從美國「聯邦風險與授權管理計畫」看我國促進政府部門導入雲端運算之策略與機制
科技法律研究所
2013年07月03日
資訊科技的發展,從早期「超級電腦/大型電腦」、近期「個人電腦」,到即將邁入以超大規模數量電腦主機虛擬集結的「雲端運算」時代。雲端運算將電腦集中運用,未來電腦運算設施就像是水、電;資料儲存與應用就像是銀行,只要連上網路就可以使用,不必各自投資發展。因此,「雲端運算」未來將成為每個國家的重要基礎建設。
將雲端運算列為重要的產業發展重心,已是各國的趨勢,而運用雲端運算所帶來的效益,如節省經費、提升效率等,亦為普遍地承認,再加上公部門相較於民間,其擁有較多的經費及資源來進行雲端運算的導入,而藉由公部門導入雲端運算,可以帶動雲端運算產業的發展以及雲端運算應用的普及化。因此,各國均皆致力於促進公部門導入雲端運算。
然而,在雲端運算帶來龐大經濟效益的同時,伴隨而來的,是新的資訊管理議題,雲端安全防護聯盟(Cloud Security Alliance, CSA)提出了雲端運算可能遭遇的九大安全威脅 :
一、資料外洩(Data Breaches)
二、資料遺失(Data Loss)
三、帳號被駭(Account Hijacking)
四、不安全的APIs程式(Insecure APIs)
五、拒絕服務(Denial of Service)
六、惡意的內部人員(Malicious Insiders)
七、濫用雲端服務(Abuse of Cloud Services)
八、審慎評鑑不足(Insufficient Due Diligence)
九、共享環境議題(Shared Technology Issues)
面對前述的安全威脅,政府部門在考量導入雲端服務時,首先面對的就是要探討如何在導入雲端運算後仍能維持資訊安全的強度,以及政府部門要從何尋找符合其需求的業者。
壹、事件摘要
美國政府在2010年12月發表了25項聯邦IT轉型重點政策,其中一項核心的政策便是「雲優先政策」(cloud first policy)。根據「雲優先政策」,聯邦機構必須在三個月內找出三項轉移到雲端的政府服務,並且要在一年內導入其中一項。
然而,此種新型態的雲端運算服務為聯邦機構帶來資安管理的新挑戰,傳統由各機關分頭洽談所導入資訊系統與應用規格之方法,並實施個別的資訊安全需求與政策的作法,對服務商而言,其所提供的相同服務,在各機關導入時,卻必須將受各個機關的審查,造成各機關投入過多的資源在審查程序上,導致政府資源的浪費,不但耗費時間、審查重複,且無法達到建構妥善操作程序的效果。
2012年6月6日,聯邦政府總務管理局(General Service Administration, GSA)宣布「聯邦風險與授權管理計畫」(Federal Risk and Authorization Management Program,以下稱FedRAMP)開始正式運作,GSA並表示,「FedRAMP」的正式運作,將解決美國政府在雲端產品及服務需求上,因各自導入之標準不一致所導致的系統相容性問題、重複投資浪費,並可降低各政府機關自行進行風險評估及管理相關系統所耗費的人力、金錢成本。預估該計畫可為美國政府節省高達40%的預算及費用,預期效益相當可觀。
「FedRAMP」的目的是要為全國政府機關針對雲端產品與服務的風險評估、授權管理以及持續監控等標準作業規範,建立一套可遵循之依據。未來所有雲端產品的服務提供者,都必須遵守及達到該計畫的標準規範,才能為美國政府機關提供雲端產品及服務。
貳、重點說明
「聯邦風險與授權管理計畫」主要由預算與管理辦公室(Office of Management and Budget, OMB)負責組織預算與管理;聯邦資訊長(the Federal Chief Information Officer,CIO)負責跨部門的整合;國土安全部(Department of Homeland Security, DHS)負責網際網路的監控與分析;總務管理局(General Services Administration, GSA) 則建立FedRAMP之架構與程序,並成立計畫管理辦公室( Program Management Office, PMO)負責FedRAMP之操作與管理;以及國家科技研究所(National Institute of Science and Technology, NIST)負責提供技術分析與標準;最後由國防部(Department of Defense, DoD) 、國土安全部、總務管理局,組成共同授權委員會(Joint Authorization Board, JAB),負責對服務提供者的授權與定期檢視。
