英國Ofcom在2015年7月16日公布數位通訊審查第一階段之報告,指出英國未來可能面臨的挑戰問題,希望使消費者以及企業在未來的十年甚至以後能享有高品質的數位通訊服務。Ofcome先前在2015年3月提出預計進行數位通訊政策審查,檢視競爭、投資、研發以及所有數位通訊服務的使用情形,包括寬頻、行動電話、以及捆綁式服務等。
Ofcom針對四個主要領域部分提出建議:
1.市場的投資與研發,有助於服務普及。
Ofcom預估10Mbit/s為必要的寬頻速度,可以提供每天熱門的線上服務使用,例如影視音隨選服務。然而,目前英國僅有8%家戶可以取得此等速度服務。因此,Ofcom檢視法規如何使未來超高速寬頻的商業應用發展更完備。同時,Ofcom預估將來4G行動寬頻將達98%,但未來消費者與企業的期望也將隨之增高,因此仍有待於再加強網路投資。
2.競爭,藉此能提供有品質的服務和良好的價格。
在此次的檢討中,Ofcom將檢視以下議題:
(1) 保留目前運作模式:電信網絡部門Openreach有別於BT,在功能上不同,利用一般性市場審查來說明任何與競爭相關之問題。
(2) 將目前的運作模式延伸: 透過對於BT的新規範,例如利用較強的誘因來控制批發價格,藉此改善服務品質,或甚至當BT出現問題時,以處罰方式進行。
(3) 將Openreach從BT中劃分,藉此可以對末端使用者有良好的競爭利益。
(4) 去管制並且促進網路競爭。
3.賦予消費者以及業者有選擇的權利,尤其是可以自由選擇或轉換這些服務提供業者。
對於Ofcom而言,所要考量的重點在於消費者在選擇服務時,是否以擁有充分的資訊可以參考。同時要思考消費者在轉換服務業者時,其是否具有障礙。
4.持續追蹤法規議題,為使市場能構良好運作,應該去管制。
例如OTT網路通訊服務,對於行動業者而言將需要較少的管制,或是是否將現有的規範直接延伸規定。
未來,在此項檢討之後,ofcom將再進行第二階段的檢視,預計於2015年10月8日進行回應討論,以促使整體英國具有良好的通訊服務環境。
2024年3月27日,美國商務部國家電信和資訊管理局(National Telecommunications and Information Administration, NTIA)發布「人工智慧問責政策報告」(AI Accountability Policy Report),該報告呼籲對人工智慧系統進行獨立評估(Independent Evaluations)或是第三方評測,期待藉此提高人工智慧系統的透明度。 人工智慧問責政策報告就如何對人工智慧系統進行第三方評測提出八項建議作法,分別如下: 1.人工智慧稽核指引:聯邦政府應為稽核人員制定適合的人工智慧稽核指引,該指引須包含評估標準與合適的稽核員證書。 2.改善資訊揭露:人工智慧系統雖然已經應用在許多領域,但其運作模式尚缺乏透明度。NTIA認為未來可以透過類似營養標籤(Nutrition Label)的方式,使人工智慧模型的架構、訓練資料、限制與偏差等重要資訊更加透明。 3.責任標準(Liability Standards):聯邦政府應盡快訂定相關責任歸屬標準,以解決現行制度下,人工智慧系統造成損害的法律責任問題。 4.增加第三方評測所需資源:聯邦政府應投入必要的資源,以滿足國家對人工智慧系統獨立評估的需求。相關必要資源如: (1)資助美國人工智慧安全研究所(U.S. Artificial Intelligence Safety Institute); (2)嚴格評估所需的運算資源與雲端基礎設施(Cloud Infrastructure); (3)提供獎金和研究資源,以鼓勵參與紅隊測試的個人或團隊; (4)培養第三方評測機構的專家人才。 5.開發及使用驗證工具:NTIA呼籲聯邦機關開發及使用可靠的評測工具,以評估人工智慧系統之使用情況,例如透明度工具(Transparency Tools)、認驗證工具(Verification and Validation Tools)等。 