繼美國聯邦巡迴上訴法院於2009年底於The Forest Group Inc v. Bon Tool Co. 一案中將美國專利法35 U.S.C. § 292條中關於不實專利標示(false patent marking)的罰金計算方式認定為罰金之計算是以每一個標示錯誤專利資訊的產品為基礎,並將原案發回地方法院(the U.S. District Court for the Southern District of Texas)重審後,地方法院於今年4月27日裁定基於專利法第292條具懲罰性之本質,針對標示錯誤或標示無效專利號之產品之罰金應以該產品之最高售價而非被告基於販售該產品所獲得之利潤或經濟利益來計算。 於此案中,The Forest Group產品之售價介於美金 $103至 $180元間,法院因而裁定處以The Forest Group每一標示錯誤專利資訊產品 $180元之罰金。 Atlas 法官提到藉由將標示不實專利資訊者處以該產品之最高售價之罰金,The Forest Group所需賠償之罰金將超過其藉由販售該產品所獲取之利益,達到第292條遏制之目的。 預計此案之判決將對其他地方法院於處理類似案件之判定產生引響,尤其對那些將錯誤專利資訊標示在大量產品上的被告而言。此外,正如各界所預料,繼去年聯邦巡迴上訴法院對第292條提出罰金計算基礎之解釋後,提起相關訴訟案件之數量已大量提升,至今已累積約140案。另,聯邦巡迴上訴法院亦剛於6月10日於Pequignot v. Solo Cup 一案中針對標示過期專利、舉證責任等與第292條相關之爭議做出解釋,後續效應直得企業持續關注。
強化AI安全防線:八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室(国家サイバー統括室)於2026年3月5日,代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」(Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations)之國際文書(下稱本文書),並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局(Australian Signals Directorate,簡稱ASD)之澳洲網路安全中心(Australian Cyber Security Centre,簡稱ACSC)主導訂定,主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織,揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性,並就AI開發或採購階段,組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家,除了日本與澳洲以外,也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時,應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環,同時評估產品或服務之整體生命週期風險,不應著重於單一技術,而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌,包括特定關係事業者、活用AIBOM(AI物料清單,主要用來記錄AI模型相關資產與資訊,提供快速定位與管控AI問題模型功能)或SBOM(軟體物料清單,主要記錄軟體相依元件,用於漏洞管理與供應鏈透明度)、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險,進行漏洞管理,以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類:AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施(含硬體),以及第三方服務,本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險,其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面,以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外,本文書也針對各類風險提出可行的因應方法,例如: 1.數據面:需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面:需從可信來源取得透明模型,實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面:需做完整性驗證、元件審核,並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面:需確認設備無惡意內容,並在網路中適當分區。 5.第三方服務面:需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說,日本已意識到國家網路安全治理下,針對AI、機器學習的安全,不單是模型安全,而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書,不僅強化國際合作,同時建立供應鏈網路安全共識,因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰,從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法,作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作,提升國家網路安全治理之作法,值得我國未來借鏡參考。
日本政府對於「小型無人機進階安全確保制度」進行研議,並研提「航空法」修正建議日本政府於2016年1月5日成立「小型無人機進階安全確保制度設計相關小組委員會」(小型無人機の更なる安全確保のための制度設計に関する分科会),聚焦無人機飛安方面之實務議題。會議由内閣官房内閣参事官擔任議長,並由國土交通省航空局協助辦理,民間參與者則多為相關產業公協會,目前規劃每兩個月開1-2次會議,其運行方式包括:原則上為非公開會議,其會議資料將於會後公開,但若議長認有必要,則得決定一部或全部不公開;此外,對於委員會成員以外的民間企業及專家學者之意見,亦應聽取。 為更進一步確保小型無人機於飛行時之安全性,本次會議對「航空法」提出如下修正建議: (1)除「航空法」第一百三十二條之二所規範之飛行方式及禁飛區域外,尚有其他相關飛安重要事項亦應注意,例如:機體本身之缺陷、操控者失誤、不可預期的天候變化、機體重量等(一定重量以上之無人機,對於機體性能及操控者技術應有更高要求,未來可思考訂定罰則或提供擔保)。 (2)對於機場周邊應有比現行法更嚴格之規範,除因此處操控無人機容易誤入禁區外,該範圍以內通常是飛安事故搜救區,恐妨害搜救之進行。 (3)關於禁區內飛行許可之審查,應包含:機體機能與性能、操控者知識、技術與經歷。 (4)對於商業、營業用無人機,應有更高的安全性要求。但何謂商業、營業用之定義及更高安全性究何所指須有更明確的標準!
基因資訊醫療運用與業務過失