中國大陸工業和信息化部於2016年3月25日草擬「互聯網域名管理辦法(修訂徵求意見稿)」,並對外徵求相關意見至本年4月25日止。
該部曾於2004年11月5日公布互聯網絡域名管理辦法,然因隨著網際網路的發展,先前相關規範已不符時宜。新修訂之「互聯網域名管理辦法(修訂徵求意見稿)」計有六章,共56條條文。其中包含總則、域名管理、域名服務、監督檢查、罰則、及附則等規範內容。
本次修訂的重點在於中國大陸希冀建立其境內之域名暨相關服務管理體系,在第3條即開宗明義規定,中國大陸工業和信息化部對全國的域名服務實施監督管理;第5條亦規定,互聯網域名體系由工業和信息化部公告。且該管理辦法明定「.CN」、「.中國」屬於頂級域名,相關服務必須由設於中國大陸境內,且具備一定法定要件者始可提出申請。
此外,本次修法也強化其政府對域名管理的力度,如該管理辦法第4條規定,各省、自治區、直轄市通信管理局負責對本行政區域內的域名服務進行監督管理。又依第9條規定,在中國大陸境內設立域名伺服器及伺服器運行機構、域名註冊管理機構和域名註冊服務機構等,都要取得工業和信息化部,或是各省、自治區、直轄市通信管理局的許可。
因此,不論何業者如欲使用中國大陸相關域名服務或進行伺服器營運等業務,都在必須在其境內註冊、接受其主管機關之管理,且違反者依第48條以下之相關規定,將可能被處以罰款、公告違法情事,或限期改正等。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
新加坡資料共享法制環境建構簡介 資訊工業策進會科技法律研究所 2019年12月31日 壹、事件摘要 如何有效運用資料創造最大效益為數位經濟(Digital Economy)重點,其中資料共享(data sharing)是有效方法之一。新加坡自2018年以來推動「資料共享安排」機制(Data Sharing Arrangements, 下稱DSAs)與「可信任資料共享框架」(Trusted Data Sharing Framework),建構資料共享環境,帶動國內組織[1]資料經濟發展與競爭力。 貳、重點說明 自從2014年新加坡政府推行「2025智慧國家(Smart Nation)」以來,即積極鋪設國家數位經濟建設,大數據資料分析等數位科技發展為其重點,預估2022年60%國內生產總值將與數位經濟有關[2] 。其中,希望透過資料共享促進組織、政府、個人三方間資料無障礙流通,降低蒐集、處理與利用成本,創造更多合作機會進行創新應用,因此從法制面、環境面與技術應用層面打造完善的資料共享生態系統(data sharing ecosystem)[3]。 然而依據《個人資料保護法》(Personal Data Protection Act 2012,下稱個資法)第14條以下規定,組織蒐集、處理與利用個人資料應取得當事人同意,除非符合第17條研究目的等例外情形。由於資料共享強調可將資料進行多節點快速傳遞近用,使資料利用價值最大化,因此若依據個資法規定每次共享皆須事前獲得當事人同意,將使近用成本增高並間接造成資料流通產生障礙。因此為因應國家政策與產業需求,新加坡個人資料保護委員會(Personal Data Protection Commission, 下稱個資委員會)依據個資法第62條所賦予的豁免權(exemption),個人或組織可在遵循個資委員會訂定的規則下,依照個案給予組織免除個資法部分規範[4] ,而DSAs機制即是一種[5]。 DSAs是由個資委員會於2018年設立的沙盒(sandbox)計畫,如組織所進行的共享模式是在特定群體並範圍具體明確,同時不會造成個人有負面影響等情事,可在不須經個人同意下進行資料共享[6]。並且,為進一步提升組織與消費者間信任,2019年6月個資委員會與資訊通信媒體發展局(Info-Communication Media Development Authority of Singapore,下稱資通發展局)共同推出「可信任資料共享框架」指南建議,由政府擔任監管角色,組織只要符合指南建議方向,如遵循法律、達到一定資料技術應用品質與實施資安與個資保護措施下,可以進行個人與商業資料之共享,DSAs機制是共享方法之一。以下簡述新加坡個資法規範、指南建議與DSAs機制運作方式。 圖1:資料共享環境建構 資料來源:新加坡資通發展局 一、新加坡個人資料保護法規範 在沒有個資法第17條所列之例外情形下,依據第14條以下規定,組織如近用個人資料應獲得個人同意,同時應符合目的使用及通知義務,尤其應給予個人可隨時撤回同意之權利[7]。 同時組織應根據個人要求,提供近用個人資料之方法、範圍與內容,以及更正錯誤資料權利[8]。並且組織必須任命資料保護官(Data Protection Officer, DPO)隨時向大眾提供通暢的個資聯絡管道,來確保個資透明性與完整性[9]。 