歐盟最高法院宣佈2006歐盟資料保留指令無效
歐盟最高法院認為，2006歐盟資料保留指令（EU data retention directive）授權各會員國以法律要求電信業或網際網路服務供應商保留人民通信及網路活動數據資料長達兩年、並允許提供給執法或安全服務部門（police and security service）的規定，係屬重大侵害隱私生活及個人資料保護兩大基本人權，因此宣告該規定無效。該判決起因於澳洲及愛爾蘭民間團體向歐盟法院提出申訴，目前28名歐盟會員國正共同起草新的資料保護法案。
2006歐盟資料保留指令允許電信公司保留個人的ID、通信時間、通信地點及通信頻率。歐盟最高法院判決中表示，雖然肯定該規定對於偵查、追溯重大犯罪有其必要性及正當性，但對保留期間（6個月至2年）欠缺明確的保留標準，而過度侵犯個人隱私生活及未提供適當的個人資料保護措施，並不符合比例原則。
針對此一歐盟最高法院判決的宣示意涵，英國政府發言人表示通信數據的保留對執法部門偵查犯罪及確保國家安全是絕對必要的，若電信公司無法保留並提供給執法部門，很可能危及國安。
無論如何，歐盟最高法院的決定，重新宣告了人民隱私權及個人資料的保護不容國家任意侵犯，國家沒有權力任意的、不加區別的蒐集、保留一般人民的通信資料和網路行動，這是無視且扭曲基本人權的行為。該則判決為歐盟各成員國的資料保留法制開啟了新的里程碑。
開放原始碼及自由軟體的大老等發起一封抵制網路服務標準機構OASIS新專利政策的活動，並簽署了一份電子郵件，呼籲社群不要採用由OASIS標準組織所通過的規格。OASIS本月修改了它的專利政策，宣稱為開放原始碼軟體的開發提供了更好的選擇。 這份電子郵件中表示，不要採用OASIS的不開放標準。要求OASIS修改它的政策。如果你是OASIS成員，對於這種窒礙難行，不能用在開放原始碼及自由軟體上的標準，不要參與其工作小組。支持者亦表示，希望類似OASIS這樣的組織能訂出明確政策，好讓所有想採用業界標準的組織可以預先知道未來是否會被收費。 然而，OASIS為自己的政策修改提出辯護，也對這個活動加以反擊。其表示，OASIS這個政策和W3C的政策一樣，都要求必須免權利金才行。且其政策規定，業界標準可以加入專利技術，但必須對外公佈此事才行。而且幾乎在所有的案例裡，這倒頭來都會變成免專利金。 OASIS所修改的政策為標準工作提出了三種模式：RAND（reasonable and nondiscriminatory licensing，合理且統一的授權）；RAND條件下的RF（免權利金）；或者是有條件下的RF。 對於OASIS的杯葛，反應出產業在IP權利上的利益，以及開放原始碼和自由軟體支持者間的爭執。OASIS的新政策預計要在4月15日生效，原本是要展示對開放原始碼擁護者的妥協。但是，這份電子郵件簽署活動，顯示出新政策依然難已被接受。
美國高速公路運輸安全局（NHTSA）發佈針對車輛對車輛間溝通的研究報告國家高速公路運輸安全局（NHTSA）發佈即將針對車輛與車輛間通訊訂立規則的訊息，以管理車對車之間（V2V）通訊技術，V2V技術最主要著眼在於避免碰撞，根據調查百分之94的車禍事故都有人為因素牽涉其中，V2V技術可以讓車輛有效的認知碰撞的情況與潛在威脅。V2V技術仰賴的是鄰近車輛之間的通訊溝通並交換訊息，以警告駕駛潛在的導致碰撞安全威脅，例如：V2V可以警告駕駛前車正在煞停，所以候車必須隨之減速以免碰撞，或是警告駕駛在經過十字路口的時候處於不安全的情況，因為有一輛看不見的車輛正以高速朝路口靠近。V2V通訊技術使用精密的短距離通訊技術以交換車與車子之間的基本訊息，諸如：位置、速度、方向已決定是否要警告駕駛以避免碰撞。