6.獨立評估:NTIA建議聯邦機關應針對高風險的人工智慧類別進行第三方評測與監管,特別是可能侵害權利或安全的模型,應在其發布或應用前進行評測。 7.提升聯邦機關風險管控能力:NTIA建議各機關應記錄人工智慧的不良事件、建立人工智慧系統稽核的登記冊,並根據需求提供評測、認證與文件紀錄。 8.契約:透過採購契約要求政府之供應商、承包商採用符合標準的人工智慧治理方式與實踐。 NTIA將持續與利害關係各方合作,以建立人工智慧風險的問責機制,並確保該問責報告之建議得以落實。
G7發布金融機關因應勒索軟體危脅之基礎要點由於近年來勒索軟體對國際金融帶來重大影響,七大工業國組織G7成立網路專家小組CEG(Cyber Expert Group),並於2022年10月13日訂定了「金融機關因應勒索軟體危脅之基礎要點」(Fundamental Elements of Ransomware Resilience for the Financial Sector),本份要點是為因應勒索軟體所帶來之危脅,提供金融機關高標準之因應對策,並期望結合G7全體成員國已施行之政策辦法、業界指南以及最佳之實踐成果,建立處置應變之基礎,加強國際金融的韌性。該份要點內容著重於民營之金融機關(private sector financial entities),或關鍵之第三方提供商(critical third party providers),因其本身有遵守反洗錢和反恐怖主義之融資義務,但也可依要點訂定之原意,在減少自身受到勒索軟體之損害上,或在處置與應變上有更多的彈性。而日本金融廳於2022年10月21日公布該份要點之官方翻譯版本,要點所提列之重點如下: 1.網路安全策略與框架(Cybersecurity Strategy and Framework): 將因應勒索軟體威脅之措施,列入金融機關整體的網路安全策略與框架之中。 2.治理(Governance): 支付贖金本身可能於法不容許,也可能違背國家政策或業界基準,金融機關須在事件發生前,檢視相關法規,並針對潛在的被制裁風險進行評估。 3.風險及控制評估(Risk and Control Assessment): 針對勒索軟體之風險,應建立控制評估機制並實踐之。因此可要求金融機關簽訂保險契約,填補勒索軟體造成的損害。 4.監控(Monitoring): 針對潛在的勒索軟體,金融機關有監控其活動進而發現隱藏風險之義務,並向執法與資通安全機關提供該惡意行為之相關資訊。 5.因應處置、回覆(Response): 遭遇勒索軟體攻擊之事件,就其處置措施,須依原訂定之計劃落實。 6.復原(Recovery): 遭遇勒索軟體攻擊之事件,將受損之機能復原,須有明確的程序並加以落實。 7.資訊共享(Information Sharing): 須與組織內外之利害關係人共享勒索軟體之事件內容、資訊以及知識。 8.持續精進(Continuous Learning): 藉由過往之攻擊事件獲取知識,以提高應變勒索軟體之能力,建立完善的交易環境。 此要點並非強制規範,因此不具拘束力,且整合了2016年G7所公布的「G7網路安全文件之要素」(G7 Fundamental Elements of Cybersecurity document)之內容。綜上述CEG所提列重點,針對我國金融機關在抵禦網路攻擊之議題上,應如何完善資安體制,與日本後續因應勒索軟體之政策,皆值得作為借鏡與觀察。
