1980年09月發布的「隱私保護及個人資料之國傳輸指導指引」,當中的8大原則對個人資料保護的法制產生深遠的影響,但隨技術發展,資料傳遞所產生的風險遠較於1980年代來得複雜。2013年所發布的內容,風險管理及為全球資料流通的互動性為兩大主軸,因此,在指引中納入新的概念,包含1.國家隱私策略:有效的隱私法制是不可或缺的,但在今日國家應該將隱私保護放在更高的戰略位置、2.隱私管理程序:(以個人資料)為核心服務的機制應系統化的保護隱私、3.資料安全漏洞通知:涵蓋有權者及各別個體的通知。
在指引第一章附件的第三部份-責任的履行,增加資料控制者(data controller),應有管理程序以符合上述的原則,該管理程序需包含資料風險的評估、內部監控、通知主管機關等要求;第五個部份-國家實施則新增加隱私主管機關的設立、考量不同角色(如:資料控制者)所應遵循的行為、考量其它的配套措施,如技術、教育訓練等。
在OECD的成員國,如:日本,已開始向該國國內說明2013年版的指引,但亦有部分會員國,如:加拿大,由於指引涵蓋公部門及私部門,加拿大亦討論如何與該國的資訊近用法(Access to Information Act) 及隱私權法 (Privacy Act)建構一個完善的適用模式。指引對於未來國際資料傳輸及管理程序的建置,必然產生結構性的影響,值得持續關注。
美國白宮為避免由聯邦補助的生物科技研究案,因研究涉及具危險性生物,而不經意製造出生化武器,繼此於2014年9月24日由國家衛生研究院(National Institutes of Health,NIH)和白宮科技政策辦公室(White House Office of Science and Technology)共同提出新規範,即「美國政府對生物科學雙重用途研究與考量的機構監督政策」(United States Government Policy for Institutional Oversight of Life Sciences Dual Use Research of Concern),旨在加強由聯邦預算補助的生物雙重用途研究(Dual Use of Research)安全性。 前述生物科技研究中的生物雙重用途研究,意指以增進公共衛生、國家安全、農業、環境等為主旨的生命科學研究之外,尚有其他具殺傷力或致命性的合法研究,例如合成病毒、除草劑等。早於2013年,美國白宮即已開始實施「美國政府對生物科學雙重用途研究與考量的監督政策」(United States Government Policy for Oversight of Life Sciences Dual Use Research of Concern),惟本次另以機構為主要規範對象。而作成新規範之重點分述為三如下: 1.原先以補助單位(通常為國家衛生研究院),為具危險性生物研究案為監督、責成單位,現將該監督責任歸屬移轉至取得相關補助的科學家、大學或研究機構。 2.從事相關具危險性生物研究之科學家,必須通報其所屬機構,並且須召開審查委員會評估相關風險,亦須通知聯邦層級的補助單位。此外,該科學家與其機構必須提交一份風險防範之計畫書,例如建立生物安全等級(biosafety rating)較高的實驗室等。 3.違反相關規範之受補助對象,將面臨中止、限制或終止補助之處分,甚至失去申請未來聯邦補助單位所補助一切與生命科學相關研究補助的機會。
歐盟修正重型車輛碳排放規定,擴大適用範圍並提高減排目標歐盟於2024年4月26日通過重型車輛二氧化碳排放性能標準(Regulation (EU)2019/1242)修正案,加速交通運輸部門的脫碳進程,以實現2050年淨零排放目標。修法重點如下: (1)擴大適用範圍:除了現有的卡車外,亦納入市區公車、長途巴士(7.5噸以上)、拖車等車型,如垃圾車等特種車輛也將從2035年起納入管制。而歐盟執委會將於2027年評估是否將5噸以下小型貨車也納入規範。 (2)明確減排目標:要重型車輛的二氧化碳排放量在2030年、2035年和2040年分別較2019年減少45%、65%和90%。求2030年起,90%的新售市區公車必須為零排放車輛,並在2035年達到100%零排放。 (3)技術中立原則:允許製造商選擇電動化、氫燃料電池或氫內燃機等不同技術路線來達成減排目標。 (4)豁免及彈性條款:針對礦業、林業和農業用車,以及軍用、緊急救災和醫療用途車輛等特殊用途車輛,或年產量低於100輛的小型製造商,新法將不強制納管。且為確保產業公正轉型,歐盟也提供相關培訓和資金援助,協助產業轉型和勞工技能提升。 歐盟執委會將於2027年評估這項規範的實施成效,並考慮納入更多車型、制定全生命週期碳排放計算方法,以及評估可再生燃料在交通運輸部門脫碳進程中的作用。
