歐巴馬宣布將立法保護學生數位隱私權

  美國總統歐巴馬日前表示其將訂立「學生數位隱私法」(The Student Digital Privacy Act)以確保因教育目的而被蒐集之學生個人資料將不會被用於無關之用途。換言之,該法將禁止,例如,利用所蒐集資料對學生進行精準行銷的行為,但仍會許可蒐集者利用所蒐集資料改善其所提供之軟硬體教育設備或用以幫助學生之學習品質。

  針對學生之隱私保護,目前於聯邦層級至少已有家庭教育權利與隱私法(Family Educational Rights and Privacy Act,FERPA),該法及其授權法令雖賦予學生及其家長對學校所保有之教育紀錄(educational record)之蒐集、使用有知情同意權及其他如修正教育紀錄之權利。但FERPA也列了相當多的例外情形,例如,醫療資料、受雇紀錄等均不在教育紀錄之列;此外,學校亦可不經同意即公布學生的姓名、電子郵件、出生地、主修、預計畢業日期等資料。

  學生數位隱私法未來如能獲國會通過成為法律,該法與FERPA的異同,及其內容與施行實務是否確有助於學生隱私之改善,仍有待觀察。

相關連結
※ 歐巴馬宣布將立法保護學生數位隱私權, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=6757&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/09/19)
引註此篇文章
你可能還會想看
日本全球首度針對物聯網技術創立新的專利分類

  近年來,物聯網(Internet of Things, IOT)技術快速發展,隨著大勢所趨掀起一波專利申請熱潮。申請量增加的同時,亦代表相關技術的智財權使用者對於該領域的專利資訊需求大幅增加。然而,目前全球還沒有與此領域相關的專利分類系統協助大眾搜尋這些技術資訊。   有鑑於此,日本特許廳(Japan Patent Office,簡稱JPO)在今(2016)年11月14日針對物聯網技術領域全球首創新的專利分類ZIT。自2017年起,將可透過JPO的J-PlatPat系統利用此專利分類,檢索及分析物聯網相關的專利資訊。此專利分類能夠協助專利申請者更有效地檢索相關先前技術,亦能同時讓相關業者及專業人士了解當前物聯網技術的發展趨勢。   JPO不僅針對日本當地,亦努力與其他專利局合作。在世界五大專利局(簡稱IP5):包含歐洲專利局(European Patent Office,簡稱EPO)、韓國智慧財產局(Korean Intellectual Property Office,簡稱KIPO)、中國大陸知識產權局(the State Intellectual Property Office of the People’s Republic of China,簡稱SIPO)、美國專利商標局(The United States Patent and Trademark Office,簡稱USPTO)及JPO的專利局首長會議,以及世界智慧財產權組織(World Intellectual Property Organization,簡稱WIPO)的國際會議上,JPO積極鼓勵各國多加使用ZIT專利分類。   因應日本政府今年提出第四次産業革命戰略,瞄準三大核心技術其中亦包含了物聯網技術,JPO現在首創新的專利分類ZIT,更能提升物聯網的相關技術研發,為物聯網產業劃下重要里程碑。

日本產業競爭力強化法內之灰色地帶消除制度

  日本經濟產業省(以下簡稱經產省)為了落實安倍內閣提出之日本再興戰略,希望透過相關法制規範之調整,促進產業新陳代謝機制,並喚起民間的投資,進一步解決日本國內企業「過多限制、過小投資、過當競爭」現象,前於2013年10月15日將「產業競爭力強化法」提交國會審議。經日本國會審議後,該法已於同年12月6日公布,計有8章、共156條之條文,另有附則45條,並取代原先於2011年修正之產業活力再生特別措施法的功能。因產業競爭力強化法之內容屬政策性規範,搭配之施行細則、施行令等也陸續於2014年1月20日公布。   自產業競爭力強化法施行後,對於日本企業預計開發新產品和新技術等放寬限制,讓企業有機會進入與原業務不同之領域,並進行業務整編。舉例而言,依該法第9條第1項之規定:「欲實施新事業活動者依據主務省令規定,可向主務大臣提出要求,確認規定其欲實施之新事業活動及與其相關之事業活動的規範限制之法律和其所根據法律之命令規定的解釋,以及該當規定是否適用於該當新事業活動及與其相關之事業活動」之規定,就相關事業活動是否符合法令與否,向經產省申請解釋。   此一制度被稱為「灰色地帶消除制度」,目的在於使日本企業規劃新事業之前,可先洽主管機關瞭解該新事業活動涉及之業務是否合法,在經產省網站上已有SOP與申請表格可供參考。而此制度功能在於透過日本主管機關的闡釋、說明或認定相關計畫,讓有意從事創新活動的業者有如吞下定心丸,得以積極規劃、推動後續作業。

世界經濟論壇發布《贏得數位信任:可信賴的技術決策》

  世界經濟論壇(World Economic Forum, WEF)於2022年11月15日發布《贏得數位信任:可信賴的技術決策》(Earning Digital Trust: Decision-Making for Trustworthy Technologies),期望透過建立數位信任框架(digital trust framework)以解決技術開發及使用之間對數位信任之挑戰。   由於人工智慧及物聯網之發展,無論個人資料使用安全性還是演算法預測,都可能削弱人民對科技發展之信賴。本報告提出數位信任路線圖(Digital trust roadmap),說明建立數位信任框架所需的步驟,以鼓勵組織超越合規性,指導領導者尋求符合個人與社會期望之全面措施行動,以實現數位信任。路線圖共分為四步驟:   1.承諾及領導(commit and lead):數位信任需要最高領導階層之承諾才能成功,故需將數位信任與組織戰略或核心價值結合,並從關鍵業務領域中(例如產品開發、行銷、風險管理及隱私與網路安全)即納入數位信任概念。   2.規劃及設計(plan and design):透過數位信任差距評估(digital trust gap assessment)以瞭解組織目前之狀態或差距,評估報告應包括目前狀態說明;期望達成目標建議;治理、風險管理與合規性(governance, risk management and compliance, GRC)調查結果;將帶來之益處及可減輕之風險;計畫時程表;團隊人員及可用工具;對組織之影響等。   3.建立及整合(build and integrate):實現數位信任需關注人員、流程及技術等三大面向。首先需確保人員能力、達成該能力所需之資源,以及人員溝通與管理;第二,定義組織數位信任流程,包括制定計劃所需時程、預算及優先實施領域,調整目前現有管理流程,並識別現有資料資產;最後,針對技術使用,可考慮使用AI監控、雲端管理系統以及區塊鏈等,以監測資料之使用正確性及近用權限管理。   4.監控及滾動調整(monitor and sustain):建立數位信任框架後,需持續建構相關績效及風險評估程序,以確保框架之穩定,並根據不斷變化的數位信任期望持續改善,以及定期向董事會報告。

美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用

  在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代,巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存,「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。   美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性,美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC),讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類,並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享,會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式,各資料版本會被強制整合為特別形式,但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失,對研究產生不利的限制。有鑑於此,為更有效益的應用巨量資料,Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論­­—資料湖泊(Data Lake),此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中,目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。   與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data),保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料,減少資源上處理數據的必要,讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性:1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake,該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時,可協助維持資料的來源與真實性,並得以不同形式的醫療數據進行分析項目,例如患者再住院可能性的預測分析。   但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險,尤其是醫療保健領域,因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得,因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障,在建立安全的Data Lake之前,必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。

TOP