2016年1月, 隸屬英國商業、創新和技術部 (Department for Business, Innovation and Skills,BIS)的科學辦公室(Government Office for Science)發布「分佈式分類帳技術:區塊鏈以外(Distributed Ledger Technology:beyond block chain)」研究報告。本篇報告由產官學界合作完成,主要在評估分佈式分類帳技術可以運用在哪一些公私領域,並決定政府以及私人應該採取哪些行動以促進分佈式分類帳技術可被有益運用,並避免可能帶來的傷害。
該份研究報告認為,分佈式分類帳技術可在多個領域協助政府機構,包含徵稅、提供福利、發行護照、土地登記、確保商品供應鏈並且確保政府記錄與服務的完整性。相較於其他網路系統,分佈式分類帳技術較不易受駭客攻擊,而且由於每個参與者都有一份帳簿副本,如果有惡意竄改的狀況,也可以輕易被發現,但這不表示分佈式分類帳技術就不會被駭客攻擊。
數位五國(Digital 5,D5)之一的愛沙尼亞,已多年實驗運用分佈式分類帳技術於公領域服務多年。愛沙尼亞政府透過私人公司運用分佈式分類帳技術建制「免金鑰簽名設施(Keyless Signature Infrastructure,KSI)」,KSI允許愛沙尼亞公民驗證其在政府資料庫資訊的完整性,並避免內部人透過政府網路從事非法活動。KSI確保公民資訊安全以及準確,因而可協助愛沙尼亞政府提供數位化的公司登記以及稅務服務,減少政府以及社會大眾的行政作業負擔。
除此之外,分佈式分類帳技術也有助於確保商品以及智慧財產權的所有以及出處。例如Everledger此一系統可用於確保鑽石的身分,從礦產、切割到銷售,可減少並避免欺詐以及「血鑽石」進入市場。
簡而言之,分佈式分類帳技術提供政府可減少詐欺、腐敗、錯誤以及紙上作業成本的框架,並透過資訊分享、公開透明以及信任,具有可重新定義政府與公民關係的潛力。對於私領域而言也具有同樣可能性,報告特別提出可透過分佈式分類帳技術發展「智慧契約」,可增加信任度並提高效率。據此,本報告針對政府部門提出八大建議:
(1) 應成立專責部門,並與產業、學界緊密合作,並應考慮成立臨時性的專家諮詢團隊。
(2) 英國的研究社群應該要投入研究確保分佈式分類帳技術具備可即性、安全性以及內容準確性。
(3) 政府應支持為地方政府成立分佈式分類帳技術實地教學者,匯聚所有測試技術以及其運用的所需元素。
(4) 政府需要思考如何為分佈式分類帳技術建立妥適的法制框架。法規需要配合新科技應用技術的發展而進步。
(5) 政府應該與產學合作確保相關標準可以符合分佈式分類帳技術及其內容完整性、安全性以及隱私的需求。
(6) 政府應與產學合作確保最有效率以及最可用的身分認證網路協議可為個人及組織所使用,這項工作應與國際標準的發展與執行緊密連結。
(7) 政府應對分佈式分類帳技術進行試驗,以評估該項技術在公領域的可行性。
(8) 建議成立跨部門的利益群體,結合分析以及政策群體,以生成並發展潛在使用案例,並且在公民服務中提供具備知識的專家人員。
除了八大建議,管理與法制上,本報告指出分佈式分類帳技術具有兩種管理規範:法律規範以及技術規範。法律規範是「外部」規範,法律規範可能會被違反,緊接著面臨違法處罰的問題。技術規範是「內部」規範,假如違反技術規範,「錯誤(error)」產生無法運作,因此「規範」本身就可以確保會被遵循。換句話說,技術規範可以節省法律規範的執法成本。另外一方面,分佈式分類帳技術為去中心化技術,如果要以法制管理,也只能在参與者身上施加法律義務,例如Bitcoin,只能對於提供Bitcoin交易服務的平台施加法律義務。美國紐約州金融服務部所發行的比特幣交易執照BitLicnese即為一例。因此,基於去中心化的特性,報告建議政府單位應該要儘量参與技術標準的制定,並且配合技術標準制定相關法律,法律規範與技術規範兩者應該要交互影響。
紐約市議會於2021年11月10日通過紐約市行政法規的修正法案,未來將禁止雇主使用未通過偏見審計(bias audit)的「自動化聘僱決策工具(Automated Employment Decision Tools)」,避免因為自動化工具導致的偏見與歧視,不當反映於雇主的最終聘僱決策。 於該法所定義之「自動化聘僱決策工具」,係指透過機器學習、統計模型、數據分析或人工智慧之運算,以實質性協助或取代決策過程,影響最終聘僱決定。而聘僱決定包含篩選應徵者以及對員工作成是否晉升之結果。偏見審計由獨立審計員針對自動化聘僱決策工具進行測試,藉以評估該自動化聘僱決策工具對於雇主依法應申報資訊的影響,例如是否影響及如何影響員工性別、族裔、職位、職務等特徵分布情形。該法並規定雇主或職業介紹機構只有在滿足以下條件的前提下,始得使用自動化聘僱決策工具,包括: 一、通過審計義務:自動化聘僱決策工具須於1年之內通過偏見審計(bias audit)。在使用該工具前,應將該最新審計結果摘要及該工具發行日公告於雇主或職業介紹機構的網站上。除非另有規定,如未有公告,應徵者或員工得提出書面要求雇主於30日內提供自動化聘僱決策工具所收集的數據類型、來源及雇主或職業介紹機構之數據保留政策之相關資訊。 二、通知義務:如欲使用自動化聘僱決策工具對居住在紐約市的員工或應徵者進行評估時,雇主應於使用前的10個工作日內通知該員工或應徵者,且應通知用於評估時所使用之工作資格或特質等參數,並允許應徵者或員工申請以替代方式進行評估。 如雇主或職業介紹機構違反上開規定,第一次違反者將承擔500美元的民事懲罰(civil penalty),如連續違反者,對於之後的違反將承擔500至1500美元不等。目前該法案仍待市長簽署,該法案如經市長簽署通過,將於2023年1月1日生效。
