美國能源部發布「電力資料自願行為守則」保護消費者資料與隱私權利
美國能源部（Department of Energy, DOE）所屬之電力傳輸與能源可靠度辦公室（Office of Electricity Delivery and Energy Reliability, OE）與聯邦智慧電網工作小組（Federal Smart Grid Task Force）對於由智慧電網技術所生之資料相關隱私保護問題，經過一系列包括相關業者在內的公眾意見徵集與專家學者討論後，於2015年1月12日所發布之「自願行為守則」（Voluntary Code of Conduct, VCC），係屬美國總統歐巴馬同日宣示政策，公布對於強化消費者安全、處理身分盜用（identity theft）、並促進線上隱私保護之總體策略方向中的重要部份。
「自願行為守則」的適用對象是供電業者與第三方，目的在於保護包括能源使用資訊（energy usage information）在內的電業消費者資料，並提高消費者的隱私意識與相關資料在提供與近用上所須行使的同意與控制。「自願行為守則」揭示其三大目標，包括：（一）於鼓勵創新的同時，適切地保護消費者資料的隱私與機密性，並提供可靠與不致於無法負擔之電業與能源相關服務；（二）提供消費者對其自身資料的適當近用（appropriate access）；以及（三）不生違反或取代任何聯邦、州、或地方主管機關之法令或管制措施之效果。
而為求取前揭目標之達成與實現，「自願行為守則」訂有五大步驟。此五大步驟包括：（一）「消費者之注意與意識」：透過相關規定向消費者解釋資料蒐集的相關政策與程序，並聚焦於消費者的選擇與責任，藉以讓消費者了解其所必須行使之同意；（二）「消費者之選擇與同意」：透過相關規定讓消費者能為非原始目的（Secondary Purposes）——例如向數個第三方為差別化之近用授權、限制近用之期間、留存資料釋出之記錄、取消授權、以及於授權終止或不再需要相關資料時之資料處置或去識別化等——對其資料之近用進行相關管控、確認有哪些類型的資料與揭露無須消費者同意、以及要求特定資料應直接由消費者處取得；（三）「消費者資料近用」：透過相關規定允許消費者近用其資料、確認可能的錯誤、以及要求更正的相關程序，其中包括在特定情況下就非常態性要求收取費用的可能性；（四）「資料的完整性與安全性」：透過相關規定規範網路安全管理計畫，以及聚合性資料（Aggregated Data）或匿名性資料的建立方式；（五）「自發性執行、管理、與矯正」：透過相關規定對自願採納本「自願行為守則」之服務提供者的行動作出規範，以確保其遵守行為守則。「自願行為守則」雖屬自律規範，但其制定過程有包括電力業者在內之利害關係人的充分參與，並經充分之專家與公民意見徵集，被預期在公布之後將有相當程度之約束力量，並能令因智慧電網與能源資通訊技術所生之相關隱私權保護問題得到更進一步的解決。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
王自雄
主任 編譯整理
Voluntary Code of Conduct (VCC): Final Concepts and Principles [hereinafter VCC], available at http://www.energy.gov/sites/prod/files/2015/01/f19/VCC%20Concepts%20and%20Principles%202015_01_08%20FINAL.pdf (last visited July 15, 2015).
The White House Office of the Press Secretary, Fact Sheet: Safeguarding American Consumers & Families, available at https://www.whitehouse.gov/the-press-office/2015/01/12/fact-sheet-safeguarding-american-consumers-families (last visited July 15, 2015).
曾開發「暴雪英霸」、「暗黑破壞神」、「魔獸世界」等多款人氣電玩遊戲的暴雪娛樂公司(Blizzard Entertainment, Inc.)素來對遊戲中的作弊外掛程式採取嚴厲的打擊手段。暴雪娛樂日前對於「暴雪英霸」遊戲中的外掛全自動機器人程式(cheating bot)採取行動，對外掛程式開發公司德商Bossland GmbH的開發者James Enright及數名匿名工程師提出著作權侵權訴訟，並指控其外掛程式讓玩家在遊戲中作弊，影響遊戲的公平性及其他玩家的娛樂，而且損及暴雪娛樂公司的獲益。James Enright最後與暴雪娛樂達成協議，交出外掛程式的原始碼。 隨後，Bossland GmbH公司控訴暴雪娛樂公司偷走他們的原始碼。Bossland GmbH的執行長Zwetan Leschew表示，James Enright所交出外掛程式原始碼的智慧財產權屬於Bossland GmbH公司，James Enright是Bossland GmbH公司的自由程式開發者，暴雪娛樂公司已經於德國參與了數個對自動機器人程式開發者的訴訟，對於James Enright與Bossland GmbH之間的關係應有所了解。從暴雪娛樂公司和James Enright的協議可以看出，暴雪娛樂公司要求James Enright將程式原始碼交出，以換取訴訟的停止。 暴雪娛樂公司發布聲明表示，暴雪娛樂已在德國贏得了多起與Bossland GmbH公司的訴訟，儘管他們利用策略手段來拖延正在進行的訴訟程序，仍堅信法院制度會繼續證實我們的主張，而且最終會阻止作弊全自動機器人程式的散布。
