美國發表網路安全框架
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。
Converse 一開始僅風靡於運動員、青少年，之後甚至帶動不追求時尚的族群也認得Converse 品牌。Converse早在Nike, Reebok和Adidas等品牌鞋款充滿市場前，以橡膠鞋頭與具識別性的星星圖樣，作為美國的運動鞋品牌，風行一時。 Converse在1917年為籃球運動員製造第一雙運動鞋—All Star，之後更邀請一位極知名的籃球明星Chuck Taylor為代言人，並以其為鞋款命名，引起旋風，成為美國青少年家喻戶曉的品牌，現已於全球累計銷售十億雙。 現在，這間百年鞋類製造商表示，Chuck Taylor鞋款廣泛可被識別的核心要素—黑色條紋和橡膠鞋頭被仿冒，對此，Converse 所屬的Nike公司已於2003年請求損害賠償；復於2008年寄發180封禁止令予販售外觀類似Chuck Taylor鞋款的零售商，藉此保護品牌。然其主要目的在於使仿冒品下架，故，此次，除了於紐約對加拿大、澳洲、義大利、中國與日本等企業提起訴訟，也針對銷售其知名運動鞋款 “Chuck Taylor”仿冒品的大型零售商Wal-Mart 和Ralph Lauren 提起訴訟。另向有權禁止仿冒品進口的美國國際貿易委員會(ITC)申請禁制令，禁止進口、銷售該仿冒鞋款。 Converse 總經理表示感到相當幸運，被公認為美國的流行指標，如此舉動，目的只是在停止仿冒的侵權行為。歡迎公平競爭，但任何公司都沒有權利抄襲Chuck Taylor的商標樣式。
美國數州將就大麻合法化與否舉行公民投票美國總統選舉於11月8日舉行，數州針對大麻合法化與否一併進行公民投票，針對娛樂用大麻（Recreational Maijuana）議題舉辦公投共有五州，分別為加州、內華達州、亞里桑那州、緬因州以及麻州；而針對醫療用大麻（Medical Marijuana）議題舉行公投則有四州，係佛羅里達州、阿肯色州、北達科他州以及蒙大拿州，其中蒙大拿州原已開放醫療用大麻，本次公投案係放寬現行法規之限制。公投結果顯示，除亞里桑那州公投案未通過外，其餘各州公投案皆已通過。 民調公司蓋洛普（Gallup）於十月公布之民調顯示，美國民眾支持大麻合法化比例，已從1969年的12%爬升至目前的60%。本次各州公投案通過後，將對美國聯邦政府近80年的大麻禁令產生極大壓力。就經濟層面觀察，美國研究機構ArcView Market Research研究報告統計，全美目前合法管道銷售大麻金額從2014年的46億美元成長至54億美元，而作為全美最大經濟體的加州，依投資分析公司Cowen and Company分析，該州本次公投案通過將使全美大麻產業成長三倍，甚至於2026年市場規模將成長至500億美元。大麻合法化後，依「加州大麻業者協會」（California Cannabis Industry Association）估計，將為加州州稅增加十億美元的收入。根據統計，此一趨勢中，推動大麻合法化一方投入約兩千兩百萬美元支持加州公投案，而反對方則投入約兩百萬美元。
淺談創新應用服務（OTT）之創新與規範課題淺談創新應用服務（OTT）之創新與規範課題 科技法律研究所 法律研究員 蔡博坤 2015年05月26日 隨著資通訊科技快速的發展，例如網際網路、雲端運算、智慧聯網、巨量資料、4G/5G等等，創新應用服務（Over-the-top, OTT）已逐漸包含各種基於網際網路之服務與內容。此科技應用的服務應如何在現行法律規範體系下被論及，其本身以及衍生的議題復為何，均為所欲介紹的核心，本文係以美國作為觀察之對象，希冀對於我國未來在OTT領域之法制有所助益。 壹、美國FCC對於創新應用服務（OTT）的態度觀察 在美國，聯邦通訊委員會（Federal Communication Commission, FCC）係美國境內主管電信與通訊領域聯邦層級的主管機關，對於網際網路上之新興應用服務，為鼓勵新興技術的發展，一向以避免管制為原則，也因此一些OTT TV或VoIP之商業模式，近年來無論係在美國境內抑或境外，皆有著長足的發展。另一方面，隨著科技快速變遷，FCC亦與時俱進持續透過公眾諮詢，尋求是否有調整相關定義，抑或擴張規範管制之必要。例如，2014年12月，FCC發布一個法規修訂公開意見徵集的通知（Notice of Proposed Rulemaking, NPRM），希冀更新目前於1934年通訊法（Communications Act of 1934）下之相關規範，以反映目前透過網際網路所提供的影音服務，特別將更新對於Multichannel Video Programming Distributor（MVPD）一詞定義。 貳、關鍵之法制課題 由於FCC在創新應用服務（OTT）領域市場管制者（market regulator）的角色乃至關重要，同時，提供此應用服務的業者，無論係電信業者還是新興科技業者，其彼此間相互且複雜之法律關係，所衍生之法制議題，實有必要探討以及釐清，謹就兩個層面的問題概述如下： 關於第一個層次網路中立（Net Neutrality）的議題，從相關案例實務判決觀察，2014年2月，美國有線寬頻業者Comcast即以頻寬有限資源，以及確保網路流量充足的理由，說服Netflix服務營運商，同意因此付費給Comcast，而雙方所進行之合作，也引起所謂網路中立性的爭議課題。