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。
美國專利商標局在2019年1月4日公布專利適格性審查指南(2019 Revised Patent Subject Matter Eligibility Guidance, 下稱新審查指南)。新審查指南對於如何使用美國最高法院Alice/Mayo測試法第一步驟(步驟2A),判斷專利請求項是否指向司法排除事項(judicial exception),做了兩個主要修改: (1)明確屬於「抽象概念」的排除事項包括:數學概念、組織人類活動的特定方法與心智活動。新審查指南並舉例說明數學概念包括數學關係、公式或方程式;組織人類活動的方法包括基本經濟原則或實踐、商業或法律互動關係,或管理個人行為或人與人之間的關係或互動;心智活動包括人類在心中執行的思想,例如觀察、評估、判斷或意見。根據新審查指南,審查委員不再需要將專利請求項與過去的判例比較來判斷專利標的是否屬於抽象概念。 (2)將判斷請求項是否指向司法排除事項的第一步驟(步驟2A)改為兩階段測試。首先,審查委員評估請求項是否屬於司法排除事項(自然法則、自然現象、抽象概念),若是,要進一步評估請求項是否有其他要素(element)可將該司法排除事項結合到「實際應用」中。若可,則不屬於司法排除事項。若無法將其結合到「實際應用」中,才須進行Alice/Mayo測試法第二步驟(步驟2B)的審查。新審查指南也對其他要素結合司法排除事項的「實際應用」提供例示,包括:反映電腦功能或其他技術的改進、應用該司法排除事項使特定疾病或醫療狀況的治療或預防產生效果、將該司法排除事項用在特定機器或製品中且在請求項中限定使用的機器或製品、使特定物品轉換到另一種狀態或成為另一種物品。 此修改將增加審查委員以抽象概念核駁專利請求項的舉證負擔,審查委員必須闡明為何發明不構成步驟2A中的「實際應用」,還要在步驟2B證明為何該元素屬於已熟知、常規或習知的行為。因此,新審查指南將使審查委員要以抽象概念核駁發明,特別是軟體相關發明的難度變高。 新審查指南已於2019年1月7日生效並徵求公眾意見,後續還可能會發生變化。此外,由於該指南不具有法律約束力,因此法院將如何根據新審查指南評估核准專利之有效性仍有待觀察。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」
法國資料保護機關要求Clearview AI刪除非法蒐集的個人資料法國國家資訊自由委員會(Commission nationale de l’informatique et des libertés, CNIL)自2020年5月起陸續收到民眾對臉部辨識軟體公司Clearview AI的投訴,並展開調查。嗣後,CNIL於2021年12月16公布調查結果,認為Clearview AI公司蒐集及使用生物特徵識別資料(biometric data)的行為,違反《一般資料保護規範》(General Data Protection Regulation,GDPR)的規定,分別為: 非法處理個人資料:個人資料的處理必須符合GDPR第6條所列舉之任一法律依據,始得合法。Clearview AI公司從社群網路蒐集大量全球公民的照片與影音資料,並用於臉部辨識軟體的開發,其過程皆未取得當事人之同意,故缺乏個人資料處理的合法性依據。 欠缺保障個資主體的權利:Clearview AI公司未考慮到GDPR第12條、第15條及第17條個資主體權利之行使,特別是資料查閱權,並且忽視當事人的個資刪除請求。 因此,CNIL要求Clearview AI公司必須於兩個月內改善上述違法狀態,包括:(1)在沒有法律依據的情況下,停止蒐集及使用法國人民的個資;(2)促進個資主體行使其權利,並落實個資刪除之請求。若Clearview AI公司未能於此期限內向CNIL提交法令遵循之證明,則CNIL可依據GDPR進行裁罰,可處以最高 2000萬歐元的罰鍰,或公司全球年收入的4%。
