新興經濟體之創新創業機制特色初探
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
陳世傑
組長 編譯整理
美國國家標準與技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）於2019年8月1 日公布「安全物聯網設備之核心網路安全特徵基準（Core Cybersecurity Feature Baseline for Securable IoT Devices）」指南草案，提出供製造商參考之物聯網設備網路安全基本要素，該指南草案中提出幾項重要核心要素如下： 設備辨識：物聯網設備必須有可供辨識之相關途徑，例如產品序號或是當連接網路時有具獨特性之網路位址。 設備配置：獲得授權之使用者應可改變設備的軟體以及韌體（firmware）之配置，例如許多物聯網設備具有可改變其功能或是管理安全特性之途徑。 資料保護：物聯網設備如何保障其所儲存以及傳送之資料不被未經授權者使用，應清楚可被知悉，例如有些設備利用加密來隱蔽其儲存之資料。 合理近用之介面：設備應限制近用途徑，例如物聯網設備以及其支持之軟體應蒐集並認證嘗試近用其設備的使用者資訊，例如透過使用者名稱與密碼等。 軟體與韌體更新：設備之軟體應可透過安全且可被調整之機制進行更新，例如有些物聯網設備可自動的自其製造商取得更新資訊，並且幾乎不需要使用者特別之動作。 網路安全事件紀錄：物聯網設備應可記錄網路安全事件並且應使這些紀錄讓所有人或製造商可取得，這些紀錄可幫助使用者與開發者辨識設備之弱點以近一步修復。
美國德克薩斯州承認針對紙本文件的遠端墨水公證為法定線上公證方法美國《德克薩斯州政府法（Government Code），以下簡稱政府法》的第406節「公證人、契約證明人（Notary Public; Commissioner of Deeds）」相關修正案於2024年1月1日正式生效，旨在針對該節的第406.101分節以下的線上公證相關規範，透過擴充線上公證要件，使遠端墨水公證（Remote Ink Notarization, RIN）成為法定線上公證方法，並明定相關程序要求，確保遠端墨水公證機制的安全性。 針對遠端墨水公證，依照美國土地產權協會（American Land Title Association, ALTA）提出的定義，係指文件透過影音媒體平台進行遠距公證，且無須經過多因子驗證。針對遠端墨水公證，雖然在新冠肺炎（COVID-19）流行期間，曾透過州長行政公告方式，承認在滿足指定條件下，得使用遠端墨水公證方式，進行交易，而本次修法則透過修正現有法規，以達到允許進行遠端墨水公證，且同時維持法定電子公證制度的安全架構。 本次修法內容如： 1.定義文件可包含實體及電子文件。 2.針對經電子公證的實體文件，承認委託人及公證人分別得使用實體符號（tangible symbol）及符合法定要求的辦公室印章，進行簽署。 3.強調電子公證應留存之紀錄內容，並非電子文件，而應留存文件的類型、標題及描述等規定。 跨境或電子交易已逐漸成為主流交易方式，而透過現行電子公證制度，雖然能夠強化電子或實體文件的可信性，惟公證制度實際上僅能針對公證當下的文件內容，提供擔保效力。若企業需要確保在公證前，相關文件內容未經偽變造，則必須在文件生成後落實適當資料管理措施。與此同時，公證人基於法規要求，對於經公證的電子、書面文件或公證紀錄等，負有法定保存或保密義務。若相關文件或紀錄發生外洩、外流等問題時，公證人除須負擔契約損害賠償責任外，甚至可能被科以刑責。因此，不論企業或公證人均可參考「重要數位資料治理暨管理制度規範（Essential Data Governance and Management System，簡稱EDGS）」，建立系統性的資料管理機制或強化既有管理機制，避免發生資料偽變造或外洩等問題。 本文同步刊登於TIPS網（https://www.tips.org.tw）
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。
美國參議員提案規範物聯網設備之資安漏洞美國參議員2017年08月01日提案立法，要求提供給美國政府的物聯網網路連結設備，須符合產業資訊安全標準，同時規範設備供應商，提供之設備必須可持續更新，不得含有無法更改參數的設定與不得具有任何已知安全漏洞。兩黨皆有參與提案參議員，共和黨為Cory Gardner和Steve Daines，以及民主黨的Mark Warner和Ron Wyden。 由於物聯網連結數持續成長，與物聯網相連的裝置與感應器，預計在2020年會超過200億台裝置，相關裝置的資料蒐集與傳輸，同時影響消費者與產業。當這些裝置在出廠時若預設無法更改的參數，即預設固定程式無法更新，則該裝置連接物聯網時，會因裝置無法更新程式，而可能產生資安漏洞，進而影響物聯網上其它連結設備之安全性。 2016至今，物聯網相關設備已被惡意阻斷服務攻擊(DDOS)影響相關網站、伺服器以及網路基礎設施提供者。 Warner等4位參議員提出的〈2017年物聯網資安改進法〉(Internet of Things (IoT) Cybersecurity Improvement Act of 2017)草案，主要關注： 聯邦政府採購的物聯網相關設備，須可持續更新、符合產業標準、不含無法更改內建參數的設定、以及不含已知安全漏洞。 行政管理和預算局(Direct the Office of Management and Budget ,OMB)，須發展可供替代網路級(network-level)資安設備以供限制性資料處理。 國土安全部的國家保護和計畫局(National Protection and Programs Directorate)須向提供連線設備予聯邦政府的承包商，發布整合性的資安漏洞揭露指導原則。 免除資安研究人員基於誠實信用研究時，所揭露與資安漏洞有關之法規責任。 要求所有執行機構清點所有連結物聯網的設備。