歐盟智慧財產局公布2020年智財侵權狀況報告歐盟智慧財產局(European Union Intellectual Property Office)於今(2020)年第三季公布最新智財侵權狀況報告,研究報告為其智庫「歐盟智慧財產權侵權觀察平台(The European Union Observatory on Infringements of Intellectual Property Rights)」所執行,並結合經濟合作暨發展組織(Organization for Economic Cooperation and Development)之數據資料,每年以不同主題呈現當年世界智財侵權狀況。今年以「智財權為何重要、智財侵權與打擊仿冒之戰爭」為主題,重點如下: 智財密集產業對歐盟經濟貢獻占整體GDP的45%、就業人數占歐盟就業人口的29%、出口貨物量占96%。 企業對智財的重視比例增高,重視智財的企業雇員平均收入較不重視智財權者高出32%;運用智財於營運策略的中小企業成長潛力高於無智財權者,如依權利運用類型區分,其成長率分別是10%(商標)、16%(商標結合專利)、27%(商標與設計權),以及33%(三種權利組合)。 全球仿冒品占其貿易總量約3.3%,市值高達1,210億歐元。 除日常藥品,抗生素、癌症或心臟疾病藥物仿冒情形均趨於嚴重;2019年爆發新冠肺炎後,偽造商更是將仿冒移轉至檢測試劑與個人防護用品。 尤其進入AI與5G時代後,智財密集產業對世界經濟貢獻度可望逐年上升,但侵權狀況恐怕亦同,咎因於該產業之興盛與背後龐大的潛在利益。因此持續推動建立企業的智財意識與防護能力,有其必要性,以助於提升產業發展潛力與整體營運獲利。
對微軟每月定期公佈針對IE程式脆弱性修補程式為攻擊目標的網路攻擊正在發生-針對公佈PoC有發生大規模攻擊之虞雖然微軟才針對「Internet Explorer」弱點「CVE-2012-1875」剛公佈修補程式不久,但針對「CVE-2012-1875」的為攻擊目標的網路攻擊正在發生。 因為作業準則(PoC)也已經公佈,有可能會發展成大規模的網路攻擊。日本IBM的Tokyo SOC也已經確認發生針對脆弱性的惡意攻擊,並將攻擊的報告公佈在該中心的部落格上。經該中心分析現在攻擊的範圍雖然「非常限縮」,但是標的型攻擊的可能性非常的高。 也正因為作業準則(PoC)也已經公佈,也將被預測到發生大規模攻擊,微軟也呼籲儘速下載修補程式對程式弱點進行修補,避免遭到攻擊 。 微軟針對「CVE-2012-1875」的弱點在6月13日每月定期公佈的資訊安全性更新程式「MS12-037」進行修補。在6月13日公佈的時間點雖然已經確認發生惡意攻擊的資訊安全安事件,也已經透過非公開管道向微軟報告,但微軟並沒有公開確認弱點的存在。
美國對於智慧聯網 IoT 環境隱私保障展開立法工作有鑒於智慧聯網IoT環境下,許多智慧型手持裝置及行動通訊裝置,大量蒐集消費者資訊之隱私權暨資訊安全考量,美國國會於2013年5月10日提出「應用軟體隱私暨資訊安全保護法草案」(Application Privacy, Protection, and Security Act of 2013, APPS Act of 2013, H.R. 1913)進行審議。「應用軟體隱私暨資訊安全保護法草案」草案針對應用軟體(Application)在蒐集消費者資訊前,如何落實「同意」機制,乃強制行動通訊裝置應用軟體開發商(developer)應:(1)提供使用者個人資料蒐集、使用、儲存及公開之通知(notice),而該通知含括所蒐集個人資料之種類、使用目的、有償公開第三者之類別及資料儲存等;(2)取得使用者之同意(consent);消費者依據該草案亦有權撤銷其「同意」(withdrawal of consent)。此外,草案乃強制要求該行動通訊裝置應用軟體開發商,就非法近取之個人資料及經去識別化應用軟體蒐集之個人資料,應採取合理及適當之防衛措施(security measures on personal data and de-identified data)。 並且,針對網路環境下隱私權保護議題,更早之前,美國國會於2013年2月28日提出「線上禁止追蹤法草案」(Do-Not-Track Online Act of 2013) 進行審議。「線上禁止追蹤法草案」草案乃要求聯邦貿易委員會(FTC),就透過個人線上活動追蹤,以蒐集、使用個人資料之行為態樣,進行管制。該管制模式謹據以要求如下:(1)被搜集資料個人應收到簡單、明確、並載明資料使用目的之通知(clear, conspicuous and accurate notice and use of such information),而個人就該通知應予明白之同意(affirmative consent);(2)FTC未來在訂定標準規範時,應(shall)考量所被搜集之資料,是否在匿(隱)名基礎上處理之,遂該資料無法有效被聯結(指認)到特定個人或裝置上;此外,消費者當享有資料不被蒐集的權利(expressed preference by individual not to have personal information collected)。該草案並就違反之個人,設定最高15,000,000美元損害賠償規定。