今（2015）年2月，FCC於最新通過的Open Internet Order，有別於過往命令僅能有限度地適用於行動網路服務業者（mobile broadband），新的命令將能全面性地適用於固網以及行動網路業者，反應近年來在無線寬頻網路科技之快速進展，將擴張保護消費者近取網際網路的方式。 其次，觀察目前美國境內OTT的業者，包括Now TV、Netflix、Ditto TV、Whereever TV、Hulu、Emagine、myTV等，均有建置整合平台，俾利提供消費者新型態的商業服務，從知名Netflix公司所建構的平台政策，相關重要的規範課題包含資料的蒐集、處理與利用，也提到對於安全性的重視與兒少保護等。在相關隱私權議題面向，其指出，由於使用者得通過不同的媒介透過網際網路近取相關服務，誠是些來源皆有各自獨立之隱私權聲明、注意事項與使用規約，除了提醒用戶應盡相關的注意義務外，相關衍生的責任亦會予以劃清。 參、簡評 從上述可得知，創新應用服務（OTT）整體之發展，係與網際網路（Internet）相關推動工作係一體的，因此，我國未來如欲推動OTT相關創新服務，相關網際網路所衍生的議題，例如網路中立等，勢必將成為重要的法制層面所亟需探究之課題。 在我國，如同美國聯邦通訊委員會（FCC）角色之行政主管機關係國家通訊傳播委員會（NCC），在主管的法令中，目前依據電信法相關規範，電信事業應公平提供服務，除另有規定外，不得為差別處理（第21條）;無正當理由，第一類電信事業市場主導者不得對其他電信事業或用戶給予差別待遇，抑或不得為其他濫用市場地位或經主管機關認定之不公平競爭行為（第26-1條）。 相關法律條文規範是否可因此援引作為討論創新應用服務（OTT）之法源基礎，復如何調和第一類電信事業市場主導者與新興應用服務科技業者之關係，仍存在著灰色地帶。從鼓勵產業創新之觀點出發，謹初步建議從正面的立場，鼓勵相關創新應用發展，宜避免逕就OTT服務過度管制。
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局（European Patent Office, 下稱EPO）於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧（Artificial Intelligence, AI）與機器學習（Machine Learning, ML）的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項，然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明，例如：神經網路、遺傳演算法、支援向量機（Support Vector Machines, SVM）、K-Means演算法、核迴歸和判別分析，不論它們是否能夠藉由數據加以訓練，此類運算模型和演算法本身，因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中，EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形，說明可否具備發明技術特徵： （一）可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳，此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵（例如：影像邊緣、像素數值）的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類，屬於分類演算法的技術應用。 （二）可能不具技術性 根據文字內容進行分類，本身不具技術目的，而僅是語言學的目的（T 1358/09） 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類，但未說明所產生分類的技術用途，亦被認定本身不具技術目的，即使該分類演算法的數據價值高（例如：穩健性）（T 1784/06）。 在新版審查指南中亦指出，當分類方法用於技術目的，其產生之訓練集（training set）和訓練分類器（training the classifier）的步驟，則能被視為發明的技術特徵。 近年來，人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中，無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等，隨著人工智慧和機器學習技術快速發展，新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準，EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術，將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」