德國聯邦內政部對歐盟部長會議「資料保護基本規則」(Datenschutz-Grundverordnung)發表意見書，並提出修法建議
德國聯邦內政部資料保護與資訊自由委員會於2015年8月15日針對歐盟部長會議於6月15日所確立對歐盟資料保護基本規則(Datenschutz-Grundverordnung)的基本立場，若依該立場則(1)資料處理目的之變更理由將變得更寬泛(2)對資訊保有機構所提出的申請程序以有償為原則(3)蒐集個人資料應遵循之規範過於簡略等，該委員會提出批評與建議。
該委員會會議認為有必要改進歐盟「資料保護基本規則」，令其更周延，更呼籲對資料保護基本規則的修正，應循以下重點及原則進行：
1.資訊節約原則應該堅持
多年來在德國法已確立的資訊節約原則(Datensparsamkeit)和資訊避免原則(Datenvermeidung)，應予維持。因此資料保護基本規則中，須清楚詳盡地規定節約原則和資訊避免原則。
2.目的明確性原則的要求不能退縮
目的明確性原則(der Grundsatz der Zweckbindung)之功能，係為資料處理之透明性和可預見性，該原則亦強化了當事人的資訊自主權，使其得以信賴個人資料之處理，僅限於所申請之目的內進行。
故若依理事會建議之規範，使資料處理目的之變更，得以更寬泛的理由進行，將背棄歐盟基本權利憲章中之目的明確性原則。
3.即令個人同意書亦不得拋棄資訊主權
資訊自決權，意謂原則上個人可以用同意的方式，決定個人資訊的使用和拋棄。但即使有清楚明確的意思表示，該同意亦僅係保障資訊主權的重要因素之一。另就同意書而言，若如歐盟部長理事會所建議者，只需清楚明確即可，則這種方式於保護上是不夠充分的。
4.個人資料建檔必須有效地限制
該會議重申，嚴格規範對個人資料的蒐集有其必要性。為個人檔案之整合與充分使用設置嚴格的界限，現有規定太過簡略而遭到批評。
5.有效的資訊保護需要歐盟層級的企業與官署的資料保護專員
對於資訊保護監督的有效性，在德國已確立之官方與私人企業的資訊保護專員制度係重要之一環。應致力於歐盟層級公/私機構資訊保護專員制度在整個歐洲的推動。
6. 資訊傳輸第三國官署和法院需要更嚴格的監督
近期的隱私醜聞之後，目前亟需對歐洲公民個人資料給予更妥善的保護，以對抗來自第三國的機構。此意見書贊同歐盟議會的建議，即以第三國法院的判決和行政機關的決議，要求對個人資訊的披露，在歐盟之中僅能基於國際公約中機關互助和法律協助之規定，原則上予以承認與執行。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
- Die Bundesbeauftragte für den Datenschutz und die Informationsfreiheit, “ Datenschutzrechtliche Kernpunkte für die Trilogverhandlungen zur Datenschutz-Grundverordnung”(2015/08/14)
- Die Bundesbeauftragte für den Datenschutz und die Informationsfreiheit, “ Positionspapier der DSK zur Datenschutz-Grundverordnung”(2015/08/26)
洪政緯
法律研究員 編譯整理
Die Bundesbeauftragte für den Datenschutz und die Informationsfreiheit, “ Positionspapier der DSK zur Datenschutz-Grundverordnung”(2015/08/26), http://www.bfdi.bund.de/DE/Infothek/Pressemitteilungen/2015/DSKFordertVerbesserungDSGrundVO.html;jsessionid=40EE9B057C17E3
DDD1578D6239C7308C.1_cid329?nn=5217154 (last visited Oct. 13, 2015)
Die Bundesbeauftragte für den Datenschutz und die Informationsfreiheit, “ Datenschutzrechtliche Kernpunkte für die Trilogverhandlungen zur Datenschutz-Grundverordnung”(2015/08/14), http://www.bfdi.bund.de/DE/Europa_International/Europa/Reform_Datenschutzrecht/ReformEUDatenschutzrechtArtikel/ReformEUDatenschutzRecht.html?nn=5217104 (last visited Oct. 13, 2015)