FedRAMP制度的精神在於「作一次並重複使用」(Do once ,Use Many Times),同一內容的雲端服務,透過FedRAMP,僅須經過一次的評估與授權,即得被多個機關所採用。早期各機關重複檢驗同一廠商的同一服務之安全性,造成資源浪費的問題,將可獲得解決。當其他機關欲採用雲端服務時,可透過FedRAMP,免去再一次的評估與驗證。
FedRAMP主要由第三方評估機構、對服務提供者的評估、以及持續監督與授權等三個部份所構成,簡單介紹如下:
一、第三方評估機構的認證
FedRAMP的特殊之處,在於雲端服務提供者應由通過FedRAMP認證的第三方評估機構(3PAO)來進行審查,而第三方評估機構欲通過認證,除了要符合FedRAMP的需求外,還必須具備雲端資訊系統的評估能力、備妥安全評估計畫、以及安全評估報告等,另外亦同時引進了ISO/IEC17020作為評估機構的資格。其認證程序如下:
(一)申請檢視
機構首先必須符合ISO/IEC 17020 檢驗機構的品質與技術能力,並且自行檢視FedRAMP網站上的申請表,自行檢視是否合乎要求,然後決定是否提出申請。
(二)完成要求
機構須分別完成申請表所要求的系統安全計畫(system security plan, SSP)、系統評估計畫(system assessment plan, SAP)、安全評估報告(security assessment report, SAR)。於完成後向計畫管理辦公室提出申請。
(三)審查
在接受申請後,總務管理局會與ISO網路安全專家共同組成「專家審查委員會」(Expert Review Board , ERB),審查該申請。
(四)決議
審查完畢後,FedRAMP計畫管理辦公室(PMO)會檢視ERB的意見,決議是否通過該申請。
於通過申請後,該機構將會被列入FedRAMP官方網站(www.FedRAMP.gov)的第三方評估機構名單,目前為止,陸續已有十五個機構通過共同授權委員會的授權,日後得對雲端服務商進行評估。
二、對雲端服務提供者的評估
在「聯邦風險與授權管理計畫」的機制設計中,政府機關或雲端服務提供者任一方,皆可提出申請(Request)啟動雲端服務的安全性評估(Security Assessment)程序,此程序中共有四個主要階段:
(一)提出申請
在申請人將所須文件初步填寫完畢之後,計畫管理辦公室(PMO)即會指派資訊系統安全官(Information Systems Security Officer, ISSO)進行指導,使之得進行安全控制、出具必要文件、並實施安全測試。之後,PMO會與雲端服務提供者簽署協議,並要求相關機關實施對雲端服務系統的安全性測試。
(二)檔案安全控管
雲端服務提供者必須作成系統安全計畫(System Security Plan, SSP),表明安全控制之實施方法,及其相關文件如IT系統永續計畫(IT Contingency Plan)、隱私衝擊調查(Privacy Impact Questionnaire),並送交ISSO進行審查,再由雲端服務提供者就對審查意見予以回覆之後,由ISSO將案件送至共同授權委員會(Joint Authorization Board, JAB)進行審查,以確認所提交的SSP安全措施符合雲端系統所需。
(三)進行安全測試
