韓國2012年度國家智財施行計畫檢討評估結果出爐
科技法律研究所
2014年03月26日
壹、事件背景
韓國國家智慧財產委員會(以下簡稱智財委員會)於2013年11月13日公布「2012年度國家智財施行計畫之檢討評估結果」。韓國智財委員會係依智慧財產基本法第10條,檢討、評估施行計畫之推動情形。檢討評估對象係針對2012年度國家智財施行計畫(以下簡稱施行計畫)之5大政策面向:創造、保護、運用、基礎環境、新智慧財產,挑選出重點推動共21個課題。另為確保評估之專業性及客觀性,由民間專家組成「政策評估團」,並召開會議就不同的推動課題討論,然後以等級決定優劣。
針對21個課題進行檢討評估之結果顯示,被評為優秀等級之課題有4個,分別為「透過改善研究發展體系,創造高品質智慧財產」、「加強智慧財產侵權物品國境管制措施」、「塑造尊重智慧財產文化」、「建構、運用新植物品種育種之基礎環境」;而需要改善之課題則有3個,即「支援海外當地侵權之因應」、「強化地方中小企業之智財能力」、「發掘及確保海洋生物資源與智財創造之支援」。以下就評估方法及結果扼要說明之。
貳、評估方法及結果概述
韓國考量到智財施行計畫之特殊性,且加上是首次推動、評估國家層級智財政策之成效,所以不僅是評估政策成果,同時也要對政策形成、執行等政策基礎環境之確保等相關要素進行評估,對此,韓國設定3項評估指標:「政策形成」、「政策執行」、「政策成果」,詳細指標內容如下表所示:
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區分 |
評估項目 |
評估基準 |
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政策形成(30%) |
1.計畫確立之適切性(15%) |
1-1.事前分析、意見蒐集之充實性(5%) |
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1-2.成果指標及目標值之適當性(10%) |
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2.政策基礎環境之確保水準(15%) |
2-1.推動體系之充實性(5%) |
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2-2.資源分配之適當性(10%) |
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政策執行(35%) |
3.推動過程之效率性(25%) |
3-1.推動日程之充實性(10%) |
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3-2.相關機關與政策連結性(10%) |
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3-3.監督及情況變化之對應性(5%) |
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4.政策擴散之努力水準(10%) |
4-1.政策溝通、宣傳、教育之充實性(10%) |
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政策成果(35%) |
5.政策成果及效果(35%) |
5-1.成果目標達成度(20%) |
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5-2.政策效果(15%) |
為確保評估之專業性及客觀性,由韓國智財委員會之民間委員、及下設之創造、保護、運用、基礎環境、新智慧財產等專門委員會之專門委員,以及地方自治團體代表等30位成員組成政策評估團。每位評估委員就各機關提出之實績報告書內容為判斷依據,再依照不同指標之特性,進行定量和定性評估。政策評估團第1次評估完畢後,就會召開調整會議,決定各推動課題之評估等級(分成優秀、普通、需要改善3個等級)為何。