加拿大聯邦上訴法院判決無實體酒店仍得就酒店服務註冊商標加拿大聯邦上訴法院於Miller Thomson LLP v. Hilton Worldwide Holding LLP案指出,儘管企業在加拿大未設立實體店面,但如在加拿大有提供與該實體店相關聯的服務,仍可就其服務使用該企業之商標。 該案背景為希爾頓集團(Hilton Worldwide Holding)在加拿大未有華爾道夫酒店(Waldorf Astoria)的實體店,卻將WALDORF ASTORIA(下稱系爭商標)於加拿大註冊用於「酒店服務」。對造Miller Thomson欲在加拿大註冊「WALDORF」、「THE WALDORF」、「WALDORF HOTEL」等類此名稱的商標,遭希爾頓集團反對。Miller Thomson為此主張商標註冊官應命希爾頓集團依商標法第45條規定,提出有在加拿大使用系爭商標的證明。希爾頓集團指出,系爭商標有使用於全球預訂、付款服務,且加拿大客戶為忠誠會員亦有獎勵積分等。然而,商標註冊官以先前Motel 6 Inc. v. No. 6 Motel Ltd. [1982] 1 FC 638 (FCTD) (“Motel 6”)判決,與加拿大商標異議委員會(Trademarks Opposition Board,TMOB)Stikeman Elliott LLP v. Millennium & Copthorne International Ltd., 2015 TMOB 231 (“M Hotel”) and Maillis v Mirage Resorts Inc, 2012 TMOB 220等案,認為須由實際位於加拿大的酒店,始能提供酒店服務,遂撤銷系爭商標的註冊。 經希爾頓集團提起訴訟後,聯邦上訴法院認為商標法未有「服務」的定義,因此有無使用商標,認定方式應符合現代的商業慣例。聯邦上訴法院指出,無論企業提供的是主要服務、附帶服務或輔助服務,只要消費者從中獲得實質利益,即代表企業已實現其服務。準此,華爾道夫酒店在加拿大雖僅有預訂、付款服務,屬於附帶或輔助服務,但若消費者有因系爭商標的原因,而願意在加拿大利用華爾道夫酒店提供的附帶或輔助服務,並從中獲得利益,則可認定系爭商標有在加拿大被使用。 該判決的重要性在於確立即便在加拿大無實體存在,商標權人仍可將商標與其服務結合,但聯邦上訴法院提醒,僅在加拿大境外在網站上顯示商標,尚不足證明該商標有使用於所註冊的服務。此外,商標若結合於網路服務使用,則商標人與加拿大消費者間須有足夠程度的互動,因此,商標權人為了持續受商標法的保護,有必要詳細記錄業經註冊商標的使用情況,俾利在發生爭議時,有證據資料得以佐證。
美國資訊安全分析新挑戰:巨量資料(Big Data)之應用在2013年的國際資訊安全會議(RSA Conference)上,資安專家紛紛表示,將Big Data技術應用於資訊安全分析的項目上,確實可以幫助企業建立更佳的情勢判斷能力,但在實際執行過程中是一大挑戰。 資安廠商如RSA和賽門鐵克公司,在會議上表示目前的策略是透過新的數據匯集、比對和分析協助企業篩選、過濾結構化和未結構化資料的威脅指標,這是傳統的特徵偵測(signature-based)安全工具無法做到的。 不像傳統的安全手段著重於阻斷攻擊,新的技術強調偵測並立即回應違犯行為,也就是提前遏止任何違犯行為,協助企業作全面性的偵測而不擔心有所遺漏。 由於越來越多的美國政府機關和民間企業遭受到針對性和持續性的攻擊,巨量資料技術的應用需求激增。企業內部都累積著大量的數據和多元的數據種類,而需要動新技術來保護這些數據資料免於惡意人士或對手的竊取或其他侵害行為。企業應該要因應實際面臨的威脅和所獲悉的威脅情報來建立安全模型,取代部署特定產品和外圍系統的防禦。 美國無論是政府機關或民間企業都被捲入了不對稱戰爭-對手是武器精良、準備充分並有嚴密組織的網路敵人。 「駭客只需要攻擊成功一次,但我們必須每次都是成功的」賽門鐵克的總裁deSouza表示。「因此與其專注的在阻擋所有威脅,更好的辦法是使用巨量資料技術偵測侵入行為並消解之」。而在會議中資安專家都肯認至少從理論上來說,以巨量資料技術強化資訊安全是很好的想法。 不過另有其他的說法,金融服務企業LSQ的首席安全及法務主管皮爾遜認為,許多人的電腦紀錄檔和所有的電子裝置都早就被侵入滲透了,這才是問題所在。他表示,目前現存的SIEM(安全性資訊及事件管理)工具可以讓企業聚集來自許多個安全設備的巨量登錄數據整合在同一系統內,但真正的問題是,SIEM工具必須要有能力分析數據並找出關聯性,如此才能偵測到駭客入侵的前兆證據和真實的入侵行為,這和彙整數據是不同的兩件事。許多企業所面臨的問題不是缺乏數據資料,而是要如何為資訊安全的目的建立關聯規則和應用方式,以有效率的方式找出有用的巨量數據並進行分析,和留下可供進行訴訟使用的證據。