美國參議院通過CISA網路安全資訊共享法案
美國參議院於2015年10月27號通過網路安全資訊共享法（Cybersecurity Information Sharing Act; CISA）。本案以74票對21票通過，今年稍早眾議院通過類似法案，預計接下來幾周送眾議院表決。歐巴馬政府及兩院議員已就資訊共享法案研議多年，目前可望兩院就立法版本達成一致而立法成功。
主導本案的參議院情報委員會（Intelligence Committee）主席Richard Burr於法案通過後發表聲明表示，「這個作為里程碑的法案最終會更周全地保護美國人的個資不受外國駭客侵害。美國商業與政府機構遭受以日計的網路攻擊。我們不能坐以待斃」。副主席Sen. Feinstein於肯定法案對網路安全的助益之外，認為「我們在杜絕隱私憂慮的方面上盡了所有努力」。
CISA授權私人機構於遭受網路攻擊，或攻擊之徵兆（threat indicators）時，基於網路安全的目的，立即將網路威脅的資訊分享給聯邦政府，並且取得洩漏客戶個資的責任豁免權。基於同樣的目的，私人機構也被授權得以監視其網路系統，甚至是其客戶或第三人的網路。但僅以防禦性措施為限，並且不得採取可能嚴重危害他人網路之行動。相對於此，聯邦政府所取得該等私人機構自發性提供的網路威脅資訊，係以具體且透明的條款規制。此外，國土安全部（Department of Homeland Security）於符合隱私義務方針的方式下，管理電子網路資訊得以共享給其他合適的聯邦機構。檢察總長及國土安全部門秘書並建立聯邦政府接收、共享、保留及使用該等網路資訊的要件，以保護隱私。
相對於此，許多科技公司對此持反對態度，例如蘋果與微軟。隱私支持者更是於法案通過前後呼籲抵制，稱其為監視法。主要的論點圍繞在企業洩漏個資訊的寬鬆免責條款，這將會促使隱私憂慮。另一方面，法案反對者也不信任聯邦政府機構將會落實隱私保護，FBI、國家安全局（National Security Agency, NSA）及國家安全部則樂於輕易地取得、共享敏感的個資而不刪除之。
這些憂慮或許可以由法案投票前，網路法及網路安全學者共同發出的公開信窺知。「整體來說，（CISA）對有缺陷的網路安全中非常根本但真切的問題一無所助，毋寧僅是為濫權製造成熟的條件」。信中提到，該法案使聯邦機構得近用迄今為止公眾的所有資訊，並且對公司授權的範圍無明確界線，使公司對判斷錯誤的可能性毫無畏懼。這對於網路安全沒有幫助，方向應該是引導各機構提高自身的資訊安全及良好管理。
- David S. Levine et al., Professors’ Letter in Opposition to the “Cybersecurity Information Sharing Act (S. 754),” Oct 2015
- Andrea Peterson, Senate Passes Cybersecurity Information Sharing Bill Despite Privacy Fears, Washington Post, Oct 2015
- Richard Burr (R-NC), Senate Passes Landmark Cybersecurity Bill
- CONGRESS.GOV, S.754 - Cybersecurity Information Sharing Act of 2015
林子傑
法律研究員 編譯整理
CONGRESS.GOV, S.754 - Cybersecurity Information Sharing Act of 2015, https://www.congress.gov/bill/114th-congress/senate-bill/754 (last visited Nov. 3, 2015).
Richard Burr (R-NC), Senate Passes Landmark Cybersecurity Bill, https://www.burr.senate.gov/press/releases/senate-passes-landmark-cybersecurity-bill (last visited Nov. 3, 2015).
Andrea Peterson, Senate Passes Cybersecurity Information Sharing Bill Despite Privacy Fears, Washington Post, Oct 2015, https://www.washingtonpost.com/news/the-switch/wp/2015/10/27/senate-passes-controversial-cybersecurity-information-sharing-legislation/ (last visited Nov. 3, 2015).
