2014年3月24日歐盟執委會提出一項具體行動計畫,發起歐洲政策有關有機農業的檢討諮詢,希冀幫助有機農民、生產者和零售商適應新的政策,投入有機農業技術研發,並規劃於2015年召開食品業與研發人員溝通會議,進而加入專家意見、利益相關者與地區公眾共同集徵意見。其中,為了幫助有機農民、生產者和零售商調整至所建議的政策規劃方向,歐洲執委會將計畫推動一項有機生產行動計劃,以推動農村發展和歐盟農業政策措施,鼓勵有機農業以加強歐盟有機生產與研究創新項目之間的聯繫,並鼓勵使用有機食品。具體行動計畫重點為:
一、增加歐盟有機生產者的競爭力:
二、為鞏固消費者信任度,計畫執行將對有機產品及其農業技術研發展開控管措施;
三、加強歐盟統一有機產品的標示規格。
另外,歐盟執委會亦通過有機產品生產和標籤規範修法草案(The Legislative Proposals for a New Regulation on Organic Production and Labelling of Organic Products),將擬制定更完善的有機產品法規,以杜絕假冒及混充。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
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。
新加坡個資保護法責任指南新加坡個人資料保護法(Personal Data Protection Act 2012, PDPA)的基本原則之一在於可歸責性(Accountability)之建立,原因在於個資保護的責任歸屬,是組織對個資的持有與控制所為的承諾與責任表示。因此,PDPA第11、12條之法遵責任,組織必須對所持有或控制的個資負責,並且需制定並實施資料保護政策、溝通並告知員工相關政策、及履行PDPA義務所必須施行之流程與作法。於組織責任而言,PDPA雖有強制性義務責任,但應忖量組織內部責任歸屬的措施,而非僅將責任落於遵守法律的程度,組織必須從合於法規的方法轉為基於責任歸屬的方法來管理個人資料。 從而,該指南在政策、人員、流程等領域中透過資料生命週期的循環,確立組織責任歸屬。從落實良好的責任制始於組織領導力的概念出發,設定組織管理高層之職責與調性,繼而規劃處理個資及管理資料風險的方法。並由組織人員治理面向,確立溝通資訊與員工培訓知識與資源。除此之外,也在特定流程設置上,紀錄個人資料流動,了解如何收集、儲存、使用、揭露、歸檔或處理個人資料為流程的首要任務,繼而確認資料保護層面主要的差距與需要改進的領域。再將資料保護實踐於業務流程、系統、商品或服務。
科睿唯安 (Clarivate)公布2021年商標生態系統研究報告: 全球視野下的商標價值、保護及技術優化著名英國科學研究分析公司科睿唯安 (Clarivate)於2021年2月18日公布《2021年商標生態系統報告》,此報告由科睿唯安委託Vitreous World 於2020年底時分別對英國、美國、德國、義大利、法國、中國大陸以及日本等七個國家共300位專業顧問進行線上訪問,了解商標專業人士對於各國商標價值、商標保護以及技術優化之相關見解為何。此份報告之主要發現如下: 全球商標侵權狀況持續上升中:相較於2017年共有74%受訪者提及曾遇到商標侵權案件、2018年為81%、2019年則有85%。本次調查時竟有高達89%受訪者表示常經手商標侵權案件,且逾半數者表示,其企業在遭遇商標侵權後更改了品牌名稱,此類狀況於日本特別嚴重。 高階主管態度影響企業獲利機會:89%受訪者表示,企業高階主管人員對於智財問題無意識或不予關注時,組織往往無法利用商標或其他智財權利以適時抓緊商機、進入新市場或建立新合作關係。其中亦有五分之一受訪者提到,其企業董事會相關成員完全不參與企業智財議題討論。 社群媒體名稱成為許多商標侵權管道的起源:此次共有50%受訪者表示,社群媒體名稱成為首要的商標侵權源頭;但中國大陸受訪者有73%表示,網域名稱仍為商標侵權常見管道。 今全球產業趨勢已進入知識創新時代,企業欲保持競爭力需善用智財權以維持內部能量,且為防免智財侵權威脅並把握新市場藍海,須由企業全體成員齊心關注努力,而不僅是商標部門人員的責任,管理階層更應了解企業智財狀況,適時更新智財管理與布局策略,增強市場地位。
美國總統簽署《實證決策基本法》推動政府資料開放與建構以實證為依據制定政策之基礎美國總統於2019年1月14日簽署《實證決策基本法》(Foundations for Evidence-Based Policymaking Act of 2018),本法包含要求聯邦政府政策制定應以實證為依據,並規定開放政府資料法(OPEN Government data Act)相關措施,與確保機密資料安全及資料統計效率,據此做為推動政府資料開放共享與以實證為依據制定聯邦政府政策之法制基礎。 做為美國聯邦政府透明化政策的一環,本法最核心的部分即為開放政府資料法之相關規定,開放政府資料法的OPEN為開放(Open)、公開(Public)、電子化(Electronic)與必要(Necessary)之縮寫,象徵開放政府資料法的精神與意旨,其具體措施包含要求聯邦政府機關應盡可能公開其所蒐集之資料,依本法對資料的定義為被記錄的資訊,不論載體為何(recorded information, regardless of form or the media on which the data is recorded)。 而公開的資料應具備機器可讀性(machine-readable)、為或可轉換為自由檔案格式(open format)、不受除了智慧財產權保護以外之使用限制(即非國家機密或受其他法律保護的資料)以及應符合由標準制定組織所訂定之開放標準,除此之外每個機關應設置首席資料長(Chief Data Officer)負責上述資料開放事宜,以確保政府公開資料得以有效率的開放與共享。