硬碟製造商日立全球儲存科技公司(Hitachi Global Storage Technologies)聲明該公司已於2004年12月28日於北加州地方法院對中國大陸硬碟製造商南方匯通微型硬碟科技股份有限公司(GS Magicstor of China)及其位於加州Milpitas之聯合研究機構GS Magic and Riospring of Milpitas, CA提起專利侵權訴訟,主張南方匯通侵害日立對於生產硬碟所擁有的多項專利權,並希望獲得財產上損害賠償並永久禁止GS Magic繼續於美國製造、利用、進口、販售該侵權產品,求償額度目前尚未公佈。
日立所生產的一吋硬碟已被裝配於Apple的iPod Mini MP3隨身聽,該公司更計畫於今年開發更小的微型硬碟。
新加坡個人資料保護委員會(Singapore Personal Data Protection Commission, PDPC)於2022年5月17日,公布「於安全性應用程式負責任地利用生物特徵識別資料指引」(Guide on the Responsible Use of Biometric Data in Security Applications),協助物業管理公司(Management Corporation Strata Title, MCST)、建築物及場所所有者或安全服務公司等管理機構,使各管理機構更負責任地利用安全攝影機和生物特徵識別系統,以保護蒐集、利用或揭露的個人生物特徵識別資料。 隨著安全攝影機等科技應用普及化,管理機構以錯誤方法處理個人生物特徵識別資料之情形逐漸增多,因此PDPC發布該指引供管理機構審查其措施。其中包括以下重點: (1)定義生物特徵識別資料包含生理、生物或行為特徵,及以此資料所建立之生物特徵識別模版; (2)說明維安攝影機及生物特徵識別系統運用所應關鍵考量因素,如避免惡意合成生物特徵之身分詐欺、設定過於廣泛而使系統識別錯誤等情形,並舉例資料保護產業最佳範例,如資料加密以避免系統風險、設計管理流程以控管資料等; (3)說明生物特徵識別資料在個資法之義務及例外; (4)列出實例說明如何安全監控之維安攝影機,並提供佈署建築物門禁或應用程式存取控制指引,例如以手機內建生物識別系統管理門禁,以取代直接識別生物特徵,並有提供相關建議步驟及評估表。 該指引雖無法律約束力,仍反映出PDPC對於安全環境中處理生物特徵識別資料之立場。而該指引目前僅針對使用個人資料的安全應用程式之管理機構應用情境,並未涵蓋其他商業用途,也未涵蓋基於私人目的使用安全或生物特徵識別系統之個人,如以個人或家庭身分使用居家高齡長者監控設備、住宅生物特徵識別鎖等應用情境。
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Draft Guidance),並持續研究提高演算法透明度、避免演算法偏見的方法。
日本發布網路安全相關法令問答集日本國家網路安全中心(内閣サイバーセキュリティセンター,或稱National Information Security Center, NISC)於2020年3月2日發布「網路安全相關法令問答集」(サイバーセキュリティ関係法令Q&Aハンドブック),以回應日本內閣在2017年7月27日通過的「網路安全戰略」(サイバーセキュリティ戦略)中所提及應整理相關法制,以利企業實施網路安全措施與對策之決定。因此,內閣網路安全戰略本部(サイバーセキュリティ戦略本部)普及啟發‧人才培育專門調查會(普及啓発・人材育成専門調査会)於同年10月10日成立工作小組,針對網路安全相關法令進行推動與調查工作。 本問答集內容涉及13項法律議題,包括議題如下: 說明網路安全基本法(サイバーセキュリティ基本法)網路安全之定義與概要; 以公司法為核心,從經營體制觀點說明董事義務,例如建立內部控制機制,以確保系統審核與資料揭露之適當性; 以個人資料保護法為核心,例如說明個人資料的安全管理措施; 以公平交易法(不正競争防止法)為核心,說明在營業秘密的保護範圍內,利用提供特定資料與技術手段,來實施迴避行為係屬無效; 以勞動法規為核心,說明企業採取網路安全措施之組織與人為對策; 以資通訊網路、電信業者等為中心,說明IoT相關法律問題; 以契約關係為中心,說明電子簽章、資料交易、系統開發、雲端應用服務等議題; 網路安全相關證照制度,例如資訊處理安全確保支援人員; 說明其他網路安全議題,例如逆向工程、加密、訊息共享等; 說明發生網路安全相關事故之因應措施,例如數位鑑識; 說明當網路安全糾紛有涉民事訴訟時應注意之程序; 說明涉及網路安全之刑法規範; 描述日本企業在實施網路安全措施時,應注意之相關國際規範,例如歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)與資料在地化(Data Localization)等議題。 此外,隨著網路與現實空間的融合,各產業發展全球化,相關法規也日益增加,惟網路安全相關法規,在原無網路安全概念與相關法制的日本法上,卻鮮少有較為系統化的概括性彙編與解釋文件。因而盤點並釐清網路安全相關法令則成為首要任務,故研究小組著手進行調查研究,並將調查結果—「網路安全法律調查結果」(サイバーセキュリティ関係法令・ガイドライン調査結果)與「第四次關鍵基礎設施資訊安全措施行動計畫摘要表」(重要インフラの情報セキュリティ対策に係る第4次行動計画)作為本問答集之附錄文件以資參酌。最後,NISC期待透過本問答集,可作為企業實施具體網路安全對策之實務參考。