美國政府呼籲立法遏止資料盜取並加強學生隱私保護

  美國歐巴馬總統在美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission,FTC)2015年1月12日所舉辦的會議上,呼籲聯邦政府應制定「個人資料通知與保護法」(The Personal Data Notification and Protection Act),該法要求美國企業建立通報機制,其必須在資料遭盜取之日起三十天內通報客戶,以保護美國大眾之隱私。此一要求主要係因為發生多起網路駭客與資安事件,但目前聯邦政府卻欠缺相關法制,故聯邦政府嘗試藉此改善各州法律各行其事無法完善資安保護之問題,亦減輕跨州營運之美國企業適用各州法律之負擔,將有助於產業法制環境之改善。

  同時,歐巴馬總統亦提出制定「學生數位隱私法」(The Student Digital Privacy Act)之呼籲,該法將禁止企業為獲取利益經由學校取得學生資料。此外,歐巴馬總統亦提及美國企業將需要簽署一自願性協議(Voluntary Code of Conduct for Smart Grid Customer Data Privacy,VCC),使消費者能夠查詢各企業之信用評分,帶動企業自主保護數位資料之安全,並以此作為身分盜取之預警,避免造成個資外洩後損失更多權益。而本次呼籲制定的法規尚針對先前由美國眾議院提出之「網路情報分享及保護法」(Cyber Intelligence Sharing and Protection Act,CISPA),特別強化其網路使用者保護之部份規定;其中包括加強公私部門合作以及深化網路防護安全,藉此妥善處理網路犯罪、保護國土安全等相關問題。是故,本次制定法規之目的將更著眼於擴大授權,使政府目的事業主管機關以及企業之間能夠共享相關資訊之權限,以預防更多潛在性的網路攻擊與資料盜取事件。

相關連結
※ 美國政府呼籲立法遏止資料盜取並加強學生隱私保護, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=6765&no=0&tp=1 (最後瀏覽日:2026/07/15)
引註此篇文章
你可能還會想看
德國聯邦網絡管理局將於四月拍賣800 MHz等頻譜供4G使用

  德國聯邦網絡管理局(Bundesnetzagentur,BNetzA其職權類似目前我國之交通部)將於2010年4月12日展開針對800 MHz、1.8 GHz、2 GHz及2.6 GHz四大頻段中的部分頻譜拍賣,以供電信服務無線網路接取之用─特別是供4G技術使用;惟競標者僅有既存的四大電信營運商:Deutsche Telekom、Vodafone、KPN’s E-Plus(該公司成立一百分百控股公司獨立參與投標) 以及Telefónica O2,並無新進業者投標,明顯欠缺多樣性(diversity)。 局長Matthias Kurth表示,曾收到兩家業者有意參與競標的訊息,但其中一家營運商並未符合相關投標資格,而無法參與拍賣;另一家則已表明退出競標拍賣程序。   前揭四大頻段原屬軍方或傳統廣播電視業者所使用,屬歐盟所謂之數位紅利(digital dividend)之頻段已清空待價而沽。其中最受矚目者乃電波物理特性極佳的800 MHz頻段,特別適合於4G通訊技術之用,能在偏遠地區與都會遮蔽密度高之地區展現良好的覆蓋率及滲透率。   歐美地區皆已陸續進行廣電數位化(DSO)及數位紅利頻譜拍賣或制訂相關使用規則,以提升無線網路接取的便利性與普及性,強化國內資通訊產業競爭力。惟德國電信產業似乎與我國目前情況類似,為既有電信營運商寡占頻譜使用及相關服務市場,與美國700 MHz拍賣結果大異其趣,商業價值是否亦為德國頻譜釋出之重要考量,後續發展頗值得注意。