服務提供者與第三方評估機構(Third Party Assessment Organization, 3PAO)簽約,且由PMO約集雲端服務提供者與3PAO,確認雙方對於安全測試實施的期待與時程,再由3PAO獨立進行該雲端系統測試,並完成安全評估報告(Security Assessment Report, SAR),闡述評估結果並確認所暴露的風險。雲端服務提供者針對此評估結果,作成行動與查核點報告(Plan of Action & Milestones (POA&M)),以提出矯正弱點與殘餘風險(residual risks)的措施、資源與時程規劃。
雲端服務提供者再將前述SAR與POA&M提交予PMO,由JAB決定是否接受該弱點及其修正計畫,或者提出修正建議。倘若JAB可接受該弱點及其他因應措施,則由ISSO通知雲端服務提供者即將進入安全評估的最後階段。
(四)完成安全評估
雲端服務提供者將所有安全控制相關文件彙成單一的安全評估方案,並提出證明將確實執行其安全控制措施。由JAB檢視此方案,並作出最終決定是否授予「附條件之授權」(Provisional Authorization)。得到此授權的雲端服務提供者名單,將會被列在FedRAMP官方網站上。倘若雲端服務提供者未獲得此授權,PMO會指導如何進行重新申請。
三、持續的評估與授權
持續的評估與授權(ongoing Assessment and Authorization, A&A)通常也被稱為持續監控(Continuous Monitoring),在FedRAMP中第三個也是最後一個流程,透過持續的評估與授權機制,來確保雲端服務提供者持續的安全性授權。其中包含了三個主要層面:
(一)操作的能見度
操作能見度的目標,是藉由自動化的方式來減少政府機構在監督作業上的行政耗費。亦即雲端服務提供者透過自動化的資料提供、定期提交具體控制的證據文件、以及年度自我認證報告等安全控制措施來說明操作的能見度,而不必政府機構另行要求。
(二)變更控制程序
雲端服務提供者更新她們的系統是常有的事,此處的變更控制程序並非針對例行性的維修或變更,而是要求若有發生影響臨時性授權或的顯著變更時,服務提供者必須提供此種具衝擊性變更的有效資訊,使FedRAMP得以評估此變更的影響與衝擊。
(三)事件回應
事件回應方面聚焦於新風險和漏洞的因應,服務提供者在發現影響授權的新風險或漏洞時,應向機構說明其針對保持系統安全的因應對策與作法。
參、事件評析
在各國紛紛投入雲端運算的推動熱潮中,我國也不能在此項產業推動中缺席。2010年4月,行政院科技顧問組(現已改組為行政院科技會報)責成經濟部,研擬「雲端運算產業發展方案」;2011年5月,行政院研究發展考核委員會亦公布了「第四階段電子化政府計畫」,在內部運作管理面向,將運用新興雲端運算技術推動以全國性的政府雲端應用服務,減少機關重複開發成本,並達成節能減碳效果。
雲端的安全問題,無論在私人企業或政府部門,均為選擇導入雲端服務的第一要務,「第四階段電子化政府計畫」中亦指出第四階段電子化政府將以雲端資安防護推動為重點,運用雲端運算技術,創新資安服務價值,確保政府資通安全防護。
然而,在服務提供者的安全性方面,我國並沒有像美國FedRAMP計畫般適度地提供服務提供者的安全性保證。對此,我國可借鏡各國的作法,適度的以透過公正第三方機構驗證,來消除雲端服務安全性的疑惑,並推動一個公開的平台,將通過驗證的廠商公布出來,提供公部門甚至私人企業作選擇,不僅可免去同一服務廠商不斷重複驗證的麻煩,亦可削減選擇上的難題,並藉此發展雲端資安技術與推動雲端產業,使我國的雲端環境能夠更臻成熟。
網路安全資訊分享法案(Cybersecurity Information Sharing Act,CISA)於2015年10月27日在「參議院」通過。接著眾議院於12月18日通過1.15兆美元的綜合預算法案,並將網路安全資訊分享法案夾帶在預算案中一併通過,最後美國總統歐巴馬亦在同日簽署通過使該法案生效,讓極具爭議的網路安全資訊分享法案偷渡成功。 網路安全資訊分享法案,建立了一個自願性的網路資訊安全分享之框架,其主要內容,在讓美國民間企業遭受網路攻擊或有相關跡象時,得以分享客戶個人資訊予其他公司或美國國土安全局等相關部門,同時並讓民間企業免除向公務機關洩漏客戶個資隱私等相關之法律責任。該法案目的係期盼藉由提高網路攻擊訊息共享度來改善網路安全問題。 該法案通過引發各界譁然。修正後的網路安全資訊分享法案去掉多數保護隱私權之條款,諸如分享客戶資訊時不用再遮掉無關的個人資訊、不再禁止政府利用這些個人資訊進行監控。 美國媒體批評該法案的通過是政府最可恥荒謬的行為之一。就隱私權層面,批評者認為,該網路安全資訊分享法案仍與監控密切結合,未能解決客戶個人資料被大量外洩的風險。就程序面而言,一個正式的網路安全資訊分享法案似乎不應被包裹在大額綜合預算法案中通過。該法案通過後之執行情形值得繼續觀察。