在資料保護措施上應有合理安全的資安防護技術,以保障資料不被未經授權近用的風險。當使用目的不在時,需妥善保留或予以去識別化,同時如須境外轉移資料時,境外之資料保護措施應至少與新加坡個資法規範標準相同[10]。 二、免除同意之DSAs機制 DSAs機制是由個資委員會於2018年設立的沙盒(sandbox)計畫,也就是組織可透過申請免除資料共享前必須獲得個人同意之規範。然而如組織擬向個資委員會申請DSAs機制,必須符合三個條件[11]: 共享範圍需在特定群體、期間與組織內:即只限定在具體特定的應用情境內,若超出申請範圍,例如分享至其他非申請範圍的組織,則須再經過個資委員會批准[12]。 近用目的需具體明確:即資料共享必須應用於特定且明確目的,如以「社會研究目的」作為申請則範圍過大不夠明確[13]。 近用資料對於個人不會有不利影響,或公共利益大於個人利益:例如共享目的不是直接用於銷售或存在合法利益,或是共享本身具備公共利益且明顯大於個人可預見的(foreseeable)不利影響,此時個資委員會可考慮同意組織申請免除[14]。 三、建立以信任為基礎之資料共享模式 雖然取得DSAs機制免除同意可以使資料近用方式更為簡便,然而在進行資料共享前,仍應有完善的技術品質與資安保護措施,因此在「可信任資料共享框架」指南建議中,組織應透過法律遵循、導入AI或區塊鏈等新興技術,並具備相應資安保護措施來建構可信任的資料共享環境,實際步驟可分為以下四階段[15]: 圖2:可信任資料框架 資料來源:新加坡資通發展局 第一階段為「資料共享建構」[16],由組織自行評估存有的商業或個人資料是否具共享價值與潛在利益,並要如何進行共享,例如資料共享方式屬於雙邊(bilateral)、多邊(multilateral)或是分散式(decentralized,又稱「去中心化」)。以及資料種類有哪些,如主資料(master data)、交易資料、元資料(metadata)、非結構化資料(unstructured data)等。組織可將資料共享方式、種類依據無形資產(intangible asset)評價方式,即市場法(market approach)、成本法(cost approach)與收入法(income approach)三種評價方法進行評價,來衡量共享之價值性。除資料價值判斷外,組織必須自行評估自身組織與將來之合作夥伴是否有足夠能力管控共享之資料,包括是否具備一定技術能力的資安與資料保護措施等。 第二階段為「法律規範考量」[17],即決定哪些資料可以進行共享,從規範面檢視個資法、競爭法與銀行法等是否有例外不得共享規定,例如信用卡號碼或個人生物識別資訊不得共享。若資料共享類型不會對個人造成不利影響或具備公共利益,並有通知(notification)個人給予選擇退出(opt-out)的機會,組織可依個案申請DSAs機制之豁免。同時另外鼓勵組織向IMDA申請資料保護信任標章(Data Protection Trustmark, DPTM)認證,透過認證機制使消費者更能信任組織運用其個人資料[18]。 第三階段為「技術組織考量」[19],包含組織是否有能力建立資安風險管理與個資侵害之因應措施,是否有即時將資料安全備份技術,並針對不同傳輸技術如有線/無線網路、遠端存取(VPN)、應用程式介面(API)、區塊鏈等區分不同資安防護與風險管理能力。 最後一階段為「資料共享操作」,當已準備進行資料共享時,需再次檢視是否已符合前三個階段,包含透明性、責任義務、法律遵循、近用資料方式與取得目的外利用同意等[20]。 參、事件評析 個人資料視為21世紀驅動創新的重要價值,我國部會亦開始討論「個資資產化」的可能[21]。面對數位經濟時代來臨,有效運用數位科技將潛藏個人資料的大數據進行加值利用,不僅有利組織與創新發展,更可回饋消費者享有更好的產品與服務。 新加坡政府以資料共享作為數位經濟發展重點方向之一,在具備一定程度技術能力、資安保護措施與組織控管之條件下,可向主管機關申請免除個人同意之規範。透過一定法規鬆綁讓資料利用最大化以創造產業創新價值,同時依據主管機關要求的保護措施,使消費者信賴個人資料不會遭受不當利用或侵害。DSAs機制與「可信任資料共享框架」指南之建立,適時調適個人資料保護規範與資料應用間的衝突,並提供組織進行資料共享之依循建議,作為推動該國數位經濟發展方針之一。 [1]組織(organisation)依據新加坡個人資料保護法(Personal Data Protection Act 2012)第2條泛指個人、公司、協會、法人或團體。 [2]INFOCOMM MEDIA DEVELOPMENT AUTHORITY 【IMDA】, Trusted data sharing framework (2019), at 7, https://www.imda.gov.sg/-/media/Imda/Files/Programme/AI-Data-Innovation/Trusted-Data-Sharing-Framework.pdf (last visited Sep. 11, 2019). [3]id. [4]Personal Data Protection Act 2012 (No. 26 of 2012) §62, “The Commission may, with the approval of the Minister, by order published in the Gazette, exempt any person or organisation or any class of persons or organisations from all or any of the provisions of this Act, subject to such terms or conditions as may be specified in the order.” [5]Data Sharing Arrangements, PDPC, https://www.pdpc.gov.sg/Overview-of-PDPA/The-Legislation/Exemption-Requests/Data-Sharing-Arrangements (last visited Dec. 1, 2019). [6]id. [7]IMDA, supra note 2, at 31; Personal Data Protection Act 2012 (No. 26 of 2012) §14, 16, 20. [8]id. Personal Data Protection Act 2012 (No. 26 of 2012) §21. [9]IMDA, supra note 2, at 31. [10]id. at 32. Personal Data Protection Act 2012 (No. 26 of 2012) §24-26. [11]id. [12]PERSONAL DATA PROTECTION COMMISSION【PDPC】, Guide to Data Sharing (2018), at 14, https://www.pdpc.gov.sg/-/media/Files/PDPC/PDF-Files/Other-Guides/Guide-to-Data-Sharing-revised-26-Feb-2018.pdf (last revised Oct. 3, 2019). [13]id. [14]id. [15]PDPC, supra note 4. at 28. [16]id. at 21, 23-25. [17]id. at 35 [18]id. at 30. Data Protection Trustmark Certification, IMDA, https://www.imda.gov.sg/programme-listing/data-protection-trustmark-certification (last visited Sep. 26, 2019). [19]id. at 41-47. [20]id. at 50-51. [21]林于蘅,〈自己的個資自己賣!國發會擬推「個資資產化」〉,聯合新聞網,2019/06/17,https://udn.com/news/story/7238/3877400 (最後瀏覽日:2019/10/1)。
競業禁止新方向-「勞資雙方簽訂離職後競業禁止條款參考原則」 日本政府內閣於今年3月提出個人資料保護法修正草案為因應2016年正式上路實施之社會保障與納稅人識別號碼制度(社会保障・税番号制度)對於個人資料保護所產生之影響,日本政府內閣於2015年3月10日於國會提出個人情報保護法之修正案。 此次修正案主要分有六大重點,包含個資定義擴充與明確化、確保個資文件內容之正確性、強化個資保護規範內容、設立個人情報保護委員會、個資情報處理全球化,以及其他修正事項如未得當事人同意之第三人使用個資條件嚴格化等。 其中主要有兩項係與社會保障與納稅人識別號碼制度相關。首先是強化個資保護規範內容部分,由於社會保障與納稅人識別號碼制度將遇有個資資料庫使用情況,故新增個資資料庫之相關規範與罰則,行為人於未經授權或不當使用個資資料庫時,將可處1年以下拘役併科日幣50萬元以下之罰金,亦即當行為人違反個資法有關個資資料庫規定時,不但須支付罰金也須負刑事責任。 其次,擬設立直屬內閣總理大臣所轄之個人情報保護委員會,其委員組成人選須經參眾兩議院同意後,由內閣總理大臣任命之。委員會主要任務在於專責監督與監測政府各機關以及民間個資處理事業對於個資的傳遞、處理,並適時提出指導意見或建言。
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 )」