美國白宮公布巨量資料追蹤報告與政策建議
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
徐彪豪
法律研究員 編譯整理
以色列BATM公司研發出Skype整合性軟體-KishKish，未來將提供消費者以付費的方式使用測謊功能。此軟體係透過分析談話者聲音中的緊張程度，告知軟體使用者「對方是否說謊」。如此一來，使用者便可透過軟體分析出來的指示，而即時修正詢問的問題。據說，美軍已開始運用此套軟體！ 雖然KishKish的使用如此便利，但是根據英國專家表示，網路使用者若不當使用KishKish，將可能違反「資料保護法」（Data Protection Act）而負擔民事責任，甚至還可能涉及「調查權規範法」（Regulation of Investigatory Powers Act，RIPA）將被處以兩年以上有期徒刑或科以罰金。 至今，Skype仍尚未公布其價格及發布日期。
FCC決定將限縮頻率拍賣規範美國政府為因應數位匯流趨勢，自 2004 年起開始逐漸釋放新的頻率執照，以供網路多媒體服務或新興通訊業者申請。不過因為先前的拍賣方式是採匿名制，並將頻率切割成小頻段拍賣，而導致競標者間共謀串連，造成拍賣價格過低的情形屢見不鮮。另一方面，由於頻率交易制度（ trading ）盛行，使無線網路業者為了湊足足夠頻段，必須花費更多的成本去租用或購買頻段來經營業務。以上二個因素使頻率的拍賣出現缺乏競爭的現象。 為使頻率的拍賣能夠達到競標的目的， FCC 決定更弦易轍改變拍賣的方式。 2006 年 4 月 11 日 美國聯邦通訊委員會（ FCC ）投票通過在 6 月 29 日 將舉辦的拍賣，除了取消以往的匿名性競標，將例外以較大的頻段進行公開拍賣，讓更多的有意願經營業務的競標者參加。 目前有部分消費者團體贊同這項決定，認為為可以終結盲目拍賣（ blind bidding ）的亂象，以及杜絕大企業壟斷頻段的情形。
美國證券交易委員會允許Overstock公司以區塊鏈(Block Chain)技術為基礎發行公司證券數位金融時代已然來臨。美國金融證券市場在2015年12月發生一些重大轉變，其中之一為美國證券交易委員會(U.S. Securities and Exchange Commission,下稱SEC)允許Overstock.com公司以區塊鏈技術(Blockchain technology)為基礎透過網路發行公司證券。 區塊鏈技術為一種以分散式結構方式，記錄數據、傳輸及驗證的方法。當有資訊產生時，所有相連電腦會共同驗證該資訊之真實性。驗證該資料具真實性後會寫入區塊鏈，並產生不可竄改的紀錄。 區塊鏈技術特點如下： 一、分散式結構之設計：可達到去中心化效果，以此降低資料遭駭客攻擊或竄改之風險，提升資訊安全。 二、驗證機制：可提供所有參與者共同驗證資料真實性，打造安全可靠之共識環境。 三、P2P機制：可節省繁瑣程序並降低交易成本。 綜合上述三點，區塊鏈技術受到市場極大的關注。為提升資訊安全與降低交易成本及因應數位金融時代，金融業者嘗試將區塊鏈技術應用於股票、債券或是有價證券交易市場，期望可完善金融交易環境。 雖然區塊鏈技術潛在市場龐大，但Overstock公司也在向SEC申請允許以區塊鏈技術發行證券之文件中，指出其選擇將公司訊息儲存在任何人皆可查閱之公開區塊鏈，可能導致個人對其隱私安全的疑慮。即便有此風險，仍認為區塊鏈技術應用於發行證券，將有助完善證券市場交易環境，透過區塊鏈技術，將可紀錄所有交易，從中減少中間商控制市場的空間，並減少賣空之套利行為。 但是，將區塊鏈技術應用於數位金融或許將衍生金融法規相關問題。因為金融法規針對不同類型金融商品，有相關規範管制。若應用區塊鏈技術於相關金融商品，勢必產生相應問題。諸如：股票交易需依據證券交易條例實行，然其中並未設有電子移轉及交易相關規範，若應用區塊鏈技術進行證券交易，主管機關須思考如何規範並控管市場。因此，金融法規將勢必隨之調整以符合數位化趨勢。
英國發布人工智慧網路資安實務守則英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」（Code of Practice for the Cyber Security of AI，以下簡稱「實務守則」），目的是提供人工智慧（AI）系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引，以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險，並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施，以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同，因此產生新的資安風險，主要包含以下： 1. 資料投毒（Data Poisoning）：在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料，影響模型訓練結果，導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆（Model Obfuscation）：攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為，以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理，可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令（Indirect Prompt Injection）：藉由輸入經精心設計的指令，使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性，實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段，並針對相關角色提出指導。角色界定如下： 1. 人工智慧系統開發者（Developers）：負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈（Supply chain）：涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則，以確保人工智慧系統的安全性與可靠性： 1. 風險評估（Risk Assessment）：識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理（Data management）：確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用，並採取完善管理措施。 3. 模型安全（Model Security）：在模型訓練、部署和使用階段，均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全（Supply chain security）：確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針，期望各角色能有效落實AI系統安全管控，促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。