綠色商標之挑戰—歐盟智慧財產權局發布綠色歐盟商標報告2023年7月歐洲創新理事會和中小企業執行機構(European Innovation Council and SMEs Executive Agency , EISMEA)撰文重申綠色商標的重要性與挑戰。隨著環境議題於國際上的重要性日益增加,綠色商標(Green trademarks)成為一個新興議題。許多敏銳的品牌於意識到多數消費者在消費選擇上更注重環保要素時,即開始開發環保相關商品或服務,並透過「綠色」相關之文字、圖像(Images)或標語(Slogans)等進行「綠色商標」布局,向消費者傳達品牌在環保、永續的投入,例如:商品為有機、對地球有益的,或可促進回收利用的等資訊。根據歐盟智慧財產權局(EUIPO)於2023年2月發布最新版之綠色歐盟商標報告(Green EU trade marks–2022 update)的統計資料顯示,綠色商標占總體商標申請的比例穩定上升中,從1996年的4%提升到2021年的12%,可以看出品牌對於綠色商標愈來愈重視。 該報告將綠色產品的商標分別九大類別。其中,能源生產和節能,合計占綠色商標申請的48%以上,污染控制占18%,交通占11%。品牌企業應確保於正確商品或服務類別進行綠色商標布局。除商品或服務註冊類別外,企業於商標註冊前之綠色品牌命名階段,應避免品牌名稱不具商標法要求的識別性,導致被智慧財產局駁回或撤銷商標註冊之風險,例如:以誤導性或純粹描述性(misleading or purely descriptive)的方式使用「生態(Eco)」或「綠色(Green)」等用語(terms)。建議綠色品牌命名應確保避免單純放入該些描述環保特性的用語,而必須考量商標法要求的識別性,能夠使相關消費者能識別綠色商品或服務來源,並得與他人的商品或服務相區別。 綜上所述,隨著近年企業推出綠色品牌、商品或服務,採用環保相關文字或標語作為綠色品牌名稱的情況逐漸增加,這也為商標申請人帶來挑戰。環保意識提升的消費者,對於這些環保相關用語的理解變得更加成熟,品牌商標更容易被認定為單純描述性的用詞(可能符合中華民國商標法第29條第一項不得註冊事由),商標申請人對於品牌商標獨特性的證明上將更加困難。因此,建議品牌擁有者應在商標註冊前之品牌命名階段,更發揮創意、注重商標法「具識別性」之註冊要件,避免品牌命名僅單純向消費者描述環保特色資訊,導致無法取得註冊商標,難以彰顯綠色品牌特色之後果。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
美國國家標準技術局公布聯邦各部會技術研發成果轉化計畫美國國家標準技術局(the National Institute of Standards and Technology,NIST) 建立網路專頁,提出聯邦各部會所研發技術的移轉計畫報告,揭示各部會具體執行白宮在去(2011)年10月28日所發布的總統備忘錄(Presidential Memorandum),要求各聯邦實驗室進行技術研發並提高移轉給私部門之比例,以使政府投資之研發成果可以供大眾市場所用,以進一步加速經濟成長與提昇美國產業競爭力。 觀察白宮所發布的政策文件指出,聯邦政府將創新技術研發,視為刺激經濟的一個重要工具,而有效的技術移轉又是成功的技術研發的重要驅動力,故歐巴馬政府啟動美國計畫(Startup America Initiative)將政府研發技術的移轉作為重要支柱之一,並預計於5年內達成具體成績。 於NIST網頁公布之13個聯邦部會所提出之執行計畫,包括各機關自訂目標與評量標準,以評估刺激技術移轉計畫之成效。