David S. Levine et al., Professors’ Letter in Opposition to the “Cybersecurity Information Sharing Act (S. 754),” Oct 2015, https://www.elon.edu/e/CmsFile/GetFile?FileID=202 (last visited Nov. 3, 2015).
紐西蘭最為歷史悠久的IT專家組織（Institute of IT Professionals NZ）於2012年5月發布雲端運算實務準則（Cloud Computing Code of Practice），藉此彌補實務上缺乏雲端運算標準與實務指針的問題；本準則為自願性遵循規範，以紐西蘭為市場的外國雲端業者、及紐西蘭的業者皆可適用之，並可向公眾宣示其已遵行此準則，然倘若未遵行而為遵行之宣示，則屬誤導或詐欺行為而觸犯公平交易法（Fair Trading Act 1986）。本準則有四個主要目標：1. 促進紐西蘭雲端產業的服務標準；2. 確立應揭露（disclosure）的標準；3. 促進雲端服務提供者與用戶間就資料保護、隱私與主權等事項的揭示；4.強化紐西蘭雲端運算產業的整合性。 依據此準則，雲端業者的資訊揭露範圍至少應包含業者基本資料、資訊所有權、管理及保護、與服務提供之適當管理措施等。在資訊所有權層面，業者應表明是否對所上載的資料或資訊主張所有權；而當用戶透過雲端服務利用或傳輸的資料而儲存於其他上游業者的網路或系統時，業者應確認其資料所有權之歸屬。 在資料管理與保障層面，業者應表明遵從何種資訊安全標準或實務，其已向美國雲端產業聯盟（Cloud Security Alliance）進行STAR登記，或者已通過其他標準的驗證；此外應表明儲存資料伺服器之一處或多處所在地。再者，業者亦須表明服務關係繼續中或終止後，業者或客戶對於客戶所擁有資料之存取權限。 在服務提供的適當管理措施上，包含業者的備份（Backup）程序及維護措施，皆應為揭露，使用戶得據以評估是否採取進一步的資料保護措施；此外包括服務的繼續性要求，如備援措施…等，亦應為揭露；又鑒於雲端服務有地理多樣性（Geographic Diversity）的特質，業者應使用戶知悉其提供服務、或營業活動的地點，以判斷此等服務可能適用的法權（Legal Jurisdiction）。 依據此準則，雲端業者亦可例如透過服務水準協議（Service Level Agreement）對個別用戶承諾特別的服務支援方案，以提供更好的服務品質。
日本經產省發布《促進資安攻擊受害資訊共享檢討會最終報告書》，以加速資安情資共享日本經濟產業省（下稱經產省）於2023年11月22日發布《促進資安攻擊受害資訊共享檢討會最終報告書》（サイバー攻撃による被害に関する情報共有の促進に向けた検討会の最終報告書），主張共享資安攻擊受害資訊，掌握資安攻擊全貌，防止損害範圍擴大。經產省提出具體建議如下： 1.促進各專門組織間之資訊共享：藉由專門組織間的資訊共享，及早採取適當因應措施，避免損害持續擴大，並降低受害成本。所謂專門組織包含資安廠商、資安監控中心(Security Operation Center, SOC)營運商、防毒廠商，與依法令成立從事資安事件諮詢與分析之非營利組織，例如：一般社團法人日本電腦網路危機處理暨協調中心（一般社団法人JPCERTコーディネーションセンター），以及一般財團法人日本網路犯罪對策中心（一般財団法人日本サイバー犯罪対策センター）等。 2.共享無從識別受害組織之資訊：為加快資訊共享，經產省建議將資料去識別化至無從識別受害組織之程度，即可不經受害組織同意而共享資訊。 3.提出《攻擊技術資訊處理與活用指引草案》（攻撃技術情報の取扱い・活用手引き（案））：為提升專門組織共享資訊成效，經產省於指引中彙整受害組織資料去識別化作法，以及各專門組織間共享攻擊技術資訊之具體策略。 4.於保密協議中加入免責條款：經產省建議於受害組織與專門組織簽訂之保密協議中，加入專門組織免責條款，使專門組織具有利用或揭露攻擊技術資訊裁量權，對於利用或揭露資訊，致生受害組織被識別等損害時，非因故意或重大過失不須負擔法律責任，以利推動資訊共享。