美國公布實施零信任架構相關資安實務指引美國公布實施零信任架構相關資安實務指引 資訊工業策進會科技法律研究所 2022年09月10日 美國國家標準技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)所管轄的國家網路安全卓越中心(National Cybersecurity Center of Excellence, NCCoE),於2022年8月前公布「NIST SP 1800-35實施零信任架構相關資安實務指引」(NIST Cybersecurity Practice Guide SP 1800-35, Implementing a Zero Trust Architecture)系列文件初稿共四份[1] ,並公開徵求意見。 壹、發布背景 此系列指引文件主要係回應美國白宮於2021年5月12日發布「改善國家資安行政命令」(Executive Oder on Improving the Nation’s Cybersecurity) [2]當中,要求聯邦政府採用現代化網路安全措施(Modernizing Federal Government Cybersecurity),邁向零信任架構(advance toward Zero Trust Architecture)的安全防護機制,以強化美國網路安全。 有鑑於5G網路、雲端服務、行動設備等科技快速發展,生活型態因疫情推動遠距工作、遠距醫療等趨勢,透過各類連線設備隨時隨地近用企業系統或資源進行遠端作業,皆使得傳統的網路安全邊界逐漸模糊,難以進行邊界防護,導致駭客可透過身分權限存取之監控缺失,對企業進行攻擊行動。為此NIST早於2020年8月已公布「SP 800-207零信任架構」(Zero Trust Architecture, ZTA)標準文件[3] ,協助企業基於風險評估建立和維護近用權限,如請求者的身分和角色、請求近用資源的設備狀況和憑證,以及所近用資源之敏感性等,避免企業資源被不當近用。 貳、內容摘要 考量企業於實施ZTA可能面臨相關挑戰,包含ZTA部署需要整合多種不同技術和確認技術差距以構建完整的ZTA架構;擔心ZTA可能會對環境運行或終端客戶體驗產生負面影響;整個組織對ZTA 缺乏共識,無法衡量組織的ZTA成熟度,難確定哪種ZTA方法最適合業務,並制定實施計畫等,NCCoE與合作者共同提出解決方案,以「NIST SP 800-207零信任架構」中的概念與原則,於2022年8月9日前發布實施零信任架構之實務指引系列文件初稿共四份,包含: 一、NIST SP 1800-35A:執行摘要(初稿)(NIST SP 1800-35A: Executive Summary (Preliminary Draft)) 主要針對資安技術長(chief information security and technology officers)等業務決策者所編寫,可使用該指引來瞭解企業於實施ZTA所可能遭遇挑戰與解決方案,實施ZTA所能帶來優點等。 二、NIST SP 1800-35B:方法、架構和安全特性(初稿)(NIST SP 1800-35B: Approach, Architecture, and Security Characteristics (Preliminary Draft)) 主要針對關注如何識別、理解、評估和降低風險的專案經理和中層管理決策者所編寫,闡述風險分析、安全/隱私控制對應業務流程方法(mappings)的設計理念與評估內容。 三、NIST SP 1800-35C:如何操作指引(初稿)(NIST SP 1800-35C: How-To Guides (Preliminary Draft)) 主要針對於現場部署安全工具的IT 專業人員所編寫,指導和說明特定資安產品的安裝、配置和整合,提供具體的技術實施細節,可全部或部分應用指引中所揭示的例示內容。 四、NIST SP 1800-35D:功能演示(初稿)(NIST SP 1800-35D: Functional Demonstrations (Preliminary Draft)) 此份指引主要在闡述商業應用技術如何被整合與使用以建構ZTA架構,展示使用案例情境的實施結果。 參、評估分析 美國自總統發布行政命令,要求聯邦機構以導入ZTA為主要目標,並發布系列指引文件,透過常見的實施零信任架構案例說明,消除零信任設計的複雜性,協助組織運用商用技術來建立和實施可互操作、基於開放標準的零信任架構,未來可預見數位身分將成為安全新核心。 