由於現在手機、相機拍照風潮盛行,Pinterest 成為一個圖像社交網站大品牌,近期,展開一連串的法律行動,禁止其他公司的使用Pin開頭的商標,成功擊退其他申請人於相同類別,註冊「Pinlets」和「Pintegrate」等商標。
此外,美國專利商標局允許Pinterest註冊其經設計的「P」商標用於APP的小圖示,但根據TechCrunch報導,因為紅白設計的「P」看起來與另一間公司Path的標誌非常相似,今年七月Pinterest改版,引入了新的介面與動畫,而此動畫非常相似於Path的介面,當用戶點擊螢幕,小圓圖標彈出,指引使用者可採取的行動,Path要求美國專利商標局,延後Pinterest的商標註冊核准。
另,Pinterest近期也獲得了一場勝利,舊金山美國地方法院裁定,網路蟑螂須為他搶註100個網域名稱的行為,賠償720萬美元予Pinterest。網路蟑螂註冊許多與知名公司相似的網域名稱,而此次由於單一的網路蟑螂,卻擁有100個類似於Pinterest的網域名稱,例如:pinterests.com、pimterest.com 與 pinterost.com,企圖藉此吸引訪客,因此法官認定網路蟑螂構成故意侵權,可能造成Pinterest的商譽受損或被稀釋淡化。
Pinterest的發言人表示,對於Pinterest的使用者而言,這是一個很好的結果。
中國大陸國家知識產權局於2017年6月27日公布「專利優先審查管理辦法」,將自2017年8月1日起施行,對符合規定之發明、實用新型、外觀設計專利申請提供快速審查管道。同時廢止2012年之「發明專利優先審查管理辦法」,使優先審查制度之適用不再以發明專利為限。 按「專利優先審查管理辦法」第3條所揭,以下6種專利申請得請求優先審查: 涉及節能環保、新一代資訊技術、生物、高端裝備製造、新能源、新材料、新能源汽車、智慧製造等國家重點發展產業。 涉及各省級和設區的市級人民政府重點鼓勵的產業。 涉及互聯網、大數據、雲計算等領域且技術或者產品更新速度快。 專利申請人或者複審請求人已經做好實施準備或者已經開始實施,或者有證據證明他人正在實施其發明創造。 就相同主題首次在中國提出專利申請又向其他國家或者地區提出申請的該中國首次申請。 其他對國家利益或者公共利益具有重大意義需要優先審查。 作為中國大陸十三五時期所提出之智財法規,或可從中得知未來中國大陸重點發展之技術與智財領域。 台灣專利優先審查制度明訂於專利法第40條、第101條,惟智慧局得優先審查者,僅限於已公開之發明申請案有非專利申請人為商業上實施時或舉發案涉及侵權訴訟案件之審理者。適用對象、範圍與中國大陸優先審查制度有別,我國廠商、研發人員於大陸申請專利時,應予注意。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」
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).
