華碩因路由器資安漏洞遭起訴一案與美國聯邦貿易委員會達成和解

  美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)於2014年間以路由器(Router)與雲端服務的安全漏洞,導生消費者面臨資安與隱私風險之虞,而依據《聯邦貿易委員會法》第5條(Federal Trade Commission Act, 15 U.S.C. § 45(a))委員會防止不公平競爭違法手段(unfair methods of competition unlawful ; prevention by Commission)之規定,即華碩涉嫌行使不公平或詐欺的手段致影響商業活動之公平競爭為由,對我國知名全球科技公司華碩電腦股份有限公司(ASUSTeK Computer, Inc.)進行起訴 。

  本案歷經FTC近二年的調查程序後,華碩公司於2016年2月23日同意FTC的和解條件,即華碩公司應針對部分存在資安疑慮的產品依計畫進行改善,並且於未來20年期間內須接受FTC的獨立稽核(independent audits)。 FTC於該案的起訴報告中指出,華碩於銷售其所生產的路由器產品時,曾對消費者強調該產品具許多資安保障措施,具有得以防止使用者不受駭客攻擊等效果;然而,該產品實際上卻具有嚴重的軟體設計漏洞,使駭客得以在使用者未知的情況下,利用華碩路由器的網頁控制面板(web-based control panel)之設計漏洞,任意改變路由器的安全設定;更有專家發現駭客於入侵華碩製造之路由器產品後,得以強佔使用者的網路頻寬。

  此外,華碩允許使用者沿用路由器產品的預設帳號密碼,再加上華碩所提供的AiCloud與AiDisk雲端服務功能,讓使用者得以隨身硬碟建立其私有的雲端儲存空間,使得駭客得藉由上述華碩路由器的設計漏洞直接竊取使用者於隨身硬碟內所儲存的資料。FTC並於起訴聲明中指出,駭客利用華碩路由器產品與相關服務的漏洞,於2014年間成功入侵超過12,900多位產品使用者的雲端儲存空間。除此之外,使華碩更加備受譴責的是,當該漏洞被發現之後,其並未主動向產品的使用者強調產品存在該資安問題,更未告知使用者應下載更正該設計漏洞的軟體更新,因此FTC始決定對華碩進行起訴。

相關連結
※ 華碩因路由器資安漏洞遭起訴一案與美國聯邦貿易委員會達成和解, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7201&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/08/17)
引註此篇文章
你可能還會想看
德國新修正稅法將加重電子商務營運商之責任

  德國政府於2018年8月1日通過「2018年稅法」(Jahressteuergesetzes 2018),新規範將於2019年生效。「2018年稅法」修正內容包括所得稅、公司稅、貿易稅及增值稅等多項稅收法規。其中增值稅(Umsatzsteuer)之修正主要目的係為了避免德國境外之電子商務業者在與德國民眾進行電子商務交易時,未繳增值稅(Umsatzsteuerausfällen)之情況發生,為了確保相關之稅收繳納,透過本次修法加強了電子商務平台營運商之管理義務,平台營運商將有義務提供德國政府在其平台交易之賣家(包括企業與個人)相關資訊並確保其支付相關稅負。   德國增值稅(英文為:Value Added Tax)適用對象為德國境內所發生的進口、商業及服務交易行為,從歐盟以外地區進口到德國的貨物或向德國消費者提供跨境銷售皆需要繳納19%的增值稅。但據德國稅務局的資料顯示,德國的跨境電子商務交易每年約有5億歐元的增值稅未能被徵收。因此,德國政府修正的稅法中,大幅增加了平台營運商之義務(第22f款UStG)及實際責任(第25e款UStG)。修正之稅法要求平台營運商必須記錄下列事項,且若利用該平台之賣家未繳稅款,其平台營運商則須為該賣家繳交必要的增值稅: 賣家的全名和地址; 企業賣家之德國稅號及增值稅識別號碼;(個人賣家則為含有生日的身分證件) 上述稅務證明之有效日期; 每筆交易的發貨地址及收貨地址; 銷售時間及銷售額。   新修正稅法可大幅避免跨境電商逃漏稅收,同時也保護了德國境內的零售商。因為過去若國外電子商務賣家逃漏增值稅,則會與德國境內零售商所賣之貨物產生約兩成價差(稅率為19%),進而形成不公平競爭,而新法旨在消弭這樣不公平的情況。但這樣的方式對於平台營運商之責任及營運成本皆加重,故新法對於電子商務平台方的影響,有待未來進一步觀察。

歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效

  歐洲專利局(European Patent Office, 下稱EPO)於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧(Artificial Intelligence, AI)與機器學習(Machine Learning, ML)的可專利性審查細則。   在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項,然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明,例如:神經網路、遺傳演算法、支援向量機(Support Vector Machines, SVM)、K-Means演算法、核迴歸和判別分析,不論它們是否能夠藉由數據加以訓練,此類運算模型和演算法本身,因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。   其中,EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形,說明可否具備發明技術特徵:   (一)可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳,此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵(例如:影像邊緣、像素數值)的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類,屬於分類演算法的技術應用。   (二)可能不具技術性 根據文字內容進行分類,本身不具技術目的,而僅是語言學的目的(T 1358/09) 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類,但未說明所產生分類的技術用途,亦被認定本身不具技術目的,即使該分類演算法的數據價值高(例如:穩健性)(T 1784/06)。   在新版審查指南中亦指出,當分類方法用於技術目的,其產生之訓練集(training set)和訓練分類器(training the classifier)的步驟,則能被視為發明的技術特徵。   近年來,人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中,無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等,隨著人工智慧和機器學習技術快速發展,新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準,EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術,將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」

美國發表網路安全框架

  2014年2月12日,美國發表「網路安全框架(Cybersecurity Framework)」,該框架係由美國政府、企業及民間機構花費一年的時間共同發展而成,其蒐集了全球現有的標準、指引與最佳實務作法,最後由國家標準技術局(National Institute of Standard and Technology, NIST)彙整後所提出。   本框架主要可分成三大部份: 1.框架核心(Framework Core) 框架核心包括辨識(Identify)、保護( Protect)、偵測( Detect)、應變( Respond)、與復原( Recover)等五項功能。這五項功能組成網路安全管理的生命週期,藉由這五項功能的要求項目與參考資訊的搭配運用,可使組織順利進行網路安全管理。 2. 框架實作等級(Framework Implementation Tiers) 共分成局部(Partial)、風險知悉(Risk Informed)、可重複實施(Repeatable)、合適(Adaptive)四個等級。組織可以透過對風險管理流程、整合風險管理計畫以及外部參與等三個面向的觀察,瞭解組織目前的安全防護等級。 3. 框架側寫(Framework Profile) 框架側寫係組織依照本框架實際操作後所產出的結果,可以協助組織依據其企業需求、風險容忍度,決定資源配置的優先順序,進一步調整其網路安全活動。   此一安全框架旨在提供整體規劃藍圖予尚未建立網路安全架構的組織參考,而針對已有建立網路安全架構者,該框架並未意圖取代組織原先的風險管理程序和網路安全計畫,而係希望協助公、私部門改善資通訊科技和工業控制系統風險管理的能力。

性隱私內容外流風波-從美國立法例論我國違反本人意願散布性隱私內容之入罪化

TOP