2014年2月12日,美國發表「網路安全框架(Cybersecurity Framework)」,該框架係由美國政府、企業及民間機構花費一年的時間共同發展而成,其蒐集了全球現有的標準、指引與最佳實務作法,最後由國家標準技術局(National Institute of Standard and Technology, NIST)彙整後所提出。
本框架主要可分成三大部份:
1.框架核心(Framework Core)
框架核心包括辨識(Identify)、保護( Protect)、偵測( Detect)、應變( Respond)、與復原( Recover)等五項功能。這五項功能組成網路安全管理的生命週期,藉由這五項功能的要求項目與參考資訊的搭配運用,可使組織順利進行網路安全管理。
2. 框架實作等級(Framework Implementation Tiers)
共分成局部(Partial)、風險知悉(Risk Informed)、可重複實施(Repeatable)、合適(Adaptive)四個等級。組織可以透過對風險管理流程、整合風險管理計畫以及外部參與等三個面向的觀察,瞭解組織目前的安全防護等級。
3. 框架側寫(Framework Profile)
框架側寫係組織依照本框架實際操作後所產出的結果,可以協助組織依據其企業需求、風險容忍度,決定資源配置的優先順序,進一步調整其網路安全活動。
此一安全框架旨在提供整體規劃藍圖予尚未建立網路安全架構的組織參考,而針對已有建立網路安全架構者,該框架並未意圖取代組織原先的風險管理程序和網路安全計畫,而係希望協助公、私部門改善資通訊科技和工業控制系統風險管理的能力。
今年11月17日到19日為期三天的第五屆「智慧城市世界大會展覽(Smart City Expo World Congress)-都會平台(Urban Platforms):串聯資料數據以及城市之間的連結」於西班牙巴塞隆納舉行。該大會凝聚了世界500個城市、450個參展單位,以及400位講者於一堂,主要觸及了城市如何因應大量成長的數據、從新的管理方式中,要如何以及在哪裡得到價值,以及在加速城市中的都會平台過程中,要付出什麼樣的代價等議題。 今年度的大會展覽令人耳目一新的創新作品包括:綠色環保無人駕駛小公車、提醒視力受損者,道路上有障礙物的智慧應用程式、能夠辨識在範圍內的射擊,並且精準地指出事件發生地點的麥克風系統,還有其他諸如無人飛機、物流和都會區內遞送服務等等創意新點子。 「智慧城市」一詞,意味著一個能夠合於未來發展的都會,同時轉變為一個可以在提升資源以及能源效率的同時,還能夠減少對於生態衝擊的環境。而歐洲的智慧城市發展,主要是在「歐洲2020戰略」(Europe 2020)中,由歐盟執行委員會所實施的「歐洲創新夥伴計畫」(The European Innovation Partnership, EIP)帶領歐洲倡議都會平台於以下三個交互運作的活動以及發展:(一)以城市需求為導向的發展,使得能快速地適應都會平台;(二)由備忘錄(Memorandum of Understanding, MoU)所鞏固的供給導向發展;(三)在信任的基礎上所建立的標準化導向發展。 歐盟於2011年6月公布的「智慧城市與社群歐洲創新夥伴計畫」(The European Innovation Partnership on Smart Cities and Communities, EIP-SCC)目的是為了要將城市、企業與市民結合起來,共同藉由永續的解決方案,來改善都會城市現有的問題,並提升城市的整體生活。此計畫期許以資通訊科技(Information and Communication Technology, ICT)、能源與交通管理的結合,共同提出創新的解決方案,為今日歐洲城市面對來自於環境、社會與健康等挑戰進行解套,計畫發展核心包含開放資料(Open Data)、商業模式(Business Models)、政策與法規(Policy and Regulation)、能源效率與低碳解決方案(Energy Efficiency and Low Carbon Solutions)、財政金融與採購(Finance and Procurement)、都會移動(Urban Mobility)、能源整合網絡(Integrated Energy Networks)等。 從歐盟所發展的大戰略計畫,到今年第五年的「智慧城市世界大會展覽」,明顯嶄露出歐盟在積極推動經濟發展的同時,帶著永續環境的思維,這是之所以歐盟能持續引領歐洲,甚至世界未來發展趨勢的關鍵原因。
日本「u-Japan政策」簡介 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。
英國交通部將擬議新增無人機規管措施在過去幾年,涉及無人機的事故發生頻率急遽上升,從2014年的6起事件至2017年增加到93起,根據英國交通部(The Department for Transport)研究顯示,重達400克的無人機可撞碎一架直升機的擋風玻璃、2000克無人機可嚴重損壞一架客機的擋風玻璃。為防止濫用無人機,保障大眾安全,英國交通部將提出更嚴格的規管措施,並於2018年7月26日起於網站上公開徵求意見,若通過將成為無人機法案(Drones Bill)草案的一部分。 擬議之規管措施包括:(1)設定小型無人機持有者之最低年齡;(2)賦予警察對於違規無人機之執法權力,如對於違規之無人機,即時開立罰緩處分;(3)使用新的反無人機技術(counter-drone technology)以保護公眾活動,確保國家關鍵基礎設施免受滋擾,並防止物品走私至監獄;(4)規定無人機操作員於無人機起飛前,透過應用程式(apps)提交飛行計劃。 無人機應用產業在未來十年將迅速成長,新措施之目的係為確保無人機之使用安全。交通部政務次長(Parliamentary Under Secretary of State for Transport)Baroness Sugg表示,無人機為社會和經濟帶來良好效益,為防止無人機造成的滋擾超過其潛在利益,將新增規管措施,並進行公開諮詢。 此外,從2018年7月30日起,禁止無人機飛行高度超過122公尺(400英尺),及不得於距離機場邊界1公里(0.6英里)內飛行之飛航令(Air Navigation Order)已正式施行,違反者將面臨高達2,500英鎊的罰金或處五年以下有期徒刑。