此外,NIST於2022年5月發布資安白皮書-規劃零信任架構:聯邦管理員指引[4] ,描繪NIST風險管理框架(Risk Management Framework, RMF)逐步融合零信任架構的過程,幫助聯邦系統管理員和操作員在設計和實施零信任架構時使用RMF。 我國企業若有與美國地區業務往來者,或欲降低遠端應用的安全風險者,宜參考以上標準文件與實務指引,以建立、推動和落實零信任架構,降低攻擊者在環境中橫向移動和提升權限的能力,與保護組織重要資源。 [1] Implementing a Zero Trust Architecture, NATIONAL INSTITUTE OF STANDARDS AND TECHNOLOGY, https://www.nccoe.nist.gov/projects/implementing-zero-trust-architecture (last visited Aug. 22, 2022). [2] Executive Order on Improving the Nation’s Cybersecurity, THE WHITE HOUSE, https://www.whitehouse.gov/briefing-room/presidential-actions/2021/05/12/executive-order-on-improving-the-nations-cybersecurity (last visited Aug. 22, 2022). [3] SP 800-207- Zero Trust Architecture, NATIONAL INSTITUTE OF STANDARDS AND TECHNOLOGY, https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-207/final (last visited Aug. 22, 2022). [4] NIST Releases Cybersecurity White Paper: Planning for a Zero Trust Architecture, NATIONAL INSTITUTE OF STANDARDS AND TECHNOLOGY, https://csrc.nist.gov/News/2022/planning-for-a-zero-trust-architecture-white-paper (last visited Aug. 22, 2022).
人權組織向法國最高行政法院提交申訴,要求政府停止使用歧視性演算法.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 國際特赦組織(Amnesty International)與法國數位隱私權倡議團體La Quadrature du Net(LQDN)等組織於2024年10月15日向法國最高行政法院提交申訴,要求停止法國國家家庭津貼基金機構(Caisse nationale des allocations familiales,CNAF)所使用的歧視性風險評分演算法系統。 CNAF自2010年起即慣於使用此系統識別可能進行福利金詐欺的對象,該系統演算法對獲取家庭與住房補助的對象進行0至1之間的風險評分,分數越接近1即越可能被列入清單並受調查,政府當局並宣稱此系統將有助於提升辨識詐欺與錯誤的效率。 LQDN取得該系統的原始碼,並揭露其帶有歧視性質。該等組織說明,CNAF所使用的評分演算法自始即對社會邊緣群體如身心障礙者、單親家長,與低收入、失業、居住於弱勢地區等貧困者表現出懷疑態度,且可能蒐集與系統原先目的不相稱的資訊量,這樣的方向直接違背了人權標準,侵犯平等、非歧視與隱私等權利。 依據歐盟《人工智慧法》(Artificial Intelligence Act,下稱AIA),有兩部分規定: 1. 用於公機關評估自然人是否有資格獲得基本社會福利或服務,以及是否授予、減少、撤銷或收回此類服務的人工智慧系統;以及用於評估自然人信用或建立信用評分的人工智慧系統,應被視為高風險系統。 2. 由公機關或私人對自然人進行社會評分之人工智慧系統可能導致歧視性結果並排除特定群體,從此類人工智慧總結的社會分數可能導致自然人或其群體遭受不當連結或程度不相稱的不利待遇。因此應禁止涉及此類不可接受的評分方式,並可能導致不當結果的人工智慧系統。 然而,AIA並未針對「社會評分系統」明確定義其內涵、組成,因此人權組織同時呼籲,歐盟立法者應針對相關禁令提供具體解釋,惟無論CNAF所使用的系統為何種類型,因其所具有的歧視性,公機關皆應立即停止使用並審視其具有偏見的實務做法。