整體而言,韓國的智慧財產創造能力已提高不少,且韓國國內對智財保護水準亦逐漸提升,另外,對於智慧財產創造、保護、運用之正向循環體系所需之配套措施如新智慧財產相關法制,初步已整備完成。韓國之後擬要持續提高智財成果之品質,加強韓國在海外的智財保護,並且增進民間對智財運用政策之有感度,以及推動與新智財相關之各部會間對智財業務範圍調整與政策方面之合作推動。
美國總統川普於2025年11月24日發布行政命令(Executive Order)啟動創世紀任務(Launching The Genesis Mission),旨在建立美國科學與安全AI平臺(下稱AI平臺),整合聯邦政府長期累積之科學資料集、國家研發及運算資源,訓練可自動化研究、加速科學發現之AI模型,強化國家安全、提高勞動生產力及研發投資報酬率,鞏固美國AI技術領導地位。 行政命令重點如下: (1)權責分配:由能源部長(Secretary of Energy)確保將執行創世紀任務所需資源統一整合至AI平臺,並訂定安全計畫。由總統科學技術助理(Assistant to the President for Science and Technology, APST)領導,透過國家科學技術委員會(National Science and Technology Council, NSTC)協調所有參與之行政部門。 (2)AI平臺之運作:提供能源部國家實驗室超級電腦、安全雲端運算環境等高效能運算資源、AI建模與分析框架、運算工具、各學科領域基礎模型,並在適法前提下,提供聯邦政府所管理之資料集、開放科學資料集或能源部生成之合成資料集。 (3)識別國家科學技術挑戰:能源部長應提交創世紀任務優先應對之國家重要科學技術挑戰清單,涵蓋先進製造、生物科技、關鍵原物料、核能、量子資訊科學、半導體與微電子學領域,經APST審查並與NSTC參與成員研議後定案。 (4)跨部門協調及外部參與:召集相關部門參與,訂定資源配置計畫整合各部門可用資料與基礎設施。提供獎補助,鼓勵私部門參與符合任務目標之AI驅動科學研究。設立研究獎學金、實習與學徒制計畫,提供AI平臺使用權及AI賦能科學發現培訓。在維護聯邦研究資產安全及公共利益最大化之前提下,建立標準化合作夥伴機制,與擁有先進AI、資料、運算能力或科學專業知識之外部夥伴合作。 行政命令就前述事項設定執行時程,且明定自發布之日起1年內及此後每年,能源部長應向總統提交報告,說明各事項之運作情況與達成成果。
美國聯邦航空總署准許美國有線電視新聞網在人群中使用小型無人機進行拍攝美國有線電視新聞網(Cable News Network, CNN)通過美國聯邦航空總署(Federal Aviation Administration, FAA)之審查,允許使用小型無人機(small Unmanned Aerial Vehicle, sUAS)直接穿越人群中(flying directly over a person or people)進行拍攝採訪,為美國目前第一件允許在商業目的中使用小型無人機自由穿梭人群之豁免核准案。 美國於2016年8月通過聯邦法規第107篇(14 CFR Part 107)又稱小型無人機規則(small UAS rule),規定關於小型無人機之操作規範。其中該規則列舉7種操作禁止事項,須事前經由美國聯邦航空總署豁免方得進行操作(又稱Part 107 Waiver),分別為:1.夜間飛行、2.直接穿越人群飛行、3.經由行進車輛或飛機進行飛行、4.一人操作多架無人機、5.視距外飛行、6.飛行超過400英呎、7.飛行區域近機場或禁航區附近。 CNN本次豁免項目即第107.39條的「直接穿越人群飛行」之規定,該規定除飛越對象為操作者本身,或僅飛越在建築物、車輛上並不受禁止規範外,只要無人機穿越人群皆須經美國聯邦航空總署審查同意方得操作,否則將面臨重罰。此一豁免通過後,改變以往記者與攝影師合作之拍攝手法,改由受訪者直接接受無人機採訪,除節省人力資源外也能突破地勢之空間限制,對於商業營運模式將有重大變革。 然而由於直接穿越人群飛行之風險性極高,因此在本次豁免條件中亦有嚴格限制,除只能使用申請時之特定無人機外,並應該嚴格遵守製造商之使用說明。另外,不得擅自改變無人機之設計或在未經允許下額外加裝配備。同時飛行高度亦不得高於海平面150英呎,並須定期檢測維修。最後每次操作皆須詳細記錄並保存,包含機械故障時須立即回報。
