英國Ofcom完成第一階段數位通訊審查
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。
莊晏詞
法律研究員 編譯整理
Ofcom, Ofcom completes first phase of digital communications revies, http://media.ofcom.org.uk/news/2015/digital-communications-review-discussion/ (last visited Jun. 3, 2015)
Ofcom, Strategic Review of Digital Communications: Discussion documents, http://stakeholders.ofcom.org.uk/consultations/dcr-discussion/ (last visited Jun. 3, 2015)
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。
網路服務提供者於2016中國大陸反恐法下之通報義務中華人民共和國第12屆全國人民代表大會常務委員會第18次會議於2015年12月27日通過並公布《中華人民共和國反恐怖主義法》(以下簡稱反恐法)，並自2016年1月1日開始施行。反恐法第18條與第19條要求電信業務經營者與互聯網服務提供者，應當為公安機關、國家安全機關依法進行防範、調查恐怖活動「提供技術接口和解密等技術支持和協助」，並應當依照法律與行政法規規定，「落實網絡安全、信息內容監督制度和安全技術防範措施，防止含有恐怖主義、極端主義內容的信息傳播；發現含有恐怖主義、極端主義內容的信息的，應當立即停止傳輸，保存相關記錄，刪除相關信息，並向公安機關或者有關部門報告。」倘有違反以上規定且情節嚴重者，反恐法第84條授權由主管部門對該公私處50萬人民幣以上罰款，並對該公司直接負責之主管人員與其他直接責任人員處10萬元人民幣以上50萬人民幣以下罰款，並可由公安機關對該等人員處5日以上15日以下之拘留。 我國刻正進行資通安全管理法之制定，以為範圍更廣之資訊基本法的作用法。資通安全管理法當中考量納入與關鍵基礎建設相關之民間產業，使之成為資安通報之一環，政府需要民間企業配合時也將於法有據。於恐怖攻擊事件頻傳之今日，倘我國需要就此等事件要求電信業者或服務提供者進行通報時，相關國際立法例及其實踐，即值參酌。
智慧電表的陷阱美國及歐洲都開始引進附加通訊功能的電表（所謂智慧電表）。這一波動向也真正開始影響到日本。日本國內最大家的東京電力公司將於2010年10月開始進行智慧電表的實際驗證研究。 雖然至今只有關西電力公司與九州電力公司有引進智慧電表，但在10年之後，日本大半以上的電表會是智慧電表。 從短期來看，智慧電表就只具有使用電力的遠距抄表跟遠距截斷的功能。但是就只具有這樣的功能是不足以讓眾多目光聚焦的，它所具有的是期待在未來透過電表跟家電機器等所形成的資訊通信網絡。在目前許多企業打算就先透過網路蒐集使用電力的資訊，之後在提供新的附加服務。 這樣的動向不只是發生在電力公司，在瓦斯及自來水業界也正在發生。例如東京瓦斯公司將於2010年度起，開始實驗運作具有無限通訊功能的瓦斯表，快的話在2012年就會正式更換約1000萬台的瓦斯表。東京瓦斯公司還計畫在之後將用於瓦斯表上的通訊系統擴張到自來水表的抄表上。美國企業如IBM公司也積極投入自來水表的「智慧化」。 但是，在實際引進智慧電表時，美國發生了引進智慧電表的住戶的電費急速增加，產生了不少的訴訟，美國德州Oncor電力公司正面對這樣的訴訟，加州的PG＆E公司的顧客也正聲請相關的訴訟。 專家們指出一些會影響電費增加的原因，其中就指出因為引進智慧電表使得「正確測量出電力使用量」這也是因為美國至今所使用的電表太過老舊，無法正確的測量出正確的電力使用量，以致用戶都在付出比實際使用量要少的電費。所以在引進智慧電表測量出正確的電力使用量之後，就產生出「電費增加」的錯覺。 現在美國的電力公司主要把智慧電表用於自動抄表上，這只是利用智慧電表的第一步。若在初始階段無法得到消費者的支持，之後要推廣則會更為困難。使用電力的相關資訊在某種意義上可視為是個人資料的其中一種。隱私權的問題等與消費者保護汲汲相關的議題陸續都會出現。 美國眾議員Edward Markey在眾議院提出了電力公司要將智慧電表所測量的電力使用資訊即時提供給消費者，並有保護該資訊隱私權義務化的法案。在技術面上，有關重視資訊安全的通訊型式的討論亦蓬勃發展起來。
強化AI安全防線：八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室（国家サイバー統括室）於2026年3月5日，代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」（Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations）之國際文書（下稱本文書），並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局（Australian Signals Directorate，簡稱ASD）之澳洲網路安全中心（Australian Cyber Security Centre，簡稱ACSC）主導訂定，主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織，揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性，並就AI開發或採購階段，組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家，除了日本與澳洲以外，也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時，應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環，同時評估產品或服務之整體生命週期風險，不應著重於單一技術，而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌，包括特定關係事業者、活用AIBOM（AI物料清單，主要用來記錄AI模型相關資產與資訊，提供快速定位與管控AI問題模型功能）或SBOM（軟體物料清單，主要記錄軟體相依元件，用於漏洞管理與供應鏈透明度）、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險，進行漏洞管理，以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類：AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施（含硬體），以及第三方服務，本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險，其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面，以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外，本文書也針對各類風險提出可行的因應方法，例如： 1.數據面：需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面：需從可信來源取得透明模型，實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面：需做完整性驗證、元件審核，並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面：需確認設備無惡意內容，並在網路中適當分區。 5.第三方服務面：需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說，日本已意識到國家網路安全治理下，針對AI、機器學習的安全，不單是模型安全，而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書，不僅強化國際合作，同時建立供應鏈網路安全共識，因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰，從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法，作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作，提升國家網路安全治理之作法，值得我國未來借鏡參考。