科研資源整合之跨國合作趨勢研析與比較
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
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。
日本財務省研擬要求企業以電子方式申報法人稅和消費稅日本納稅作業效率和全世界其他先進國家相比仍然偏低，根據世界銀行之調查，日本企業每年花費納稅作業的時間約330小時，是OECD會員國平均時間的1.9倍。為有效提高企業處理稅捐事務作業之效率，日本財務省研擬要求企業申報法人稅和消費稅時必須以電子方式進行，目標是在今年6月前提出具體草案，納入2018年度的稅制改正大綱。 日本自2004年起開辦法人及自然人透過網路申報納稅，各地稅務署可透過國稅綜合管理（SKS）系統讀取申報書類並取得其內容，且由於相關申報書類依法應保存9年，利用電子申報方式可有效節省空間成本程序負擔。 以2015年為例，法人稅全年總申報件數約196萬件，其中已有75%是經由網路申報。但另一方面，資本額1億元以上的日本企業經由網路申報者則僅有52%，理由除了大企業多有自成一格的總務會計系統，以及普遍仍存在以收據等文件進行報帳的習慣外，佔稅收全體約4成的地方稅目前仍有許多地方政府尚未提供電子申報之服務也是重要原因，就此總務省亦將持續進行基礎設施之整建以克服此問題。 我國自1998年擘劃電子化政府起至今已邁入第五階段，為能達成「便捷生活」、「數位經濟」及「透明治理」三大目標以及「打造領先全球的數位政府」之願景，應可參考前述日本政府之各項作法。
中國大陸於2016年3月25日起一個月內，對外徵求各界就其「互聯網域名管理辦法（修訂徵求意見稿）」之意見中國大陸工業和信息化部於2016年3月25日草擬「互聯網域名管理辦法（修訂徵求意見稿）」，並對外徵求相關意見至本年4月25日止。 該部曾於2004年11月5日公布互聯網絡域名管理辦法，然因隨著網際網路的發展，先前相關規範已不符時宜。新修訂之「互聯網域名管理辦法（修訂徵求意見稿）」計有六章，共56條條文。其中包含總則、域名管理、域名服務、監督檢查、罰則、及附則等規範內容。 本次修訂的重點在於中國大陸希冀建立其境內之域名暨相關服務管理體系，在第3條即開宗明義規定，中國大陸工業和信息化部對全國的域名服務實施監督管理；第5條亦規定，互聯網域名體系由工業和信息化部公告。且該管理辦法明定「.CN」、「.中國」屬於頂級域名，相關服務必須由設於中國大陸境內，且具備一定法定要件者始可提出申請。 此外，本次修法也強化其政府對域名管理的力度，如該管理辦法第4條規定，各省、自治區、直轄市通信管理局負責對本行政區域內的域名服務進行監督管理。又依第9條規定，在中國大陸境內設立域名伺服器及伺服器運行機構、域名註冊管理機構和域名註冊服務機構等，都要取得工業和信息化部，或是各省、自治區、直轄市通信管理局的許可。 因此，不論何業者如欲使用中國大陸相關域名服務或進行伺服器營運等業務，都在必須在其境內註冊、接受其主管機關之管理，且違反者依第48條以下之相關規定，將可能被處以罰款、公告違法情事，或限期改正等。
新加坡公布「於安全性應用程式負責任地利用生物特徵識別資料指引」協助組織合理利用生物特徵識別資料新加坡個人資料保護委員會（Singapore Personal Data Protection Commission, PDPC）於2022年5月17日，公布「於安全性應用程式負責任地利用生物特徵識別資料指引」（Guide on the Responsible Use of Biometric Data in Security Applications），協助物業管理公司（Management Corporation Strata Title, MCST）、建築物及場所所有者或安全服務公司等管理機構，使各管理機構更負責任地利用安全攝影機和生物特徵識別系統，以保護蒐集、利用或揭露的個人生物特徵識別資料。 隨著安全攝影機等科技應用普及化，管理機構以錯誤方法處理個人生物特徵識別資料之情形逐漸增多，因此PDPC發布該指引供管理機構審查其措施。其中包括以下重點： （1）定義生物特徵識別資料包含生理、生物或行為特徵，及以此資料所建立之生物特徵識別模版； （2）說明維安攝影機及生物特徵識別系統運用所應關鍵考量因素，如避免惡意合成生物特徵之身分詐欺、設定過於廣泛而使系統識別錯誤等情形，並舉例資料保護產業最佳範例，如資料加密以避免系統風險、設計管理流程以控管資料等； （3）說明生物特徵識別資料在個資法之義務及例外； （4）列出實例說明如何安全監控之維安攝影機，並提供佈署建築物門禁或應用程式存取控制指引，例如以手機內建生物識別系統管理門禁，以取代直接識別生物特徵，並有提供相關建議步驟及評估表。 該指引雖無法律約束力，仍反映出PDPC對於安全環境中處理生物特徵識別資料之立場。而該指引目前僅針對使用個人資料的安全應用程式之管理機構應用情境，並未涵蓋其他商業用途，也未涵蓋基於私人目的使用安全或生物特徵識別系統之個人，如以個人或家庭身分使用居家高齡長者監控設備、住宅生物特徵識別鎖等應用情境。