的服務提供者,有助於提高整體資料市場的透明度。 由於數位資料具有易於竄改、複製等特性,因此需要透過「可信任工具」來證明其來源正確、內容真實等,歐盟即以「通用標章」來識別「資料中介服務提供者」及「資料利他主義組織」。我國法務部、司法院、高等檢察署、法務部調查局和內政部警政署等機關共同推動司法聯盟鏈,並於2022年推出「b-JADE證明標章」,透過認證機制確保鏈下之數位資料於上鏈前具有可信任性。通過驗證並取得「b-JADE證明標章」的機關、機構或團體等組織,對外可證明其具備資料治理暨管理能力及保護數位資料之能力,且可取得申請加入「司法聯盟鏈」之機會。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
美國參議院通過CISA網路安全資訊共享法案美國參議院於2015年10月27號通過網路安全資訊共享法(Cybersecurity Information Sharing Act; CISA)。本案以74票對21票通過,今年稍早眾議院通過類似法案,預計接下來幾周送眾議院表決。歐巴馬政府及兩院議員已就資訊共享法案研議多年,目前可望兩院就立法版本達成一致而立法成功。 主導本案的參議院情報委員會(Intelligence Committee)主席Richard Burr於法案通過後發表聲明表示,「這個作為里程碑的法案最終會更周全地保護美國人的個資不受外國駭客侵害。美國商業與政府機構遭受以日計的網路攻擊。我們不能坐以待斃」。副主席Sen. Feinstein於肯定法案對網路安全的助益之外,認為「我們在杜絕隱私憂慮的方面上盡了所有努力」。 CISA授權私人機構於遭受網路攻擊,或攻擊之徵兆(threat indicators)時,基於網路安全的目的,立即將網路威脅的資訊分享給聯邦政府,並且取得洩漏客戶個資的責任豁免權。基於同樣的目的,私人機構也被授權得以監視其網路系統,甚至是其客戶或第三人的網路。但僅以防禦性措施為限,並且不得採取可能嚴重危害他人網路之行動。相對於此,聯邦政府所取得該等私人機構自發性提供的網路威脅資訊,係以具體且透明的條款規制。此外,國土安全部(Department of Homeland Security)於符合隱私義務方針的方式下,管理電子網路資訊得以共享給其他合適的聯邦機構。檢察總長及國土安全部門秘書並建立聯邦政府接收、共享、保留及使用該等網路資訊的要件,以保護隱私。 相對於此,許多科技公司對此持反對態度,例如蘋果與微軟。隱私支持者更是於法案通過前後呼籲抵制,稱其為監視法。主要的論點圍繞在企業洩漏個資訊的寬鬆免責條款,這將會促使隱私憂慮。另一方面,法案反對者也不信任聯邦政府機構將會落實隱私保護,FBI、國家安全局(National Security Agency, NSA)及國家安全部則樂於輕易地取得、共享敏感的個資而不刪除之。 這些憂慮或許可以由法案投票前,網路法及網路安全學者共同發出的公開信窺知。「整體來說,(CISA)對有缺陷的網路安全中非常根本但真切的問題一無所助,毋寧僅是為濫權製造成熟的條件」。信中提到,該法案使聯邦機構得近用迄今為止公眾的所有資訊,並且對公司授權的範圍無明確界線,使公司對判斷錯誤的可能性毫無畏懼。這對於網路安全沒有幫助,方向應該是引導各機構提高自身的資訊安全及良好管理。
ITU研議修改國際電信規則ITU國際電信聯盟秘書長Dr. Hanmasoun I Toure於2012年5月一場在加拿大舉行的無線通訊座談會中,針對之前國際上傳言聯合國與ITU將嘗試介入管理網際網路之說法進行澄清,並主張自1988年修改沿用至今的國際電信規則(ITRs)已不能應付目前新興之電信商業模式。 新型態的電信商業模式引發網路中立爭議的戰火,已延燒多時。從前的網際網路服務供應業者(ISP),主要遵守網際網路協定,扮演好笨水管(Dum Pipe)的角色。但隨著網際網路內容與各類應用服務的急速成長,各類封包的傳輸加重了原有管道的乘載負擔,再加上網際網路管理技術的演進,業者可透過網管技術對資訊封包的傳輸做更細緻的調節,逐漸形成內容傳輸優先次序差異化的新興商業模式,並且持續發展中。 依目前的技術能力,網際網路中任何內容傳輸的速度,皆能透過寬頻管理機制(QoS)進行調節。過去,QoS在國際通訊上,於各國的終端網路中進行調節工作。但現有的封包式的網路傳輸架構(packet-base networks)動搖了原有的秩序,不僅質量參數(quality parameters)大部分未受明確定義,QoS的角色也逐漸模糊。導致各系統本身無法完全控制跨網資訊傳輸的品質,影響各類服務在使用者的終端設備上所呈現的服務品質。對於需與固網或各類終端設備連結的行動通訊業者而言,如何解決這類問題儼然已成了燃眉之急。 目前ITU剛結束於日內瓦的年會,從會中委員會對其文件是否具備國際效力之議題討論,不難看出ITU對於網際網路管理態度已由被動態度轉為積極。未來ITU更期望,藉由年底舉行2012年國際電信世界大會(WCIT-12),重新修訂舊有國際電信規則(ITRs),引領網際網路的新秩序。
經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》(Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI)。本報告整合ISO 31000:2018風險管理框架(risk-management framework)、美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)人工智慧風險管理框架(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)與OECD負責任商業行為之盡職調查指南(OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct)等文件,將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段: 1.界定:範圍、背景、參與者和風險準則(Define: Scope, context, actors and criteria)。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異,第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人,並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估:識別並量測AI風險(Assess: Identify and measure AI risks)。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題,評估潛在風險與發生程度,並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理:預防、減輕或停止AI風險(Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks)。風險處理考慮每個潛在風險的影響,並大致分為與流程相關(Process-related)及技術(Technical)之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序,後者則與系統技術規格相關,處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理:監控、紀錄、溝通、諮詢與融入(Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed)。透過在組織中導入培養風險管理的文化,並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢,以及保存相關紀錄,以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督,並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。