FDA發佈人工智慧/機器學習行動計畫美國食品藥物管理署（U.S. Food & Drug Administration, FDA）在2021年1月12日發布有關人工智慧醫療器材上市管理的「人工智慧/機器學習行動計畫」（Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan）。該行動計畫的制定背景係FDA認為上市後持續不斷更新演算法的機器學習醫療器材軟體（Software as Medical Device, SaMD），具有極高的診療潛力，將可有效改善醫療品質與病患福祉，因此自2019年以來，FDA嘗試提出新的上市後的監管框架構想，以突破現有醫療器材軟體需要「上市前鎖定演算法、上市後不得任意變更」的監管規定。 2019年4月，FDA發表了「使用人工智慧/機器學習演算法之醫療器材軟體變更之管理架構—討論文件」（Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine earning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) - Discussion Paper and Request for Feedback）。此一諮詢性質的文件當中提出，將來廠商可在上市前審查階段提交「事先訂定之變更控制計畫」（pre-determined change control plan），闡明以下內容：(1)SaMD預先規範（SaMD Pre-Specification, SPS）：包含此產品未來可能的變更類型（如：輸入資料、性能、適應症）、變更範圍；(2)演算法變更程序（Algorithm Change Protocol, ACP）：包含變更對應之處理流程、風險控制措施，以及如何確保軟體變更後之安全及有效性。 根據「人工智慧/機器學習行動計畫」內容所述，「事先訂定之變更控制計畫」構想被多數（包含病患團體在內）的利害關係人肯認，並於相關諮詢會議當中提出完善的細部建言。FDA將根據收到的反饋意見，於2021年以前正式提出有關人工智慧/機器學習上市後監管的指引草案（Draft Guidance），並持續研究提高演算法透明度、避免演算法偏見的方法。
發展階段支出可列為資產過去高科技企業或生化公司的研發專案，公司經常認為專案已成熟，可認列為無形資產，以分成幾年攤銷，不致影響損益；但會計師卻可能認為，其無技術可行性或者無使用和出售可能，仍主張認列為費用。 第三十七號會計公報 「無形資產的會計處理」 新近出爐，就無形資產清楚給予定義，並解釋如何進行會計處理與鑑價。其中最特別的是，第三十七號公報首次區分「研究」和「發展」階段的不同，發展階段有可能資本化。資本化最大的影響是，支出可以列為資產，不會影響損益，研究型企業的資產負債、損益表也將更為精準。 舉例來說，生化、製藥業者因研究期很長，所有研發期間的投入，過去都須列為費用，導致獲利被明顯稀釋；未來根據三十七號公報，企業專案計畫接近商品化的發展階段，就可以資本化，此時的損益表上費用項目，就不會那麼高， 因此，「發展」階段可列為資產，有助鼓勵科技業者增加研究發展經費的投入。 至於企業併購所產生的購買價格和被併公司淨值之間的溢價，過去通常以商譽處理，不過在 37 號公報上路後，會計師建議不應再把溢價直接當作商譽來處理，此乃因第 37 號公報所稱的無形資產，並不包含商譽，且必須具有「個別可辨認性」。因此，併購溢價應該區分為商譽和無形資產兩者，其後續評價對企業也較為有利。 此外會計業者也表示，促產條例中對研發投抵的認列，有可能受到三十七號公報的影響，需要做調整，這部分有待財政部進ㄧ步規範清楚。