美國紐約州通過《政府自動化決策監督法》規範州政府使用自動化決策系統

紐約州州長於2024年12月21日簽署《政府自動化決策監督法》(Legislative Oversight of Automated Decision-making in Government Act, LOADinG Act),用以規範紐約州政府使用人工智慧自動決策系統的方式以及相關義務,成為美國第一個通過這類法律的州。 該法所定義之「自動化決策系統」係指任何使用演算法、計算模型或人工智慧技術,或其組合的軟體,用於自動化、支援或取代人類決策;這類系統亦包括應用預定義規則或機器學習演算法進行資料分析,並在自動產生結論、建議、結果、假設、預測。 針對政府使用自動化決策系統之情形,《政府自動化決策監督法》有三大重點:人類監督、影響評估以及資訊揭露。 一、人類監督 州政府在提供社會福利資源或其他可能實質影響人民權益與法定權利的業務時,除非是在「有意義的人工審查」下進行操作,否則不得使用自動化決策系統。同時,此法也強調,州政府亦應確保其員工現有權利不會受到自動化決策系統的影響,例如不得因此受到解雇、調職或減薪等。 前述有意義的人工審查,係指對自動化決策流程進行審查、監督及控制的工作人員,必須是受過訓練、對該系統有一定之了解且擁有權力干預、變更系統最終決策的人。 二、影響評估 州政府如欲使用自動化決策系統,應進行影響評估且每兩年應至少重新評估一次;系統在進行重大更新前,也應重新進行影響評估。若評估發現系統產生歧視性或有偏見的結果,機關必須停止使用該系統及其生成的資訊。 影響評估的項目除了性能、演算法及訓練資料外,亦應進行準確性、公平性、偏差歧視、以及個人資料安全等相關測試。 三、資訊揭露 影響評估需在系統實施前至少30天提交給州長與州議會,並在相關機關的網站上公布;僅機關在特殊情況下(例如涉及公共安全考量),州政府可針對報告揭露之資訊進行必要的刪改,但必須說明做出此決定的原因。此外,州政府亦需於本法通過後向州議會提交報告,說明包括系統描述、供應商資訊、使用開始日期、用途、人類決策的支持或取代情況、已進行的影響評估摘要等。 本法強調對人工智慧技術的審慎應用,特別關注其對勞工權益的影響。該法明確規定,禁止在無人類監督的情況下,使用自動化系統進行失業救濟或育兒補助等福利的審核決策,並保障州政府員工不因人工智慧的實施而減少工作時間或職責。此類規定在現行立法中較為罕見,顯示出立法者對勞工權益的高度重視。該法的實施效果及影響,值得未來持續保持關注。

