美國歐巴馬總統於2013年5月9日正式簽署「促進政府資訊開放並利機器讀取」行政命令(Executive Order 13642–Making Open and Machine Readable the New Defaut for Government Information),推崇聯邦政府過去釋出氣候、全球定位系統(GPS)等資訊對於私部門產業創新及新創事業(entrepreneurship and star-up)之正面影響,盼未來所有新增加的政府資料在資訊安全和隱私權雙重確保之前提下,將開放以可供機器可讀取之格式給公共大眾,帶動整體經濟正面循環發展。之前,美國推動聯邦政府資料開放政策,重要者為白宮科學技術政策辦公室(Office of Science and Technology Policy, OSTP)於2009年3月份啟動「開放政府倡議」(Open Government Initiative),民眾可透過「Data.gov」入口網站 ,取得高價值、機器可讀取之聯邦政府資料。 近年來,在公部門政府政策鼓勵導引下,不同的產業也逐漸發展出適用於特定產業的共同互通性標準(sectoral interoparability)。以醫療衛生領域為例,從2010年開始,歐巴馬總統乃宣布「藍色按鈕倡議」(Blue Button Initiative),病患得透過特定網頁(web-based)簡易下載其健康資訊(health information),並可供重複利用的格式下;同時,患者也可以選擇將該資訊分享給健康照護提供者(health care provider)、保險公司和信任的第三者(trusted third parties)。該倡議更挑戰軟體開發者(developer)在藍色按鈕的基礎上,開發更多的Apps軟體,使當事人更容易去管理掌控自身健康的狀況。在能源科技領域,近似於藍色按鈕倡議,白宮幕僚科技長Aneesh Chopra於2011年9月,也發起了「綠色按鈕倡議」(green button initaitive),挑戰美國境內大小事業單位(utilities)投入參與該倡議,研發一個機器可讀取之開放格式(a machine-readable open format),使消費者得透過連線網路重複近取之。 有鑒於網際網路開放的特性,且近年來來自外國網路攻擊不斷,於2013年2月份,NIST與國際間重要標準組織,如ISO、IEC和IEEE,首度就感應網絡(sensor networks)、機器對機器(M2M)和智慧聯網(IoT),提出一個跨界面之共通標準計畫(ISO/IEC/IEEE P21451-1-4 XMPP),該共通標準計畫內容包含: 封包傳輸(檢測)、全球獨特辨識、政策控制和加密,此共通標準得確保未來巨量資料領域資料近取之安全性 。
英國發布人工智慧網路資安實務守則英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」(Code of Practice for the Cyber Security of AI,以下簡稱「實務守則」),目的是提供人工智慧(AI)系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引,以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險,並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施,以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同,因此產生新的資安風險,主要包含以下: 1. 資料投毒(Data Poisoning):在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料,影響模型訓練結果,導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆(Model Obfuscation):攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為,以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理,可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令(Indirect Prompt Injection):藉由輸入經精心設計的指令,使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性,實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段,並針對相關角色提出指導。角色界定如下: 1. 人工智慧系統開發者(Developers):負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈(Supply chain):涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則,以確保人工智慧系統的安全性與可靠性: 1. 風險評估(Risk Assessment):識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理(Data management):確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用,並採取完善管理措施。 3. 模型安全(Model Security):在模型訓練、部署和使用階段,均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全(Supply chain security):確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針,期望各角色能有效落實AI系統安全管控,促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。
美國國會審議「整合公共示警和警告系統現代化法案」為強化智慧聯網資通訊技術之整合,推動防救災之智慧化,美國國會眾議員Gus M. Bilirakis於2013年10月10日提出「整合公共示警和警告系統現代化法案」(Integrated Public Alert and Warning System Modernization Act of 2013, H.R. 3283),該法案修正「2002年國土安全法」(Homeland Security Act of 2002)第5章,加入了第526條款,進行國家公共示警和警告系統之現代化工作。 「整合公共示警和警告系統現代化法案」要求聯邦政府應積極進行相關可經驗證和測試研發技術之使用可行性,並強化公共示警和警告之傳遞與傳播,關於預期達成之目標則為: (1) 增強更高安全性、可靠性,並強化聯邦政府的警報和預警能力; (2) 快速預警傳播效率; (3) 改善通知遠程位置之能力; (4) 增強定位地理目標能力,以及 (5) 傳遞多種通信方式提供警報和預警的能力,其也規範聯邦政府應制訂調整政府之共同警報和預警協議、標準、名詞術語定義,以及公共警報和預警系統的操作流程。法案更採用多元化傳遞機制,來傳播國土安全資訊和其他警告資訊給公眾,從而觸及最多數人,聯邦政府更應加強研發及採用各種未來科學技術及整合應用。 其次,法案乃要求應設立「整合公共警報和預警系統諮詢委員會」,除了聯邦政府及地方政府官員代表須參加外,並應納入民間產業參與等意見諮詢,特別是明訂應結合: (1) 通信服務提供商; (2) 系統、設施、設備,並提供通訊服務能力之廠商、開發者和製造商; (3) 第三方服務者 (4) 傳播產業; (5)手機產業; (6) 寬頻產業; (7) 衛星產業等。並且,為了促進地方和整體區域合作,提倡公私夥伴合作關係,強化社區防範和因應,乃特別強調「商用行動通訊服務提供者」(Participating Commercial Mobile Service Provider)之參與和角色定位,依定義,乃指稱「被選定自願性參與負責公共警示情報傳遞之商用行動通訊服務提供者」。 截至2014年4月底,本法案已在眾議院委員會待審,相關立法趨勢與發展當持續關注之。
什麼是「美國CFIUS」?美國CFIUS又稱為美國外資投資委員會(Committee on Foreign Investment in the United States),其依據1950年國防製造法(Defense Production Act of 1950)第721款The Exon-Florio修正案,授權組成的政府委員會。 美國外資投資委員會CFIUS的主要任務,在於審查外資併購交易,以防外國人透過跨國企業併購方式,控制美國企業,危及國家經濟與軍事安全並導致本國高科技技術外流。 美國在2007年簽署「外國投資和國家安全法」(The Foreign Investment and National Security Act of 2007,簡稱FINSA),該法案針對外國投資安全審查項目,包括加強國家安全概念、完善CFIUS審查與監督職責等。 近期,新的立法提案方向為「外國投資風險審查現代化法案」(the Foreign Investment Risk Review Modernization Act of 2017,簡稱FIRRMA)。此法案目標是推展CFIUS現代化改革,限制外資對美國科技公司和基礎設施的投資,以維護國家安全。該法案將帶給國會、外商投資及CFIUS的監管環境顯著改變,具體內容包括擴大CFIUS管轄權與權力、擴大對美國關鍵技術與基礎設施投資審查、增加國家安全風險考量因素等。