加拿大隱私主管機關發布個人資料保存與處理指引文件

  在世界各國,無論是公務機關或非公務機關,均無可避免地大量蒐集個人資料,這些資料包括一般民眾、雇員、顧客或潛在客戶等。對此,加拿大隱私委員會辦公室(Office of the Privacy Commissioner of Canada,簡稱OPC)發布關於「個人資料保存與處理指引文件:原則與良好實作」(Personal Information Retention and Disposal:Principles and Best Practices),以協助聯邦機構與私人機構對組織內部保有之個人資料,做好妥善保存與處理。

  OPC建議組織應在內部制定相關管理政策與程序,並於指引文件中提出11項參考要點,其中包括1.是否定期審查蒐集個人資料與保有目的之關連與妥適性?多久審查一次;2.對於保有之個人資料及保存目的是否進行清查與盤點?多久確認一次?3.個人資料儲存的形式與地點為何?是否有備份?4.法律是否有規定最低保存期限?5.組織如何處理個人資料與相關備份檔案?6.對於儲存個人資料之裝置或設備,是否採行適當地安全維護措施?7.個人資料保管與處理相關政策的核決人為誰?8.對於利用資料生命週期追蹤資料,是否存在適當管制程序?9.內部員工是否了解並熟悉組織關於個人資料保存與處理之政策規定?;是否有制定文件銷毀之安全措施?10.資料等候處理期間是否受到安全妥善之保管?11.對於使用資料之第三方,是否有透過合約或其他機制進行有效監督管控措施?是否制定定期查核機制?等,期以協助組織掌握政策與程序制定要領。

相關連結
※ 加拿大隱私主管機關發布個人資料保存與處理指引文件, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=6624&no=67&tp=1 (最後瀏覽日:2025/07/05)
引註此篇文章
你可能還會想看
簡介美國無線電視所有權限制相關規則之發展

預付型商品之規範-以日本法為借鏡

英國公布合成生物學公眾對話報告,以避免早期爭議的產生

今(2010)年5月,美國克雷格文特爾研究所宣布,成功完成首個由電腦設計之人造基因組控制,並具有自我繁殖功能的合成細胞,研究人員將其取名為辛西亞(Synthia),並發表於科學雜誌,此舉意味生物科技的發展,已經從生命複製階段步入生命創造階段。此次合成細胞的成功,引發先進國家政府方面的對經濟利益、管理及社會法制影響等方面的重視。美國總統歐巴馬便敦促生物倫理委員會對此發展進行密切觀察,評估此研究將之影響、利益和風險。 英國對於合成生物學發展的規範議題也十分關心,該國2009年開啟有關合成生物學的公眾對話(public dialogue),並於今年6月完成並公布報告。獲得的結論如下: 一、肯定合成生物學所帶來的機會: 英國民眾普遍認為合成生物學的應用將會帶來許多重要的機會,可協助解決當前社會所面臨的重大挑戰,例如氣候變遷、能源安全與重大疾病等。 二、關心合成生物學發展的不確定性: 由於合成生物學的發展充滿著不確定性,故當長期的負面影響尚未可知時,有些民眾反而因發展過於快速而覺得到沒有確定感。 三、期待國際規範形成: 英國民眾認為希望能有國際性的合成生物學規範與管理措施,尤其應針對合成生命物質在未受到管制而釋出於環境之生物安全議題,猶應有國際性的管理規範。 四、衡量科研人員動機: 英國民眾擔心,研究者好奇心的驅使,會使合成生物學發展過於快速,故應衡量其研究所帶來的廣泛影響。 五、強調科研人員之責任 負責資助的研究委員會應有清楚角色,促使科學家在此新興科技領域研究中,培養思考科學家責任之能力。 此次對話結果將會納入英國對合成生物學研究補助的法規政策,成為決定補助方式、項目與範圍的重要參考依據。這樣的作法是考量到,希望使合成生物學在健全的管理與法規下持續發展,預先減低過往生物科技發展導致民眾疑慮而致延滯發展的可能性,也更能將政府科研資助有效地投入有利於國家整體發展的領域中。

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。

TOP