2011年個人資料外洩事件與前年相比減少128件，總數為1551件-預測賠償金額比前年擴大1.5倍日本2011年個人資料外洩事件及事故的件數比前年減少為1551件，但洩漏的個人資料筆數卻超過前年一成以上，約有600萬筆個人資料外洩。從數字來看預估的賠償金額是超過1900億日幣。 日本網路資安協會（JNSA）與資訊安全大學研究所的原田研究室及廣松研究室共同針對報紙集網路媒體所報導的個人資料外洩相關事件及事故所進行的調查所做的結論。 新力集團旗下的海外公司雖然發生合計超過1億筆的大規模個人資料外洩的意外，但此一事故並無法明確判別是否屬於個人資料保護法的適用範圍，因此從今年的調查對象裡排除。 在2011年發生的資料外洩事件有1551件，比起前年的1679件減少128件，大約跟2009年所發生的個人資料外洩差不多水準。外洩的個人資料筆數總計約628萬4363筆，與前年相較約增加70萬筆。平均1件約洩漏4238筆個人資料。 將事故原因以件數為基礎來分析，可以發現「操作錯誤」佔全體的34.8％為第一位，其次是「管理過失」佔32％，再接下來是「遺失、忘記帶走」佔13.7％。但以筆數來看，值得注意的是「管理過失」佔37.7％最多，但「操作錯誤」就僅有佔2.3％的少數。 再以佔全體事件件數5％的「違法攜出」就佔了全體筆數的26.9％；在佔全體件數僅有1.2％的「違法存取」卻在筆數佔了20.9％，可以看到平均每一件的受害筆數有開始膨脹的傾向。 再者從發生外洩原因的儲存媒體來看，紙本佔了以件數計算的68.7％的大多數，以USB記憶體為首的外接式記憶體佔了10.1％；但以筆數計算的話，外接式記憶體佔了59.1％、網路佔了25.5％的不同的發生傾向。 從大規模意外來看，金融機關與保險業界是最值得注意，前10件裡佔了7件。從發生原因來看，「違法攜出」及「內部犯罪」所造成的事故10件中有4件，其次是「管理過失」。規模最大的是山陰合同銀行的受委託人將業務所需的165萬7131件個人資料攜出的事故。 依據2011年所發生的事件及事故的預估賠償額是1899億7379萬日幣。遠超過前年的1215億7600萬日幣。平均一起事件預估損害賠償金額有1億2810萬日幣，每人平均預估賠償金額是4萬8533日幣。
以『江蘇科技改革30條』解析中國大陸科研經費改革制度中國大陸近年致力發展其國內技術研究產業，但在基礎研究經費申請制度上，長期存在一些結構問題，如在科研資助、實施和成果傳播三個階段。故自2017年起，中國大陸陸續修正關於科研經費制度，以使科技研究人員得以順利進行科研項目。截至目前，依中國大陸國發〔2018〕25號文為基準，江蘇省推出《關於深化科技體制機制改革推動高品質發展若干政策》(下簡稱『江蘇科技改革30條』)，並出台完整的實用手冊 。 此次江蘇科技改革30條，明確落實中央對科研經費鬆綁及對科研結果獎勵與容錯的改革措施。在科研經費可直接列支項目的直接預算，如設備費、材料費等，從原本九個項目改合併為五個項目，科目經費支出將不再受比例限制；另在無法直接羅列預算項目的間接預算上，如績效支出等費用則精簡列支項目，提高間接費用核定比例。在科研結果獎勵與容錯改革上，建立原創成果獎勵機制、創新補償機制、援助機制及免責機制。 中國大陸科研經費長期採用嚴格預算制，直接預算需按照法律規範羅列，然間接預算部分常使研究人員因不知如何羅列，而導致研究經費中斷或減少。對於較易失敗的基礎研究上，研究人員則擔心在階段性考核中因錯誤致使研發經費無法取得，進而將錯就錯，謊報研究成果。此次江蘇科技改革30條修正，解決了上述科研經費制度的部分問題，並具體規範了實務上的操作。然各部會間如何解決關於監管經費結餘規範之法律衝突，及科研成果容錯機制之評價，仍待後續觀察。
日本對未來2020年至2030年間網路基礎設施之預測日本總務省未來網路基礎設施研究會（将来のネットワークインフラに関する研究会）4月份針對日本人工智慧（Artificial Intelligence 簡稱AI）、物聯網（Internet of Things 簡稱IoT）、資訊及通訊技術（Information and Communication Technologies 簡稱ICT）等技術相對應之網路基礎設施做作出預測。 在2020年以後第五代通信技術（5G）、物聯網系統、高畫質通訊等技術相繼成熟及普及化，相關業者勢必發展出多樣化、高度專業化使用者需求之網路結構，而手機聯網系統從單純的資訊傳遞網路，逐漸變成社會系統之神經網絡（社会システムの神経網）。 物聯網服務目前係由專用終端設備，並根據特定的應用目的建構，但在未來的網絡基礎設施，可能出現如橫向合作應用的通用平台，到2030年左右物聯網服務中M2M（Machine to Machine，機器和機器之間的通訊）的佔有率估計將達到10％。 人工智慧網路技術不僅僅是虛擬化層網路（仮想化レイヤのネットワーク）之維護和操作，更是物理層面的網路（物理レイヤのネットワーク）資源的管理，AI仍然只擔任協助之工具。其中，物理網絡（物理ネットワーク）和邏輯網絡（論理ネットワーク）應分別處理，邏輯網絡將型成多層次化，將變得難以檢測故障和調查原因，但在安全和可靠的網絡基礎設施下，經營者使用AI技術仍然是沒有問題的。 由於雲端技術、通訊技術之提昇，非電信營運者進入網路經營之商業型態逐漸產生，型成網路使用者、資料提供者之多樣性及複雜性。網路流量方面，在2030年左右將超出100Tbps核心網絡所需的傳輸容量，達到以往的光纖的容量限制，將透過無線電接入技術進一步發展，補足不足的光學寬頻。然而，人們對於網路更快的通信速度、安全性及可靠性的功能需求是沒有改變的。