北歐能源科技觀點報告討論建築能源效率等為達碳中和所採措施

新加坡資料共享法制環境建構簡介

新加坡資料共享法制環境建構簡介 資訊工業策進會科技法律研究所 2019年12月31日 壹、事件摘要   如何有效運用資料創造最大效益為數位經濟(Digital Economy)重點,其中資料共享(data sharing)是有效方法之一。新加坡自2018年以來推動「資料共享安排」機制(Data Sharing Arrangements, 下稱DSAs)與「可信任資料共享框架」(Trusted Data Sharing Framework),建構資料共享環境,帶動國內組織[1]資料經濟發展與競爭力。 貳、重點說明   自從2014年新加坡政府推行「2025智慧國家(Smart Nation)」以來,即積極鋪設國家數位經濟建設,大數據資料分析等數位科技發展為其重點,預估2022年60%國內生產總值將與數位經濟有關[2] 。其中,希望透過資料共享促進組織、政府、個人三方間資料無障礙流通,降低蒐集、處理與利用成本,創造更多合作機會進行創新應用,因此從法制面、環境面與技術應用層面打造完善的資料共享生態系統(data sharing ecosystem)[3]。   然而依據《個人資料保護法》(Personal Data Protection Act 2012,下稱個資法)第14條以下規定,組織蒐集、處理與利用個人資料應取得當事人同意,除非符合第17條研究目的等例外情形。由於資料共享強調可將資料進行多節點快速傳遞近用,使資料利用價值最大化,因此若依據個資法規定每次共享皆須事前獲得當事人同意,將使近用成本增高並間接造成資料流通產生障礙。因此為因應國家政策與產業需求,新加坡個人資料保護委員會(Personal Data Protection Commission, 下稱個資委員會)依據個資法第62條所賦予的豁免權(exemption),個人或組織可在遵循個資委員會訂定的規則下,依照個案給予組織免除個資法部分規範[4] ,而DSAs機制即是一種[5]。   DSAs是由個資委員會於2018年設立的沙盒(sandbox)計畫,如組織所進行的共享模式是在特定群體並範圍具體明確,同時不會造成個人有負面影響等情事,可在不須經個人同意下進行資料共享[6]。並且,為進一步提升組織與消費者間信任,2019年6月個資委員會與資訊通信媒體發展局(Info-Communication Media Development Authority of Singapore,下稱資通發展局)共同推出「可信任資料共享框架」指南建議,由政府擔任監管角色,組織只要符合指南建議方向,如遵循法律、達到一定資料技術應用品質與實施資安與個資保護措施下,可以進行個人與商業資料之共享,DSAs機制是共享方法之一。以下簡述新加坡個資法規範、指南建議與DSAs機制運作方式。 圖1:資料共享環境建構 資料來源:新加坡資通發展局 一、新加坡個人資料保護法規範   在沒有個資法第17條所列之例外情形下,依據第14條以下規定,組織如近用個人資料應獲得個人同意,同時應符合目的使用及通知義務,尤其應給予個人可隨時撤回同意之權利[7]。   同時組織應根據個人要求,提供近用個人資料之方法、範圍與內容,以及更正錯誤資料權利[8]。並且組織必須任命資料保護官(Data Protection Officer, DPO)隨時向大眾提供通暢的個資聯絡管道,來確保個資透明性與完整性[9]。   在資料保護措施上應有合理安全的資安防護技術,以保障資料不被未經授權近用的風險。當使用目的不在時,需妥善保留或予以去識別化,同時如須境外轉移資料時,境外之資料保護措施應至少與新加坡個資法規範標準相同[10]。 二、免除同意之DSAs機制   DSAs機制是由個資委員會於2018年設立的沙盒(sandbox)計畫,也就是組織可透過申請免除資料共享前必須獲得個人同意之規範。然而如組織擬向個資委員會申請DSAs機制,必須符合三個條件[11]: 共享範圍需在特定群體、期間與組織內:即只限定在具體特定的應用情境內,若超出申請範圍,例如分享至其他非申請範圍的組織,則須再經過個資委員會批准[12]。 近用目的需具體明確:即資料共享必須應用於特定且明確目的,如以「社會研究目的」作為申請則範圍過大不夠明確[13]。 近用資料對於個人不會有不利影響,或公共利益大於個人利益:例如共享目的不是直接用於銷售或存在合法利益,或是共享本身具備公共利益且明顯大於個人可預見的(foreseeable)不利影響,此時個資委員會可考慮同意組織申請免除[14]。 三、建立以信任為基礎之資料共享模式   雖然取得DSAs機制免除同意可以使資料近用方式更為簡便,然而在進行資料共享前,仍應有完善的技術品質與資安保護措施,因此在「可信任資料共享框架」指南建議中,組織應透過法律遵循、導入AI或區塊鏈等新興技術,並具備相應資安保護措施來建構可信任的資料共享環境,實際步驟可分為以下四階段[15]: 圖2:可信任資料框架 資料來源:新加坡資通發展局   第一階段為「資料共享建構」[16],由組織自行評估存有的商業或個人資料是否具共享價值與潛在利益,並要如何進行共享,例如資料共享方式屬於雙邊(bilateral)、多邊(multilateral)或是分散式(decentralized,又稱「去中心化」)。以及資料種類有哪些,如主資料(master data)、交易資料、元資料(metadata)、非結構化資料(unstructured data)等。組織可將資料共享方式、種類依據無形資產(intangible asset)評價方式,即市場法(market approach)、成本法(cost approach)與收入法(income approach)三種評價方法進行評價,來衡量共享之價值性。除資料價值判斷外,組織必須自行評估自身組織與將來之合作夥伴是否有足夠能力管控共享之資料,包括是否具備一定技術能力的資安與資料保護措施等。   