美國參議員提案規範物聯網設備之資安漏洞美國參議員2017年08月01日提案立法,要求提供給美國政府的物聯網網路連結設備,須符合產業資訊安全標準,同時規範設備供應商,提供之設備必須可持續更新,不得含有無法更改參數的設定與不得具有任何已知安全漏洞。兩黨皆有參與提案參議員,共和黨為Cory Gardner和Steve Daines,以及民主黨的Mark Warner和Ron Wyden。 由於物聯網連結數持續成長,與物聯網相連的裝置與感應器,預計在2020年會超過200億台裝置,相關裝置的資料蒐集與傳輸,同時影響消費者與產業。當這些裝置在出廠時若預設無法更改的參數,即預設固定程式無法更新,則該裝置連接物聯網時,會因裝置無法更新程式,而可能產生資安漏洞,進而影響物聯網上其它連結設備之安全性。 2016至今,物聯網相關設備已被惡意阻斷服務攻擊(DDOS)影響相關網站、伺服器以及網路基礎設施提供者。 Warner等4位參議員提出的〈2017年物聯網資安改進法〉(Internet of Things (IoT) Cybersecurity Improvement Act of 2017)草案,主要關注: 聯邦政府採購的物聯網相關設備,須可持續更新、符合產業標準、不含無法更改內建參數的設定、以及不含已知安全漏洞。 行政管理和預算局(Direct the Office of Management and Budget ,OMB),須發展可供替代網路級(network-level)資安設備以供限制性資料處理。 國土安全部的國家保護和計畫局(National Protection and Programs Directorate)須向提供連線設備予聯邦政府的承包商,發布整合性的資安漏洞揭露指導原則。 免除資安研究人員基於誠實信用研究時,所揭露與資安漏洞有關之法規責任。 要求所有執行機構清點所有連結物聯網的設備。
美國資訊安全分析新挑戰:巨量資料(Big Data)之應用在2013年的國際資訊安全會議(RSA Conference)上,資安專家紛紛表示,將Big Data技術應用於資訊安全分析的項目上,確實可以幫助企業建立更佳的情勢判斷能力,但在實際執行過程中是一大挑戰。 資安廠商如RSA和賽門鐵克公司,在會議上表示目前的策略是透過新的數據匯集、比對和分析協助企業篩選、過濾結構化和未結構化資料的威脅指標,這是傳統的特徵偵測(signature-based)安全工具無法做到的。 不像傳統的安全手段著重於阻斷攻擊,新的技術強調偵測並立即回應違犯行為,也就是提前遏止任何違犯行為,協助企業作全面性的偵測而不擔心有所遺漏。 由於越來越多的美國政府機關和民間企業遭受到針對性和持續性的攻擊,巨量資料技術的應用需求激增。企業內部都累積著大量的數據和多元的數據種類,而需要動新技術來保護這些數據資料免於惡意人士或對手的竊取或其他侵害行為。企業應該要因應實際面臨的威脅和所獲悉的威脅情報來建立安全模型,取代部署特定產品和外圍系統的防禦。 美國無論是政府機關或民間企業都被捲入了不對稱戰爭-對手是武器精良、準備充分並有嚴密組織的網路敵人。 「駭客只需要攻擊成功一次,但我們必須每次都是成功的」賽門鐵克的總裁deSouza表示。「因此與其專注的在阻擋所有威脅,更好的辦法是使用巨量資料技術偵測侵入行為並消解之」。而在會議中資安專家都肯認至少從理論上來說,以巨量資料技術強化資訊安全是很好的想法。 不過另有其他的說法,金融服務企業LSQ的首席安全及法務主管皮爾遜認為,許多人的電腦紀錄檔和所有的電子裝置都早就被侵入滲透了,這才是問題所在。他表示,目前現存的SIEM(安全性資訊及事件管理)工具可以讓企業聚集來自許多個安全設備的巨量登錄數據整合在同一系統內,但真正的問題是,SIEM工具必須要有能力分析數據並找出關聯性,如此才能偵測到駭客入侵的前兆證據和真實的入侵行為,這和彙整數據是不同的兩件事。許多企業所面臨的問題不是缺乏數據資料,而是要如何為資訊安全的目的建立關聯規則和應用方式,以有效率的方式找出有用的巨量數據並進行分析,和留下可供進行訴訟使用的證據。