營業秘密之秘密保持命令所謂營業秘密相關的秘密保持命令(或稱保密令),指訴訟中當事人所提示的證據內含有營業秘密時,為防止該些證據所涵括的特定營業秘密在民事或刑事訴訟程序進行中,可能因他造請求閱覽或當事人之證據揭示義務等事由,造成該當營業秘密洩漏,得在當事人釋明後,由司法機關依當事人或第三人聲請而採取的制度性保密措施。營業秘密的核心價值與保護法益,在於其秘密性的維持,無論為技術性或業務經營上的秘密,若因相關訊息的揭露導致該資訊獨占性喪失,也將連帶使其市場價值大幅減損,基此,立法者將應實施防止秘密資訊外洩之相關措施的領域,自社會經濟活動場域擴張至訴訟場域,避免漏洞產生。 經司法機關發秘密保持命令所生之主要效果,包含限制該特定營業秘密僅得被使用於實施該當訴訟程序之目的,以及禁止揭露給未接受該秘密保持命令之人。此規範一方面係為確保該訴訟之當事人得有效行使防禦權,另一方面,則是考量到因訴訟程序進行中,關於營業秘密保護的規範相對完善,基於實施該當訴訟為目的之使用導致洩密的可能性較低而設。制度設計上,如我國智慧財產案件審理法第11條至15條中,針對涉及營業秘密的民事與刑事訴訟程序所制定的秘密保持命令相關規範,即為適例。
G7第四屆資料保護與隱私圓桌會議揭示隱私保護新趨勢G7第四屆資料保護與隱私圓桌會議揭示隱私保護新趨勢 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年03月10日 七大工業國組織(Group of Seven,下稱G7)於2024年10月10日至11日在義大利羅馬舉辦第四屆資料保護與隱私機構圓桌會議(Data Protection and Privacy Authorities Roundtable,下稱圓桌會議),並發布「G7 DPAs公報:資料時代的隱私」(G7 DPAs’ Communiqué: Privacy in the age of data,下稱公報)[1],特別聚焦於人工智慧(AI)技術對隱私與資料保護的影響。 壹、緣起 由美國、德國、英國、法國、義大利、加拿大與日本的隱私主管機關(Data Protection and Privacy Authorities, DPAs)組成本次圓桌會議,針對數位社會中資料保護與隱私相關議題進行討論,涵蓋「基於信任的資料自由流通」(Data Free Flow with Trust, DFFT)、新興技術(Emerging technologies)、跨境執法合作(Enforcement cooperation)等三大議題。 本次公報重申,在資通訊技術主導的社會發展背景下,應以高標準來審視資料隱私,從而保障個人權益。而DPAs作為AI治理領域的關鍵角色,應確保AI技術的開發和應用既有效且負責任,同時在促進大眾對於涉及隱私與資料保護的AI技術認識與理解方面發揮重要作用[2]。此外,公報亦強調DPAs與歐盟理事會(Council of Europe, CoE)、經濟合作暨發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)、亞太隱私機構(Asia Pacific Privacy Authorities, APPA)、全球隱私執行網路(Global Privacy Enforcement Network, GPEN)及全球隱私大會(Global Privacy Assembly, GPA)等國際論壇合作的重要性,並期望在推動資料保護與建立可信賴的AI技術方面作出貢獻[3]。 貳、重點說明 基於上述公報意旨,本次圓桌會議上通過《關於促進可信賴AI的資料保護機構角色的聲明》(Statement on the Role of Data Protection Authorities in Fostering Trustworthy AI)[4]、《關於AI與兒童的聲明》(Statement on AI and Children)[5]、《從跨國角度觀察降低可識別性:G7司法管轄區對匿名化、假名化與去識別化的法定及政策定義》(Reducing identifiability in cross-national perspective: Statutory and policy definitions for anonymization, pseudonymization, and de-identification in G7 jurisdictions)[6],分別說明重點如下: 一、《關於促進可信賴AI的資料保護機構角色的聲明》 繼2023年第三屆圓桌會議通過《關於生成式AI聲明》(Statement on Generative AI)[7]後,本次圓桌會議再次通過《關於促進可信賴AI的資料保護機構角色的聲明》,旨在確立管理AI技術對資料保護與隱私風險的基本原則。G7 DPAs強調許多AI技術依賴個人資料的運用,這可能引發對個人偏見及歧視、不公平等問題。此外,本聲明中還表達了擔憂對這些問題可能透過深度偽造(Deepfake)技術及假訊息擴散,進一步對社會造成更廣泛的不良影響[8]。 基於上述考量,本聲明提出以下原則,納入G7 DPAs組織管理的核心方針[9]: 1. 以人為本的方法:G7 DPAs應透過資料保護來維護個人權利與自由,並在AI技術中提供以人權為核心的觀點。 2. 