第二階段為「法律規範考量」[17],即決定哪些資料可以進行共享,從規範面檢視個資法、競爭法與銀行法等是否有例外不得共享規定,例如信用卡號碼或個人生物識別資訊不得共享。若資料共享類型不會對個人造成不利影響或具備公共利益,並有通知(notification)個人給予選擇退出(opt-out)的機會,組織可依個案申請DSAs機制之豁免。同時另外鼓勵組織向IMDA申請資料保護信任標章(Data Protection Trustmark, DPTM)認證,透過認證機制使消費者更能信任組織運用其個人資料[18]。   第三階段為「技術組織考量」[19],包含組織是否有能力建立資安風險管理與個資侵害之因應措施,是否有即時將資料安全備份技術,並針對不同傳輸技術如有線/無線網路、遠端存取(VPN)、應用程式介面(API)、區塊鏈等區分不同資安防護與風險管理能力。   最後一階段為「資料共享操作」,當已準備進行資料共享時,需再次檢視是否已符合前三個階段,包含透明性、責任義務、法律遵循、近用資料方式與取得目的外利用同意等[20]。 參、事件評析   個人資料視為21世紀驅動創新的重要價值,我國部會亦開始討論「個資資產化」的可能[21]。面對數位經濟時代來臨,有效運用數位科技將潛藏個人資料的大數據進行加值利用,不僅有利組織與創新發展,更可回饋消費者享有更好的產品與服務。   新加坡政府以資料共享作為數位經濟發展重點方向之一,在具備一定程度技術能力、資安保護措施與組織控管之條件下,可向主管機關申請免除個人同意之規範。透過一定法規鬆綁讓資料利用最大化以創造產業創新價值,同時依據主管機關要求的保護措施,使消費者信賴個人資料不會遭受不當利用或侵害。DSAs機制與「可信任資料共享框架」指南之建立,適時調適個人資料保護規範與資料應用間的衝突,並提供組織進行資料共享之依循建議,作為推動該國數位經濟發展方針之一。 [1]組織(organisation)依據新加坡個人資料保護法(Personal Data Protection Act 2012)第2條泛指個人、公司、協會、法人或團體。 [2]INFOCOMM MEDIA DEVELOPMENT AUTHORITY 【IMDA】, Trusted data sharing framework (2019), at 7, https://www.imda.gov.sg/-/media/Imda/Files/Programme/AI-Data-Innovation/Trusted-Data-Sharing-Framework.pdf (last visited Sep. 11, 2019). [3]id. [4]Personal Data Protection Act 2012 (No. 26 of 2012) §62, “The Commission may, with the approval of the Minister, by order published in the Gazette, exempt any person or organisation or any class of persons or organisations from all or any of the provisions of this Act, subject to such terms or conditions as may be specified in the order.” [5]Data Sharing Arrangements, PDPC, https://www.pdpc.gov.sg/Overview-of-PDPA/The-Legislation/Exemption-Requests/Data-Sharing-Arrangements (last visited Dec. 1, 2019). [6]id. [7]IMDA, supra note 2, at 31; Personal Data Protection Act 2012 (No. 26 of 2012) §14, 16, 20. [8]id. Personal Data Protection Act 2012 (No. 26 of 2012) §21. [9]IMDA, supra note 2, at 31. [10]id. at 32. Personal Data Protection Act 2012 (No. 26 of 2012) §24-26. [11]id. [12]PERSONAL DATA PROTECTION COMMISSION【PDPC】, Guide to Data Sharing (2018), at 14, https://www.pdpc.gov.sg/-/media/Files/PDPC/PDF-Files/Other-Guides/Guide-to-Data-Sharing-revised-26-Feb-2018.pdf (last revised Oct. 3, 2019). [13]id. [14]id. [15]PDPC, supra note 4. at 28. [16]id. at 21, 23-25. [17]id. at 35 [18]id. at 30. Data Protection Trustmark Certification, IMDA, https://www.imda.gov.sg/programme-listing/data-protection-trustmark-certification (last visited Sep. 26, 2019). [19]id. at 41-47. [20]id. at 50-51. [21]林于蘅,〈自己的個資自己賣!國發會擬推「個資資產化」〉,聯合新聞網,2019/06/17,https://udn.com/news/story/7238/3877400 (最後瀏覽日:2019/10/1)。

TOP