過去,在Tesla的總部大廳有一道專利牆,然現在已將它們移除,並不代表任何意義了,象徵進入推動類似「開放原始碼軟體」的概念,促進電動交通工具科技的發展。電動車製造商Tesla 的執行長Elon Musk表示S電動車款將仿效「開放原始碼軟體」的概念,免費提供製造者使用相關專利,以加速電動車產業的發展,因電動汽車的銷售量,仍未及一般汽車銷售量的1%;再者,假如電動車廣泛的發展,亦可降低電池交換站等基礎設施的成本。
Tesla為促進永續運輸的發展,將釋出數百件專利,且不會針對任何基於善意使用Tesla技術的人,提起專利訴訟,並進一步表示「假如我們是創造電動交通工具的開路先鋒,卻同時佈下許多智財地雷,禁止其他人踏入電動車產業領域,豈不是和我們的理念背道而馳。」Elon Musk坦言當他經營第一間公司時,認為專利等同於獎勵,因此設法努力取得專利;但之後體認到專利某程度阻礙進步,且保護的是大企業而非發明人本身,亦即企業有如獲得一場訴訟的門票,必須盡量避免運用此手段。
每年全球有100億元的新車產量,Tesla的生產速度根本不足以應對碳危機,易言之,在如此廣大的市場,Tesla真正的敵人為世界各地工廠每日傾瀉出產的汽油車,而非其他的電動車製造商,故釋出專利的舉動,相信將能促始其他電動車製造商,甚至全世界的電動車產業,因此共同且加速發展的科技平台而受惠。
在2014年4月時,美國裁決法官James Francis就聯邦檢察官的申請,依據1986年的「電子通訊隱私法」(Electronic Communications Privacy Act, “ECPA”)第2703條第a項之規定,針對微軟客戶的e-mail對微軟公司發出了搜索令。然而,該搜索令所要求的e-mail資料儲存在微軟位於愛爾蘭都柏林的資料中心,因此微軟以美國政府對於愛爾蘭並無司法管轄權為由,拒絕配合執行該搜索令,並且對發出搜索令的法官提出異議。但是Francis法官認為這並不是「域外搜索令」(extraterritorial search warrants),並指出在網路互聯的世界中,重點是對資料的控制,而不是「電子財產」的所在位置,於是拒絕了微軟的異議。 於2014年7月,微軟向紐約曼哈頓地方法院再度針對該搜索令提出異議,主張如果美國法院依據「電子通訊隱私法」要求資訊服務提供者提供位於愛爾蘭主機的客戶電子郵件資料,應透過美國與愛爾蘭政府的「多邊司法互助協定(Mutual Legal Assistance Treaty,“MLTA”)」來進行。但地方法院做出以下的裁決:1.在網路世界,電子財產之地理位置不是絕對的;2. 「電子通訊隱私法」第2703條a項所稱之搜索令並不是傳統上的搜索令,而是「搜索令」與「傳票」性質混合的命令,功能是為了讓網路服務業者(Internet Service Provider, “ISP”)提供所擁有的資料給法院;3.國會應無意透過繁瑣的「司法互助協定」來取得位於海外的電子證據;據此,地方法院維持Francis裁決法官的裁決,並且判定微軟藐視法庭。 微軟隨後在2014年12月,以地方法院使用了錯誤的法律理由、沒有根據的推斷立法目的、疏漏重要判決先例的援引、逾越國會立法的優先權並且誤解了「網路流通」的概念等理由,向美國第二巡迴法院提出上訴。 目前蘋果、AT&T、思科、Verizon以及其他科技公司都支持微軟的上訴,認為如果認可美國政府對於本國公司在境外所設置的資訊主機有司法管轄權,將會嚴重衝擊美國以外國家的資料保護法。此案目前仍在法院審理中。
蘇格蘭期望透過刑事司法革新,強化數位證據資料之管理,以提升刑事司法之效率蘇格蘭於2024年9月24日向刑事司法委員會提交刑事司法革新與家庭暴力審查法案(Criminal Justice Modernisation and Abusive Domestic Behaviour Reviews (Scotland) Bill),期望透過數位程序,提升司法部門的有效性與效率。 在刑事司法數位化部分,主要為將2020年及2022年因疫情而制定的臨時措施正式化,臨時措施包含: 1、在訴訟文件上使用電子簽名。 2、以電子方式寄送訴訟文件。 3、以虛擬方式參加刑事法庭。 4、提高定額罰款限額。 5、羈押的全國管轄權。 此外,在刑事司法數位化部分,亦新增兩項數位創新條款,例如透過數位證據共享功能(Digital Evidence Sharing Capability, 下稱DESC)平臺來進行: 1、在刑事程序中使用證據照片而非實體證據。 2、使證據之複製品效力等同於實體證據。 對於刑事司法革新與家庭暴力審查法案而言,DESC在其中扮演了十分重要的角色。DESC改變了數位證據的儲存、編輯、傳輸以及在法庭上展示的方式。且DESC可透過多種身分驗證,並透過系統自動生成之具唯一性的資料識別碼並記錄上傳者及上傳時間,資料上傳系統後亦會自動留存所有資料編輯、修改、刪除行為等審核措施,確保數位證據的正確性、完整性與可驗證性,防止數位證據在上傳DESC後遭到竄改或損毀,亦可透過資料識別碼的比對確保數位資料的正確性與完整性。 