本項規則制訂的提案可謂是數十年來NHTSA與各部門間合作努力的成果，包含汽車產業界、各州運輸交通部門、學術機構以建立共識的標準。NHTSA的提案當中規制運用在所有輕型車輛V2V技術使用無線電傳輸協定與光譜頻寬總稱為精密短距通訊技術（DSRC）。這項立法規制要求所有的車輛都應該要透過標準化技術講共同的語言，並且要求所有車輛均要納入安全與隱私保護的措施。本次即將管制的車輛包括一般轎車、多功能車（MPV）、卡車、公車，車輛在4536公斤以下的車輛未來必須配備V2V的通訊系統。 ●交換資訊部分 僅交換基本安全訊息，其中包含車輛的動態訊息諸如行進方向、速度、位置。這些基本的安全訊息每秒交換高達10次，裝有V2V裝置的車輛將保留這些訊息，去評判是否有碰撞的威脅。如果系統覺得有必要，將立即發出訊息警告駕駛採取必要措施避免立即碰撞。 ●V2V未來可能應用 ■十字路口動態輔助：車輛進入十字路口前，如果會發生碰撞會加以警示。 ■左轉輔助：駕駛一旦左轉會撞上來車的時候，特別在於駕駛視線被擋住的情況下，會加以警示。 ■警急電子煞車燈：同方向行進車輛，前車忽然減速的情況下，V2V技術可以允許使經過透視前車的情況下，知道駕駛目前正在減速，所以可以針對視線外的急煞車預先因應。 ■前端碰撞警示：前端碰撞警示將警告駕駛即將到來的撞擊，避免撞擊前車。 ■盲點警示與變換車道警示：車輛變換車道的時候系統將警告位於盲點區域的車輛即將靠近，避免在變換車道的時候發生碰撞。 ■超車警示：警告駕駛超車並不安全，因為對向車道正有車輛往此方向前進。 ●面對網路攻擊 ■設計訊息認證方案，確保交換訊息時的安全性。 ■每一項交換的訊息均會經過偵測避免惡意攻擊。 ■惡意攻擊的回報機制：諸如身份錯誤配置的訊息、惡意車輛阻擋V2V訊息。 ●隱私保護 在設計最初期即導入V2V僅允許分享蒐集通用的安全資訊，對於個人或其他車輛的資訊不能加以蒐集與傳輸。 目前NHTSA將針對本項提案蒐集公眾意見（預計將進行九十天），並審核公眾所提交意見是否可行，在發佈最終的規則。
因應使用「生成式AI（Generative AI）」工具的營業秘密管理強化建議2024年7月1日，美國實務界律師撰文針對使用生成式AI（Generative AI）工具可能導致的營業秘密外洩風險提出營業秘密保護管理的強化建議，其表示有研究指出約56%的工作者已經嘗試將生成式AI工具用於工作中，而員工輸入該工具的資訊中約有11%可能包含公司具有競爭力的敏感性資訊或客戶的敏感資訊，以Chat GPT為例，原始碼（Source Code）可能是第二多被提供給Chat GPT的機密資訊類型。系爭機密資訊可能被生成式AI工具提供者（AI Provider）用於訓練生成式AI模型等，進而導致洩漏；或生成式AI工具提供者可能會監控和存取公司輸入之資訊以檢查是否有不當使用，此時營業秘密可能在人工審查階段洩漏。 該篇文章提到，以法律要件而論，生成式AI有產生營業秘密之可能，因為營業秘密與著作權和專利不同之處在於「發明者不必是人類」；因此，由生成式 AI 工具協助產出的內容可能被視為營業秘密，其範圍可能包括：公司的內部 AI 平台、基礎的訓練算法和模型、輸入參數和輸出結果等。惟基於目前實務上尚未有相關案例，故生成式AI輸出結果在法律上受保護的範圍與條件仍需待後續的判例來加以明確。 實務專家提出，即使訴訟上尚未明確，企業仍可透過事前的管理措施來保護或避免營業秘密洩露，以下綜整成「人員」與「技術」兩個面向分述之： 一、人員面： 1.