日本內閣於2021年9月28日閣議決定最新3年期《網路安全戰略》(サイバーセキュリティ戦略)。本戰略係根據網路安全基本法(サイバーセキュリティ基本法),針對日本應實施之網路安全措施進行中長期規劃。日本將從「以數位改革為基礎,推動數位轉型與網路安全」、「在網路空間朝向公共空間化與相互連繫發展下,縱觀全體以確保安全安心」、「加強風險管理措施」三大方向,推動網路安全措施。本戰略重點措施包括: 提升經濟社會活力,並推動數位轉型與網路安全:為達成數位改革,日本經濟社會須完成數位轉型改革。而在推動經濟社會數位化過程中,應將網路安全納入政策推動之考量。 實現國民得安全安心生活之數位社會:所有組織應確保完成任務,並加強風險管理措施。而數位廳將揭示並推動網路安全基本方針,以使政府提供網路安全環境保護國民與社會。 促進國際社會和平安定,並保障日本安全:為確保全球規模「自由、公正且安全之網路空間」,日本須制定展現該理念之國際規範,並加強國際合作。 推動橫向措施:在橫向措施方面,將進行中長期規劃,推動實踐性研究開發,並促進網路安全人才培育。此外,政府亦須與民間共同合作進行推廣宣傳,以強化國民對網路安全意識。
日本正式敲定今年版智慧財產權推動計畫日本為了提高產業競爭力,於 2002 年提出智財戰略計畫,並於內閣中設戰略本部,由首相小泉純一郎領導,每年並仔細擬定當年度的智慧財產權推動計畫。在今年剛定案的「二零零六年智慧財產權推動計畫」中,以開發或利用大學的智慧財產及加強與產業界的合作並提出對付仿冒品等的對策為重點。 根據「二零零六年智慧財產權推動計畫」,未來將加強整合大學內部的大學智慧財產本部與民間的技術移轉機關( TLO ),以便集中運用人才、研究成果。計畫也將建立一套可簡便利用專利或論文的資料庫系統,預期明年四月起可供利用。 日本的大學院校去年在國內取得專利權的有三百七十九件,大學將專利技術移轉至民間組織件數在二零零四年度有八百四十九件,藉由技術轉移所得收入為三十三億日圓,雖然這些表現相較於以往年度均有所成長,但日本不論在專利件數或收益上,都與美國相差甚遠,日本政府為了加強國際競爭力,認為有必要加強產、學界的合作,故「二零零六年智慧財產權推動計畫」也規劃,大學院校若有意到海外申請專利權,政府將補助申請費;此外,原本只限定優惠大學正副教授的專利申請費減免措施,也將及於研究所的學生等,以期促進大學內部研發。
美國廠商使用之DMCA侵權調查正確性遭質疑一項由華盛頓大學所發表的研究聲明指出,媒體工業團體正使用有瑕疵的方式調查peer-to-peer網路文件共享中侵害著作權的問題。包括M.P.A.A.、E.S.A.、R.I.A.A等團體,不斷寄出逐年增加的DMCA侵權移除通知(takedown notices)給各大學和其他的網路業者。許多大學會在未經查證的情況下直接將侵權移除通知轉寄給學生,R.I.A.A.甚至跟進其中的一些侵權報告並將之寫入財務報告中。 但在2008年6月5日由華盛頓大學的助理教授等三人所發表的研究中認為這一些侵權移除通知應該更審慎檢視之。研究指出,這些團體在指控檔案分享者的調查過程中有嚴重的瑕疵,可能使對方遭受不當的侵權指控,甚至可能來自其他網路使用者的陷害。在2007年5月及8月的兩次實驗中,研究員利用網路監控軟體監控他們的網路流量,實驗結果顯示即使網路監控軟體並未下載任何檔案,卻仍然接收到了超過400次的侵權警告信。 該研究結果顯示執法單位的調查過程中只查詢了網路分享軟體使用者的I.P.位址,卻未真正查明使用者正在下載或是上傳的實際檔案為何,在這種薄弱的搜查技巧跟技術方式之下任何使用網路文件分享軟體的使用者都可能被告,不論其所分享的檔案是否侵權皆如此。
美國發布《新興科技優先審查架構》 加速政府機構導入AI技術美國聯邦總務署(General Service Administration)於2024年6月27日發布《新興科技優先審查架構》(Emerging Technologies Prioritization Framework),該架構係為回應拜登總統針對AI安全所提出之第14110號行政命令,而在「聯邦政府風險與授權管理計畫」(Federal Risk and Authorization Management Program,以下簡稱FedRAMP)底下所設置之措施。 一般而言,雲端服務供應商(cloud service providers)若欲將其產品提供予政府單位使用,需依FedRAMP相關規範等候審查。《新興科技優先審查架構》則例外開放,使提供「新興科技」產品之雲端服務供應商得視情況優先審查。 現階段《新興科技優先審查架構》所定義之「新興科技」係為提供下列四種功能的生成式AI技術: 1.聊天介面(chat interface):提供對話式聊天介面的產品。允許用戶輸入提示詞(prompts),然後利用大型語言模型產出內容。 2.程式碼生成與除錯工具(code generation and debugging tools):軟體開發人員用來協助他們開發和除錯軟體的工具。 3.圖片生成(prompt-based image generators):能根據使用者輸入之文字或圖像而產生新圖像或影像的產品。 4.通用應用程式介面(general purpose API):基於API技術將前述三項功能加以整合的產品。 美國政府為挑選最具影響力的產品,要求雲端服務供應商繳交相關資料以利審查,例如公開的模型卡(model card)。模型卡應詳細說明模型的細節、用途、偏見和風險,以及資料、流程和參數等訓練細節。此外,模型卡應包含評估因素、指標和結果,包括所使用的評估基準。 《新興科技優先審查架構》第一波的申請開放至2024年8月31日,且FedRAMP將於9月30日宣布優先名單。這項措施將使生成式AI技術能夠以更快的速度被導入政府服務之中。