蘇格蘭提交的刑事司法數位化與家庭暴力審查法案顯示,數位技術的應用範圍已擴大到司法領域,並透過身分驗證、記錄上傳者、上傳時間及資料識別碼等資料存證技術,確保數位證據資料的正確性、完整性與可驗證性。我國由司法院、法務部、臺灣高等檢察署、內政部警政署及法務部調查局等機關合作,透過區塊鏈技術建置「司法聯盟鏈共同驗證平台」,提升辨識數位證據同一性之效率,並確保數位證據難以被竄改,以達到加速訴訟進行之效果。惟如要透過法院採納數位資料為證據之方式,來達到加速訴訟進行之效果,重點在於要強化針對數位證據資料之管理,有訴訟證明需求的組織須通過b-JADE證明標章,以確保上鏈前之資料管理與上鏈後之資料品質。我國企業如欲強化數位資料的正確性、完整性與可驗證性,可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS),建立資料存證制度,確保數位資料作為證據之效力,以提升法院採納數位資料作為證據之可能性,亦有利於加速訴訟程序之進行。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
華碩因路由器資安漏洞遭起訴一案與美國聯邦貿易委員會達成和解美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)於2014年間以路由器(Router)與雲端服務的安全漏洞,導生消費者面臨資安與隱私風險之虞,而依據《聯邦貿易委員會法》第5條(Federal Trade Commission Act, 15 U.S.C. § 45(a))委員會防止不公平競爭違法手段(unfair methods of competition unlawful ; prevention by Commission)之規定,即華碩涉嫌行使不公平或詐欺的手段致影響商業活動之公平競爭為由,對我國知名全球科技公司華碩電腦股份有限公司(ASUSTeK Computer, Inc.)進行起訴 。 本案歷經FTC近二年的調查程序後,華碩公司於2016年2月23日同意FTC的和解條件,即華碩公司應針對部分存在資安疑慮的產品依計畫進行改善,並且於未來20年期間內須接受FTC的獨立稽核(independent audits)。 FTC於該案的起訴報告中指出,華碩於銷售其所生產的路由器產品時,曾對消費者強調該產品具許多資安保障措施,具有得以防止使用者不受駭客攻擊等效果;然而,該產品實際上卻具有嚴重的軟體設計漏洞,使駭客得以在使用者未知的情況下,利用華碩路由器的網頁控制面板(web-based control panel)之設計漏洞,任意改變路由器的安全設定;更有專家發現駭客於入侵華碩製造之路由器產品後,得以強佔使用者的網路頻寬。 此外,華碩允許使用者沿用路由器產品的預設帳號密碼,再加上華碩所提供的AiCloud與AiDisk雲端服務功能,讓使用者得以隨身硬碟建立其私有的雲端儲存空間,使得駭客得藉由上述華碩路由器的設計漏洞直接竊取使用者於隨身硬碟內所儲存的資料。FTC並於起訴聲明中指出,駭客利用華碩路由器產品與相關服務的漏洞,於2014年間成功入侵超過12,900多位產品使用者的雲端儲存空間。除此之外,使華碩更加備受譴責的是,當該漏洞被發現之後,其並未主動向產品的使用者強調產品存在該資安問題,更未告知使用者應下載更正該設計漏洞的軟體更新,因此FTC始決定對華碩進行起訴。
新加坡網路安全局發布人工智慧系統安全指南,以降低AI系統潛在風險新加坡網路安全局(Cyber Security Agency of Singapore, CSA)於2024年10月15日發布人工智慧系統安全指南(Guidelines on Securing AI Systems),旨在強化AI系統安全,協助組織以安全之方式運用AI,降低潛在風險。 該指南將AI系統生命週期分成五個關鍵階段,分別針對各階段的安全風險,提出相關防範措施: (1)規劃與設計:提高AI安全風險認知能力,進行安全風險評估。 (2)開發:提升訓練資料、模型、應用程式介面與軟體庫之供應安全,確保供應商遵守安全政策與國際標準或進行風險管理;並辨識、追蹤及保護AI相關資產(例如模型、資料、輸入指令),以確保AI開發環境安全。 (3)部署:適用標準安全措施(例如存取控制、日誌記錄),並建立事件管理程序。 (4)運作與維護:持續監控AI系統的輸入和輸出,偵測異常與潛在攻擊,並建立漏洞揭露流程。 (5)壽命終期:應根據相關行業標準或法規,對資料與模型進行適當之處理、銷毀,防止未經授權之存取。 CSA期待該指南發布後,將有助於預防供應鏈攻擊(supply chain attacks)、對抗式機器學習攻擊(Adversarial Machine Learning attacks)等安全風險,確保AI系統的整體安全與穩定運行。