現有原則的適用:G7 DPAs應審視公平性、問責性、透明性和安全性等AI治理的核心原則,並確保其適用於AI相關框架。 3. AI核心要素的監督:G7 DPAs應從專業視角出發,監督AI的開發與運作,確保其符合負責任的標準,並有效保護個人資料。 4. 問題根源的因應:G7 DPAs應在AI的開發階段(上游)和應用階段(下游)找出問題,並在問題擴大影響前採取適當措施加以解決。 5. 善用經驗:G7 DPAs應充分利用其在資料領域的豐富經驗,謹慎且有效地應對AI相關挑戰。 二、《關於AI與兒童的聲明》 鑒於AI技術發展可能對於兒童和青少年產生重大影響,G7 DPAs發布本聲明表示,由於兒童和青少年的發展階段及其對於數位隱私的瞭解、生活經驗有限,DPAs應密切監控AI對兒童和青少年的資料保護、隱私權及自由可能造成的影響程度,並透過執法、制定適合年齡的設計實務守則,以及發佈面向兒童和青少年隱私權保護實務指南,以避免AI技術導致潛在侵害兒童和青少年隱私的行為[10]。 本聲明進一步闡述,當前及潛在侵害的風險包含[11]: 1. 基於AI的決策(AI-based decision making):因AI運用透明度不足,可能使兒童及其照顧者無法獲得充足資訊,以瞭解其可能造成重大影響的決策。 2. 操縱與欺騙(Manipulation and deception):AI工具可能具有操縱性、欺騙性或能夠危害使用者情緒狀態,促使個人採取可能危害自身利益的行動。例如導入AI的玩具可能使兒童難以分辨或質疑。 3. AI模型的訓練(Training of AI models):蒐集和使用兒童個人資料來訓練AI模型,包括從公開來源爬取或透過連線裝置擷取資料,可能對兒童的隱私權造成嚴重侵害。 三、《從跨國角度觀察降低可識別性:G7司法管轄區對匿名化、假名化與去識別化的法定及政策定義》 考慮到個人資料匿名化、假名化及去識別化能促進資料的創新利用,有助於最大限度地減少隱私風險,本文件旨在整合G7成員國對於匿名化、假名化與去識別化的一致理解,針對必須降低可識別性的程度、資訊可用於識別個人的程度、減少可識別性的規定流程及技術、所產生的資訊是否被視為個人資料等要件進行整理,總結如下: 1. 去識別化(De-identification):加拿大擬議《消費者隱私保護法》(Consumer Privacy Protection Act, CPPA)、英國《2018年資料保護法》(Data Protection Act 2018, DPA)及美國《健康保險可攜性及責任法》(Health Insurance Portability and Accountability Act , HIPAA)均有去識別化相關規範。關於降低可識別性的程度,加拿大CPPA、英國DPA規定去識別化資料必須達到無法直接識別特定個人的程度;美國HIPAA則規定去識別化資料須達到無法直接或間接識別特定個人的程度。再者,關於資料去識別化的定性,加拿大CPPA、英國DPA認定去識別化資料仍被視為個人資料,然而美國HIPAA則認定去識別化資料不屬於個人資料範疇。由此可見,各國對去識別化規定仍存在顯著差異[12]。 2. 假名化(Pseudonymization):歐盟《一般資料保護規則》(General Data Protection Regulation, GDPR)及英國《一般資料保護規則》(UK GDPR)、日本《個人資料保護法》(個人情報の保護に関する法律)均有假名化相關規範。關於降低可識別性的程度,均要求假名化資料在不使用額外資訊的情況下,須達到無法直接識別特定個人的程度,但額外資訊應與假名化資料分開存放,並採取相應技術與組織措施,以確保無法重新識別特定個人,因此假名化資料仍被視為個人資料。而關於假名化程序,日本個資法明定應刪除或替換個人資料中可識別描述或符號,歐盟及英國GDPR雖未明定具體程序,但通常被認為採用類似程序[13]。 3. 匿名化(Anonymization):歐盟及英國GDPR、日本個資法及加拿大CPPA均有匿名化相關規範。關於降低可識別性的程度,均要求匿名化資料無法直接或間接識別特定個人,惟可識別性的門檻存在些微差異,如歐盟及英國GDPR要求考慮控管者或其他人「合理可能用於」識別個人的所有方式;日本個資法則規定匿名化資料之處理過程必須符合法規標準且不可逆轉。再者,上述法規均將匿名化資料視為非屬於個人資料,但仍禁止用於重新識別特定個人[14]。 參、事件評析 本次圓桌會議上發布《關於促進可信賴AI的資料保護機構角色的聲明》、《關於AI與兒童的聲明》,彰顯G7 DPAs在推動AI治理原則方面的企圖,強調在AI技術蓬勃發展的背景下,隱私保護與兒童權益應成為優先關注的議題。與此同時,我國在2024年7月15日預告《人工智慧基本法》草案,展現對AI治理的高度重視,融合美國鼓勵創新、歐盟保障人權的思維,針對AI技術的應用提出永續發展、人類自主、隱私保護、資訊安全、透明可解釋、公平不歧視、問責等七項原則,為國內AI產業與應用發展奠定穩固基礎。 此外,本次圓桌會議所發布《從跨國角度觀察降低可識別性:G7司法管轄區對匿名化、假名化與去識別化的法定及政策定義》,揭示各國在降低可識別性相關用語定義及其在資料保護與隱私框架中的定位存在差異。隨著降低可識別性的方法與技術不斷創新,這一領域的監管挑戰日益突顯,也為跨境資料流動越發頻繁的國際環境提供了深化協調合作的契機。