為因應金融產業數位化及鼓勵金融業創新,並在打造歐盟金融業競爭之同時,確保消費者之保護及金融市場之穩定,歐盟執委會於2020年9月間通過「數位金融整體計畫」(Digital Finance Package),該計劃包含之項目十分廣泛,建構了歐盟未來對於數位金融市場之整體性立法框架。 而2022年11月甫通過之「數位營運韌性法案」 (Digital Operational Resilience Act, DORA)便是數位金融整體計畫中之一分支,該法案預計將於2025年生效。有鑑於過去歐盟會員國各自對資通安全事件行動效果有限,且國家措施之不同調導致重疊、不一致、重複之要求而產生高昂之行政和法遵成本,此情況分裂了單一市場,破壞了歐盟金融機構之穩定性和完整性,並危及消費者和投資者保護,遂有本法案之誕生。 本法案主要之訂定目的在於建立資通安全事件之要求標準及通報流程機制以加強銀行、保險業、投信投顧等金融業者之資通安全,使其面臨網路攻擊時,能保有韌性及恢復力,並維持正常之營運狀態。具體而言,本法案為促金融業者達成高度數位經營韌性之統一要求,遂要求金融業者採取以下手段: (一)資通風險管理監控 (二)資通事件之報告及建立於自願基礎上之重大網路威脅通報 (三)向主管機關通報重大營運或支付安全有關之事件 (四)數位營運韌性檢測 (五)有關網路威脅或漏洞有關之資訊情報共享 (六)健全控管對第三方資通技術供應者之機制。 總地而論,本法案透過建立歐盟統一之資通安全事件通報原則及營運韌性檢測標準等方式加強歐盟之眾金融機構在受網路攻擊之應對能力,且將可避免過去各國間無法取得共識,金融機構於發生資通安全事件時手足無措之窘境,值得讚許,或可為我國未來借鏡採納。
台灣每人二氧化碳排放量逐年增加 全球第二十二名台灣自一九九○年至二○○四年止,平均每人排放量自五‧五七公噸大幅增加至十一‧五九公噸,以國際能源總署 (IEA )截至2002年統計,全球排放量前三名為美國、中國及俄羅斯,台灣則排名全球第22名。 主計處表示,依 IEA 統計資料庫顯示,二○○二年全球二氧化碳排放量前六名為美國(57.1億噸,占全球23.3﹪)、中國(34.7億噸,占14.2﹪)、俄羅斯(15.2億噸,占6.2 ﹪)、日本(11.8億噸,占4.8 ﹪)、印度(10.5億噸,占4.3﹪)及德國(8.5億噸,占3.5 ﹪)。台灣則排第 22 名(1990年為第28名),排放量占全球總量約1﹪,而經濟發展程度與我國相近的南韓、新加坡排名分別為第9名(4.7億噸,占1.9﹪)及52名(5500萬噸,占0.2﹪)。 行政院主計處據工研院能源與資源研究所統計,公佈最新「我國燃料燃燒排放二氧化碳」概況,台灣溫室氣體排放以二氧化碳為最大宗,佔八成以上,至二○○四年為 2.6億噸。 主計處指出,為抑制人為溫室氣體排放導致全球氣候變遷加劇現象,聯合國在一九九二年通過「聯合國氣候變化綱要公約」,且為落實排放管制工作,具有約束效力的「京都議定書」,已在今年二月十六日正式生效,期使在二○○八至二○一二年間,六種溫室氣體排放量平均應削減至比一九九○年低五‧二 %水準。在全球持續增溫、海平面上升及氣候變遷加劇下,台灣雖非京都議定書締約國,但政府相關部會順應國際永續發展潮流,正積極落實檢討溫室氣體排放減量政策。
基因資訊醫療應用與被害人承諾 中國大陸首例案例認定AI模型開發之提示詞及運作規則可受營業秘密保護美國實務界律師於2026年8月24日撰文分享中國大陸市場監管總局認定AI模型開發過程所使用之專屬提示詞(prompt)範本、審查規則、標注規範等資料,被認為可構成營業秘密之首例案例。 據查,中國大陸市場監管總局於8月20日公布六起侵害營業秘密典型案例,其中案例三為中國大陸浙江省杭州市市場監管局查處孫某侵害人工智慧垂直領域專用模型營業秘密案。孫某任職於A企業期間,負責研發垂直領域AI審查模型並掌握核心機密資料;其在職期間另利用配偶身分設立並實際控制B公司,嗣後將A企業AI模型之專屬提示(prompt)範本、審查規則、標注規範等資料提供予B公司,用於開發同類AI模型。 經該案產業專家論證,上述資料組合形成之場景智能審查一體化方案,符合營業秘密法上之秘密性、經濟價值、合理保密措施(中國大陸稱:非公知性、商業價值及保密管控)等要件,因而被認定為AI垂直領域專用模型之新型集成式營業秘密。而孫某違反入職A公司時簽署之專項保密契約,故中國大陸杭州市市場監管局於2026年5月28日依《中華人民共和國反不正當競爭法》命令孫某停止洩密及未經授權使用行為,並裁罰人民幣35萬元;B公司相關營業秘密侵權行為則另案處理。 本案被認為是中國大陸首例AI垂直領域專用模型營業秘密案件,顯示AI模型開發所涉及之營業秘密保護客體已不限於傳統程式碼或技術文件。AI模型提示詞(prompt)、審查規則、標注規範及整合性技術方案等非標準化資訊,如符合營業秘密要件,亦可能受到保護。本案顯示對於企業而言,除防範員工將機密資訊輸入外部AI工具之風險外,亦應辨識AI模型開發過程形成之技術資訊,並評估納入機密分級、存取權限及人員保密等管理措施。對此,資策會科法所創智中心於2026年8月21日公告《人工智慧(AI)應用之TIPS管理指引》(草案),指出AI應用可能帶來智財風險。企業除應注意AI模型開發之風險外,使用AI輔助工作時,亦可參照指引,將AI智財風險納入既有智財管理機制,如機密分級、研發審查、教育訓練、文件管制及外部合作管理等,以強化AI應用情境下之智財風險管理。。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://keid.nat.gov.tw/tips/)