根據Ponemon Institute的調查,2011年至2012年中,英國企業資料侵害事故平均成本增加了15%。賽門鐵克指出,若企業備有正式的事故應變計畫,每項資料侵害事故的平均成本會降低至13英磅左右。除此之外,雇用外部顧問來協助應變,資料侵害事故的平均成本也會節省4英磅。 依據新的資料保護法律架構,歐盟委員會日前已開始擬訂新的資料侵害事故通知制度。同時,根據不同委員會的需求,未來將針對特定產業,制定新的網路與資訊安全管理規範。 專家評估未來責任保險將成為確保資訊安全的新潮流。企業藉由事先擬定事故應變計劃來降低資料侵害的風險,同時也進行風險轉移的處置措施。各項事故應變計劃之中,保險制度是企業目前較感興趣的措施之一。保險制度除了可用於風險轉移之外,企業還可以從中取得資料侵害事故的專家網絡。這些專家包含事故鑑定專家、公共關係專家、風險管理專家,信用監測提供者或是資料侵害事故的事務處理公司,例如:協助發送事故通知的公司。保險業建置的專家網絡,未來將可以幫助要保人,以最快最省成本的方式處理相關事故。
日本通過國家戰略特別區域法修正案日本國會在2020年5月27日通過《國家戰略特別區域法》修正案(国家戦略特別区域法の一部を改正する法律),亦即「超級城市法」(スーパーシティ法)。所謂超級城市,係指符合(1)在交通、物流、支付、行政、醫療、照護、教育、能源/水、環境/垃圾、防災/安全等10大領域中,至少滿足其中5個領域日常生活需求;(2)加速實現未來社會生活;(3)透過民眾參與,建立從民眾觀點出發之理想社會等三大條件之未來都市。 超級城市法修正重點有二,首先為實現超級城市構想之相關制度整備,包括(1)賦予蒐集、整理、提供各種類型服務相關資料之資料聯合平台(データ連携基盤)業者法律上地位;(2)因相關制度涉及不同法規及主管機關,故超級城市法內特別設計可併同檢討跨領域法規修正之特別程序;(3)其他規定︰如明定各中央政府機關應提供具體協助、應檢討制定Open API規範,以及本法施行後3年應檢討施行狀況等。其次,本次修法新增地區限定型之監理沙盒制度(地域限定型規制のサンドボックス制度),針對自駕車、無人機等科技創新實驗,透過強化事後監督體制,事前放寬道路運輸車輛法、道路交通法、航空法、電信法之限制,以加速實驗進行。
歐盟與17家社交網站業者達成協議,強化青少年上網安全受惠於網路的高度普及與上網費用的調降,網路已成為民眾日常生活所不可或缺的事項。由於整體網路人口中,青少年占有極高的比重,如何提供青少年一個安全的網路空間,向為各國所關注的議題。 近年來社交網站在歐洲發展迅速,根據統計,現階段歐洲約有4,170萬的網路使用者,參與各種類型的社交網站。為防止日益嚴重的網路霸凌(Cyber-Bulling)及兒童賣春等問題,歐盟於2009年2月與MySpace、Facebook等17家社交網站達成協議,相關業者承諾將於自家網站上提供一個「申告侵害」(Report Abuse)的按鍵,便利使用者快速通知業者來自於他人的不合宜接觸或行為,以防止青少年受到網路霸凌或網路援交訊息的困擾。 社交網站業者除承諾提供上述通報機制外,在此次協議中,業者亦承諾強化青少年個人隱私的保護,以避免有心人士輕易透過社交網站,取得青少人之私密資料。
美國國家標準與技術研究院公布人工智慧風險管理框架(AI RMF 1.0)美國國家標準與技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)於2023年1月26日公布「人工智慧風險管理框架1.0」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0),該自願性框架提供相關資源,以協助組織與個人管理人工智慧風險,並促進可信賴的人工智慧(Trustworthy AI)之設計、開發與使用。NIST曾於2021年7月29日提出「人工智慧風險管理框架」草案進行公眾徵詢,獲得業界之建議包含框架應有明確之衡量方法以及數值指標、人工智慧系統設計時應先思考整體系統之假設於真實世界中運作時,是否會產生公平性或誤差的問題等。本框架將隨著各界使用後的意見回饋持續更新,期待各產業發展出適合自己的使用方式。 本框架首先說明人工智慧技術的風險與其他科技的差異,定義人工智慧與可信賴的人工智慧,並指出設計該自願性框架的目的。再來,其分析人工智慧風險管理的困難,並用人工智慧的生命週期定義出風險管理相關人員(AI actors)。本框架提供七種評估人工智慧系統之信賴度的特徵,包含有效且可靠(valid and reliable):有客觀證據證明人工智慧系統的有效性與系統穩定度;安全性(safe):包含生命、健康、財產、環境安全,且應依照安全風險種類決定管理上的優先次序;資安與韌性(secure and resilient);可歸責與資訊透明度(accountable and transparent);可解釋性與可詮譯性(explainable and interpretable);隱私保護(privacy-enhanced);公平性—有害偏見管理(fair – with harmful bias managed)。 本框架亦提出人工智慧風險管理框架核心(AI RMF Core)概念,包含四項主要功能:治理、映射(mapping)、量測與管理。其中,治理功能為一切的基礎,負責孕育風險管理文化。各項功能皆有具體項目與子項目,並對應特定行動和結果產出。NIST同時公布「人工智慧風險管理框架教戰手冊」(AI RMF Playbook),提供實際做法之建議,並鼓勵業界分享其具體成果供他人參考。