而作為美國產業技術研發與標準制訂之主要推動機構,NIST的技術移轉計畫將調整技術移轉的定義與內涵,俾更為精確地反應和評估廣泛的技術研發活動。未來NIST將擴張各項衡量指標,如標準參考物質和數據(Standard Reference Materials and Data)、專利授權、共同研究等的追蹤範圍,此外包括軟體下載、研究人員、新創公司等亦納入新的衡量指標範圍之內。同時在完善技術移轉活動追蹤機制方面,NIST將建立內部人員參與私部門統一標準制訂委員會之資料庫。 包括NIST在內以及美國商業部與其他各主要進行產業技術研發的聯邦部會之技術移轉計畫,揭示了技術移轉在美國技術研發活動週期中的重要性,具體執行、評估之方式,可自NIST專頁進行下載、分析並作為政策規劃之參考。
美國OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案美國行政管理預算局(United States Office of Management and Budget, OMB)於2020年1月發布「人工智慧應用監管指南(Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Applications)」備忘錄草案。該備忘錄草案係基於維護美國人工智慧(AI)領導地位之目的,而依據美國總統川普(Donald John Trump)於2019年2月簽署之「維持美國人工智慧領導地位(Maintaining American Leadership in Artificial Intelligence)─行政命令13859號」,並在啟動美國人工智慧計畫後180天內,經OMB偕同科技政策辦公室(Office of Science and Technology Policy, OSTP)、美國國內政策委員會(United States Domestic Policy Council)與美國國家經濟委員會(National Economic Council)與其他相關機構進行協商,最後再由OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案,以徵詢公眾意見。 該備忘錄草案不僅是為了規範新型態AI應用技術,更希望相關的聯邦機構,在制定AI應用產業授權技術、監管與非監管方法上,能採取彈性的制定方向,以避免過度嚴苛的規定,反而阻礙AI應用的創新與科技發展,繼而保護公民自由、隱私權、基本權與自治權等價值。同時,為兼顧AI創新與政策之平衡,應以十大管理原則為規範制定之依據,十大管理原則分別為: 培養AI公眾信任(Public Trust in AI); 公眾參與(Public Participation); 科學研究倫理與資訊品質(Scientific Integrity and Information Quality); AI風險評估與管理(Risk Assessment and Management); 獲益與成本原則(Benefits and Costs); 彈性原則(Flexibility); 公平與反歧視(Fairness and Non-Discrimination); AI應用之揭露與透明化(Disclosure and Transparency); AI系統防護與措施安全性(Safety and Security); 機構間之相互協調(Interagency Coordination)。 此外,為減少AI應用之阻礙,機構制定AI規則時,應採取降低AI技術障礙的方法,例如透過聯邦資料與模型方法來發展AI研發(Federal Data and Models for AI R&D)、公眾溝通(Communication to the Public)、自發性共識標準(Voluntary Consensus Standards)之制定及符合性評鑑(Conformity Assessment)活動,或國際監管合作(International Regulatory Cooperation)等,以創造一個接納並利於AI運作的環境。