在全球日益關注資料保護與隱私的趨勢下,我國個人資料保護委員會籌備處於2024年12月20日公告《個人資料保護法》修正草案,要求民間業者設置個人資料保護長及稽核人員、強化事故通報義務,並針對高風險行業優先實施行政檢查等規定,以提升我國在數位時代的個資保護水準。 最後,本次圓桌會議尚訂定《2024/2025年行動計畫》(G7 Data Protection and Privacy Authorities’ Action Plan)[15],圍繞DFFT、新興技術與跨境執法合作三大議題,並持續推動相關工作。然而,該行動計畫更接近於一項「基於共識的宣言」,主要呼籲各國及相關機構持續努力,而非設定具有強制力或明確期限的成果目標。G7 DPAs如何應對數位社會中的資料隱私挑戰,並建立更順暢且可信的國際資料流通機制,將成為未來關注的焦點。在全球共同面臨AI快速發展所帶來的機遇與挑戰之際,我國更應持續關注國際趨勢,結合自身需求制訂相關法規以完善相關法制,並積極推動國際合作以確保國內產業發展銜接國際標準。 [1]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], G7 DPAs’ Communiqué: Privacy in the age of data (2024), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/news-and-announcements/2024/communique-g7_241011/ (last visited Feb 3, 2025). [2]Id. at para. 5. [3]Id. at para. 7-9. [4]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], Statement on the Role of Data Protection Authorities in Fostering Trustworthy AI (2024), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/speeches-and-statements/2024/s-d_g7_20241011_ai/ (last visited Feb 3, 2025). [5]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], Statement on AI and Children (2024), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/speeches-and-statements/2024/s-d_g7_20241011_child-ai/ (last visited Feb 3, 2025). [6]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], Reducing identifiability in cross-national perspective: Statutory and policy definitions for anonymization, pseudonymization, and de-identification in G7 jurisdictions (2024), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/news-and-announcements/2024/de-id_20241011/ (last visited Feb 3, 2025). [7]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], Statement on Generative AI (2023), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/speeches-and-statements/2023/s-d_20230621_g7/ (last visited Feb 3, 2025). [8]Supra note 4, at para. 11. [9]Supra note 4, at para. 18. [10]Supra note 5, at para. 5-6. [11]Supra note 5, at para. 7. [12]Supra note 6, at para. 11-15. [13]Supra note 6, at para. 16-19. [14]Supra note 6, at para. 20-25. [15]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], G7 Data Protection and Privacy Authorities’ Action Plan (2024), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/news-and-announcements/2024/ap-g7_241011/ (last visited Feb 3, 2025).