美國網際網路安全聯盟（Internet Security Alliance，ISA）日前公佈一份新的報告，期使歐巴馬政府之「網路空間政策檢討」（Cyberspace Policy Review）能更進一步的落實。 網路安全聯盟主席Larry Clinton指出：「ISA對歐巴馬政府的網路安全政策表示支持，而目前民間機構需要設計一套規範，去落實ISA與政府對於網路安全重要議題共通之協議。本次所提出的報告，就是為了要提供能解決此一關鍵問題的架構。」 此份報告之標題為「利用ISA之社會契約模型執行歐巴馬政府之網路安全策略」（Implementing the Obama Cyber Security Strategy via the ISA Social Contract Model），而此報告強調必須重視網路安全的經濟意義。 Clinton認為，一旦討論到網路安全議題，會發現所有的經濟因素都對攻擊者有利，攻擊者總是能以簡單、成本低廉之攻擊方式得到巨大的利益。相對地，防守者（網路使用者）卻往往要付出高昂的成本。需要防護的領域太廣，而投資的回收通常很有限。必須從經濟的角度去平衡考慮成本與回收，才能建立具實效性且持續穩固的網路安全系統。 此份報告包含下列事項之架構：1.在商業計劃層面，創設政府與民間機構的合作夥伴關係，以強化網路安全；2.提出關於網路安全的國際議題；3.維持全球IT產業供應鏈的安全；4.建立新式資訊分享範例。 上述架構均依循ISA之網路安全社會契約模型，此一模型是源自於20世紀早期美國政府為了提供民間企業電信與電力服務，所成功建立之夥伴關係。
歐盟執委會提出「歐洲資料戰略」建立單一資料市場歐盟執委會（European Commission）於2020年2月19日提出「歐洲資料戰略」（the European data strategy），其將建立單一資料市場（single data market）。針對少數大型科技公司（big tech）往往透過定位、社群網路等服務，掌控全球大量資料，且嚴重阻礙由資料驅動之商業型態（data-driven business）的發展與創新，透過建立單一資料市場，開放未使用的資料，使資料可於歐盟內部及跨部門自由流動，以對抗美國大型科技公司，例如：Facebook、Google或Amazon等資料壟斷之情況，確保市場開放和公平。 依據文件內容，歐洲資料戰略主要目標在於，善用歐盟巨量產業資料和創新科技，建立一個公平的歐盟資料空間，鼓勵資料共享，並建議制定資料監管規則。歐盟相關措施包含公布更多地理空間、環境、氣象學等公共資料（public data）；免費提供企業街區資料；針對阻礙資料分享之規範訂定競爭法；提供新跨境資料使用和整合規範；針對製造、氣候變遷、自動產業、健康照護、金融服務、農業、能源等提供相關標準；廢除阻礙資料共享的相關規則，避免線上平臺對資料限制利用或獲利顯失公平之情況。歐盟執委會預計於2020年底提出數位服務法（Digital Services Act），提供企業於單一市場營運更清楚規則，強化數位平臺責任和保護基本權利。
智慧財產法院成立及運作的政策 正式啟動司法院於94年年終記者會時，正式發佈我國智慧財產法院即將成立及運作的政策。有鑒於國內外企業在台的專利、商標、著作權等紛爭越來越多，為了節省司法資源、快速釐清企業糾紛、不耗損社會資源等目的，智慧財產法院乃為司法現代化相當重要的一環。 我國的智財官司時，多是以刑事訴訟為主附帶民事官司，有別於歐美各國的智慧財產案件多以民事訴訟為主。未來智慧財產法院所管轄案件除了民事訴訟事件、刑事訴訟案件外，還包括有行政訴訟事件與強制執行事件，集中事權，專責審理智財權相關案件。此外，為了因應科技界日新月異的技術發展，在智慧財產法院扮演關鍵角色的「技術審理官」，主要負責輔助法官從事專業技術問題之判斷，因此除了由全職公務員－專利審查官或是商標審查官擔任外，亦可任用公私立大專院校之老師或專業研究機構之研究員。 另一方面，為避免大型企業利用資金優渥之優勢，打壓小型科技公司的發展，智慧財產訴訟中的「假處分」聲請規定，相較於現行民事訴訟法規定嚴格許多，假處分聲請人除提供擔保金外，還必須「強制釋明」理由，若是釋明不足者，法院可駁回其聲請。 目前司法院已研擬完成「智慧財產法院組織法草案」及「智慧財產案件審理法草案」的全部條文，並公布在司法院網站上，預定在立法院下會期提交立法。
合成資料（synthetic data）「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。