歐盟網路中立性議題發展—2009~2013年兩次電子通訊管制法律改革之觀察
根據JD SUPRA於2022年4月29日研析美國Bay Fasteners & Components, Inc. v. Factory Direct Logistics, Ltd.案例，並刊出「制定全面性的營業秘密戰略」一文指出，員工的入職和離職是企業營業秘密糾紛產生的主要風險之一。企業在僱用員工時須避免營業秘密的污染和竊取。員工離職時，企業應採取離職面談與提醒，以防止離職員工洩露營業機密。以下針對員工入職、員工離職兩個情形，整理建議企業應採取之對策。 員工入職時，為避免新員工帶來任何營業秘密的污染，企業應教育新進員工保護前雇主營業秘密的重要性、如何將營業秘密從know-how區分出來，或是要求員工證明他們不會透露與持有前雇主的機密資訊或任何非公開資訊。然而，為保護企業的營業秘密不被員工竊取，最直接的方法是使用契約中的保密協議、競業禁止條款進行約束，作為保護企業的證據。 離職面談是防止離職員工向未來雇主揭露企業營業秘密的有效方法。在離職面談時，企業應提供員工入職時所簽訂的保密協議條款與相關任職期間的協議約定，並要求離職員工簽屬確認書證明已被告知應遵守的營業秘密內容範圍及其所負義務，同時企業應記錄離職面談過程的內容。若知悉離職員工未來任職公司，建議以信件通知該公司提醒應尊重彼此的營業秘密。此外，企業在得知員工要離職時，應指示IT部門確認員工電腦登錄及下載歷史紀錄是否有洩漏營業秘密之可疑活動，例如大量讀取文件、使用非公司的IP登入。員工離職後，IT部門應盡快停用該離職員工相關帳號權限，同時考慮資料備份，即使沒有檢測到可疑的活動，也建議備份員工的設備使用狀況和帳號log紀錄，以作為日後面臨爭訟時之證據。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
德國專利商標局加入全球專利審查高速公路（GPPH）德國專利商標局（DPMA）於2015年7月6日加入全球專利審查高速公路（Global Patent Prosecution Highway，簡稱GPPH），基於此，德國在現有的PPH合作基礎上拓展12個其他的合作專利局。 PPH的目的是經由雙方交流和跨國界專利檢索與審查結果的使用以加速專利登記的處理，一方面維持專利審查的品質，同時形成有效率的專利審查程序。 從2015年7月6日起，一個加速審查的申請不只在德國專利商標局之前合作的9大PPH專利局，即：中國國家知識產權局、日本專利局、英國知識產權局、美國專利商標局、韓國知識產權局、加拿大知識產權局、芬蘭國家專利注冊委員會、新加坡知識產權局、奧地利專利局，還可以在下述12個國家或地區試行，即：澳大利亞知識產權局、丹麥專利商標局、俄羅斯聯邦知識產權局、匈牙利知識產權局、西班牙專利商標局、瑞典專利注冊局、葡萄牙工業產權局、愛沙尼亞專利局、以色列專利局、挪威知識產權局、冰島專利局、北歐專利局（包括丹麥專利商標局、挪威知識產權局、冰島專利局）。 對申請人來說這個制度的優點是，未來若申請人的專利申請案的請求項在參與GPPH的任一國家或地區的專利機構已經被認為具有可專利性，那麼申請人可以要求作為後續申請受理局的德國專利商標局進入簡易程序，以獲得加速審查。
合成資料（synthetic data）「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。
澳洲通過新修正之隱私法，大幅提高罰責以期遏止個資事故澳洲司法部長Mark Dreyfus於2022年10月26日提出聯邦《2022年隱私法修正案（執法及其他措施）》（Privacy Legislation Amendment (Enforcement and Other Measures) Bill 2022 (Cth) ），並於11月28日正式通過，顯示澳洲政府對於近期多起大型個資事故的重視，以及民眾對於個資保護之公民意識逐漸成熟。 近期澳洲發生之兩起大規模個資事故，其一為9月底澳洲第二大電信業者Optus表示受到網路攻擊，約有1,000萬人（約占澳洲人口40%）的個資遭到外洩，除了姓名、性別、生日等資料之外也包括用戶的住址、駕照和護照號碼等；無獨有偶，於十月底澳洲最大的私人健康保險公司Medibank亦公開聲明發生200GB的資料遭到竊取的個資事故，被竊資料中有大約970萬名現在或過去客戶的姓名、出生日期、地址、電話號碼和電子郵件地址等資料，因為此兩起大型個資事故的發生，促使澳洲政府不得不予以重視，在極短時間內通過新法修正。 此次修正案修改1988年《隱私法》（Privacy Act）、2010年《澳洲資訊委員法》（Australian Information Commissioner Act）和2005年《澳洲通訊及媒體管理局法》（Australian Communications and Media Authority Act 2005），修正重點包含加重裁罰、加強資訊委員執法權限及域外管轄權。 一、加重裁罰之部分，依修正《隱私法》第13G條，當嚴重或反覆侵犯他人隱私事件發生時，若行為人為「非法人」（a person other than a body corporate，即我國法之自然人）時，其由行政機關課予當事人之罰金（civil penalty）上限提高到250萬澳幣（約新台幣5,200萬）；若行為人為「法人」（body corporate）時，罰金上限增加到5,000萬澳幣（約新台幣10億）或其所得利益價值的三倍（兩者取其高）。如果法院無法確定利益的數額，則取法人違規期間或事故發生後12個月內（擇其時間較長者）調整型營收（adjusted turnover*）的30%。 二、關於資訊委員執法權限強化部分，其擴大資訊委員與他公私部門間交換及查閱資訊之權限，資訊委員得向嫌疑人進行調查或要求交付相關證據，且賦予資訊委員得不待法院裁判，逕對妨害查辦者課以民事制裁，甚至得將屢次妨害查辦之法人團體之行為定為刑事犯罪。 三、有關域外管轄權部分，原先僅適用於「未在澳洲設立登記，但有在澳洲境內蒐集個資且經營業務」之公司；現刪除「有在澳洲境內蒐集個資」之規定，故未在澳洲登記之公司往後即使未在澳洲境內蒐集個資，若有在澳洲境內經營業務即受有域外效力之管轄，其範圍甚至將比歐盟GDPR之域外管轄權更為寬廣。 至於提高裁罰金額能否提升資安及個資保護之效益仍有待商榷，惟提高罰鍰額度應能使持有個資業者採行較高之資料保護安全措施等級。我國近期亦發生2,300萬筆民眾戶政資料外洩事件，依我國《個人資料保護法》規定，個資事故發生時，若被害人不易或不能證明其實際損害額時，法院依侵害情節，以每人每一事件500以上至2萬元以下計算財產損害。且同一原因事實造成的事件，原則上其賠償最高總額以2億元為限。若我國將來修法適當調整金額，相信有望遏止類似事故不斷發生。 *調整型營收（adjusted turnover）：指公司（及相關企業）在違規期間內營業額扣除應調整之稅額例外項目後，所有商品及服務價值的總和。