德國法院判決Google沒有進行事先審查網站內容之義務德國最高法院在2018年2月27日判決,Google在搜尋結果連結顯示之前,並無須確認該網站是否存在毀謗性言論,亦即,Google沒有義務事先審查搜尋結果中連結的內容。 此案件的背景是由兩個受到網路言論攻擊的人所提出,其主張為防止其他網路使用者攻擊他們言論的網站出現在Google搜尋結果的連結上,因此希望Google其中的一個部門—Alphabet公司,設置搜尋過濾器,就用戶曾經在網站上發表過不良評論以及損害賠償的相關資訊不會在未來的搜尋結果出現。 本案涉及關於「被遺忘權」(“Right To Be Forgotten”)的討論,所謂被遺忘權是由2014年5月,歐盟法院(ECJ)所作成之裁定,即人們可以要求Google和微軟Bing(MSFT.O)等搜尋引擎於搜尋人名出現的網頁結果中,刪除不適當或不相關的訊息。 本案中,對於Google沒有對搜尋結果進行過濾,Google是否因此有侵害被遺忘權之爭議,德國最高法院表示,搜尋引擎經營者僅須於收到明確且具識別性侵犯個人權利的通知時,採取相關行動即可,並毋須事先檢查該網站之內容是否合法。蓋立法者及社會皆普遍認為,若將搜尋引擎審查網站的內容定為其一般性義務,則其商業模式的本質將備受嚴重質疑,且又由於數據具有管理上的困難性,若無此類搜尋引擎的幫助,人們不可能在網路上獲得有實質有意義的使用,因此搜尋引擎不須將此列為其義務。
歐盟第29條工作小組發布「自動化個人決策和分析指引」處理個人資料自動化決策與資料剖析風險問題歐盟第29條工作小組於2017年10月3日為因應歐盟一般資料保護規則(GDPR)第22條規定發布「自動化個人決策和分析指引」(Guidelines on Automated individual decision-making and Profiling for the purposes of Regulation 2016/679,2018年2月6日進一步修正,下稱指引),處理對個人資料自動化決策(automated decision-making)和個人檔案剖析(Profiling)的建立。 指引分為五個部分與最佳實踐建議,旨在幫助資料控制者(controller)合乎GDPR對個人資料自動化決策和分析的要求,內容包括下幾點:1.定義自動化決策和分析,以及GDPR對這些概念的處理方法;2.對GDPR第22條中關於自動化決策的具體規定;3.對自動決策和分析的一般規定;4.兒童和個人檔案剖析(Profiling)的建立;5.資料保護影響評估。 指引的主要內容包括: 個人檔案剖析(Profiling),意謂收集關於個人(或一群個人)的資料,並分析他們的特徵或行為模式,加以分類或分群,放入特定的類別或組中,和/或進行預測或評估(例如,他們執行任務的能力,興趣或可能的行為)。 禁止對個人資料完全自動化決策,包括有法律上法或相類重大影響的檔案剖析,但規則也有例外。應有措施保障資料主體的權利,自由和合法利益。 GDPR第22條第二項a之例外規定,(履行契約所必需的),自動化個人決策時,應該作狹義解釋。資料控制者必須能夠提出分析、自動化個人決策的必要性,同時考慮是否可以採取侵害隱私較少之方法。 工作小組澄清,關於在要求提供有關自動化決策所涉及的邏輯上有意義的資料時,控制者應以簡單的方法,告訴資料主體其背後的理由或依據的標準,而不得總是以自動化決策所使用算法進行複雜的解釋或者公開完整的算法為之。所提供的資料應該對資料當事人有意義。 對資料主體提供關於處理自動化決策上有關重要性和預期後果的資料,其意義在於必須提供關於該資料之用途或資料未來處理以及自動化決策如何影響資料主體的重要訊息。例如,在信用評等的情況下,應有權知道其資料處理的基礎,資料主體並能對其作出正確與否的決定,而不僅僅是關於決策本身的資料。 「法律效果」是指對某人的法律權利有影響,或者影響到個人法律關係或者其契約上權利。 工作組並未將GDPR前言71段視為絕對禁止純粹與兒童有關的自動決定,指出僅在某些情況下才有其適用(例如,保護兒童的福利)。 在基於自動化處理(包括分析)以及基於哪些決策產生法律效應或類似顯著效果的基礎上對個人方面進行系統和廣泛評估的情況下,進行資料保護影響評估並不局限於「單獨」自動化處理/決定。