加拿大知名DJ Deadmau5去年(2013年)6月向美國專利商標局申請一個貌似迪士尼米奇老鼠樣子的logo為商標(一個大圓加上兩個小圓盤當作耳朵),此舉引發迪士尼的不滿,於本週二向美國專利商標局提出異議。
迪士尼認為Deadmau5所申請的logo跟其知名的米奇老鼠耳朵(Mickey ears)太過近似,若美國專利商標局核准註冊Deadmau5的logo將可能對其在美國及世界各地的事業有所損害,所以迪士尼正試圖阻止Deadmau5於美國取得註冊商標。
根據Deadmau5的律師陳述,Deadmau5一直以來都帶著老鼠頭形狀的頭套出現在各場合,時間已長達10年已上,且已於超過30個國家取得老鼠頭形狀的註冊商標,包含日本、得國、義大利及英國等。
而此位33歲的知名DJ Deadmau5則於社群網路上發文表示他已經決定好要奮力對戰迪士尼,迪士尼此種積極保護其米奇老鼠商標的行為已行之有年、眾所皆知。例如1989年時迪士尼成功透過法律行動的威脅,讓位於佛羅里達州的三家幼兒照顧中心清除了原本漆於牆上的米奇老鼠和其他迪士尼卡通人物角色。
此次商標註冊爭議,迪士尼究竟能否成功阻止Deadmau5註冊取得類似米老鼠耳朵樣式的logo,值得後續關注。
德國聯邦食品農也消保部(BMELV)發言人宣布,針對非基因改造食品標示制度之修正,今(2008)年初已達成政治協商,未來德國的非基因改造食品標示,將會容許那些在無可得替代產品的情形下而使用了基因改造維他命、添加物或加工輔助用料等基因改造產品之終端食品,標示為非基因改造食品。如此一來,那些使用目前只能以基因改造加工製成之維他命(如維他命B21、lyside等)所飼養之動物,日後動物來源食品以其作為原料時,這些食品將來也可以標示為非基因改造。此修法預計可在明年初完成實施。 德國此次修法目的,實係為了促進食品產業使用非基因改造標示。自從1990年建立非基因改造食品專有之標示制度起,動物來源食品如要作非基因改造標示,必須連在飼養時都使用非基因改造飼料,但食品產業卻表示此規定審為嚴苛且維持基因改造聲明所需的文件繁多,此機制實際上根本難以運用。BMELV為了促進食品產業使用非基因改造標示,遂決定修法放寬標準。 然而,這樣的修法仍然引起部分反對意見,例如德國食品產業聯盟(German food industry federation)即表示,非基因改造標示應當只能給予完全未使用基因改造之產品,其他產品則應使用諸如未含基因改造植物之類的聲明,否則就是誤導民眾之行為。此外,假如標有非基因改造標示的食品以此種方式使用過基因改造材料的話,更可能會折損非基因改造食品標示可性度。
歐盟公布電子通訊網路及服務法規架構檢視公共諮詢報告歐盟在2015年9月11日至2015年12月7日期間進行電子通訊網路及服務法規架構檢視公共諮詢,檢討目前電子通訊法規發展方向。2016年3月3日歐盟提出摘要報告,諮詢主題可分為五項,分別為:網路接取規範、頻譜管理與無線連結、電信服務產業管制、普及服務規範、以及機構設立與監理等。在此次公共諮詢當中,可歸納出幾項發展趨勢,包括: 一、基於消費者或市場需求,網路已成為促進數位社會、經濟發展之主要方式。 二、網路連線品質待改善。多數認為應支持基礎建設來因應未來廣泛的需求。 三、多數認為目前法規架構無法促進內部市場發展,未來應朝向電信市場自由化方向進行,特別是基於使用者利益以及市場競爭考量。 四、頻譜管理部分,無線寬頻網路固然重要,但未來仍應朝向促進新行動通訊技術發展,如5G技術等。 五、未來對於頻譜的規劃與應用應更具彈性,且進行技術領域調和。 六、許多會員國因應科技技術的進步更新電信法規,透過促進下世代基礎建設投資以及其他方式,未來希望能使電信法規更具有彈性與簡化。 七、未來將著重考量長期投資研發帶來的效益。 八、消費者希望未來能重視服務競爭,而非僅強調基礎建設。且針對基礎建設本身,亦應重視基礎建設投資的成本分擔。 九、重新思考普及服務,亦即給予會員國更多的彈性來決定如何進行資金補助與履行服務。 十、消費者組織立場認為需要進行產業管制,以及設定使用者保護規範,而基於電信事業立場,特別是在服務部分,則需要整合性規範。部分也認為電信法規亦適用於相同性質之服務,例如OTT。 十一、多數認為,歐盟層級的管制機構應該重新檢視,以協助未來法規的修正。
強化AI安全防線:八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南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。