員工（教育訓練、合約） 在員工管理上，建議透過教育訓練使員工了解到營業秘密之定義及保護措施，並告知向生成式AI工具提供敏感資訊的風險與潛在後果；培訓後，亦可進一步限制能夠使用AI工具的員工範圍，如只有經過培訓及授權之員工才能夠存取這些AI工具。 在合約方面，建議公司可與員工簽訂或更新保密契約，納入使用生成式AI的指導方針，例如：明確規定禁止向生成式AI工具輸入公司營業秘密、客戶數據、財務信息、未公開的產品計劃等機密資訊；亦可增加相關限制或聲明條款，如「在生成式AI工具中揭露之資訊只屬於公司」、「限制公司資訊僅能存儲於公司的私有雲上」等條款。 2.生成式AI工具提供者（合約） 針對外部管理時，公司亦可透過「終端使用者授權合約（End User License Agreement，簡稱EULA）」來限制生成式AI工具提供者對於公司在該工具上「輸入內容」之使用，如輸入內容不可以被用於訓練基礎模型，或者該訓練之模型只能用在資訊提供的公司。 二、技術方面： 建議公司購買或開發自有的生成式AI工具，並將一切使用行為限縮在公司的私有雲或私有伺服器中；或透過加密、防火牆或多種編碼指令（Programmed）來避免揭露特定類型的資訊或限制上傳文件的大小或類型，防止機密資訊被誤輸入，其舉出三星公司（Samsung）公司為例，三星已限制使用Chat GPT的用戶的上傳容量為1024位元組（Bytes），以防止輸入大型文件。 綜上所述，實務界對於使用生成式AI工具可能的營業秘密風險，相對於尚未可知的訴訟攻防，律師更推薦企業透過訴訟前積極的管理來避免風險。本文建議企業可將前述建議之作法融入資策會科法所創意智財中心於2023年發布「營業秘密保護管理規範」中，換言之，企業可透過「營業秘密保護管理規範」十個單元（包括從最高管理階層角色開始的整體規劃建議、營業秘密範圍確定、營業秘密使用行為管理、員工管理、網路與環境設備管理、外部活動管理，甚至是後端的爭議處理機制，如何監督與改善等）的PDCA管理循環建立基礎的營業秘密管理，更可以透過上述建議的做法（對單元5.使用管理、單元6.1保密約定、單元6.4教育訓練、單元7.網路與環境設備管理等單元）加強針對生成式AI工具之管理。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
大倫敦政府提倡倫敦城市資料市集大倫敦政府（Greater London Authority, GLA）在今（2016）年3月公布「城市資料策略」（City Data Strategy），以發展「城市資料市集」為核心的「數位倫敦」（Data for London） 計畫，希望與合作夥伴共同推展「城市資料市集」，以節省資金、培育創新、推動經濟成長，並迎接可能之挑戰。 「數位倫敦」將城市資料分為開放資料（Open Data）、民間企業資料（Private Data）、商業資料（Commercial Data）、感知資料（Sensory Data），及公眾來源資料(crowded-sourced data)等5個類型。此外，蒐集之資料類型及如何使用該等資料，亦為計畫的執行重點之一。 「數位倫敦」之實施計畫（Implementation Plan）分短、中、長期，以近期發布之短、中期的路徑圖而言，大倫敦政府計劃在2年內分 5個階段，從編制資料目錄，建立資料庫聯盟，利用雲端系統建置一能預測並開發、利用新資料來源之資料庫，並以「引用資料，而不複製資料」之原則，持續與公開來源社群及夥伴合作。 「城市資料市集」作為發展大倫敦基礎設施建設之一環，從資料蒐集、過濾檢測、資料庫平台管理、整合平台及服務，進而建立新商業模式，期將倫敦打造成世界首屈一指的智慧城市。