執法部門無搜索令要求提供手機位置記錄並未違憲
美國聯邦第六巡迴上訴法院於2016年4月13日就U.S. v. Timothy Ivory Carpenter & Timothy Michael Sanders案作出判決，裁定執法機關在未取得搜索令的情況下要求出示或取得手機位置記錄，並不違反憲法增修條文第4條。美國憲法增修條文第4條規定：「人人具有保障人身、住所、文件及財物的安全，不受無理之搜索和拘捕的權利；此項權利，不得侵犯；除非有可成立的理由，加上宣誓或誓願保證，並具體指明必須搜索的地點，必須拘捕的人，或必須扣押的物品，否則一概不得頒發搜索令。」
本案事實係聯邦調查局取得兩名涉及多起搶劫案之嫌疑人的手機位置，而根據手機位置之相關資料顯示，於相關搶案發生之時間前後，該二名嫌疑人均位於事發地半英哩至兩英哩的範圍內，故該二名嫌疑人隨後被控多項罪名。在肯認與個人通訊相關之隱私法益的重要性的同時，聯邦第六巡迴上訴法院認為，「縱使個人通訊之內容落於私領域，但是為了將該些通訊內容自A地至B地所必須之資訊，則非屬私領域之範疇。」聯邦第六巡迴上訴法院拒絕將憲法增修條文第4條的保護延伸至像是個人通訊或IP位址等之後設資料(metadata)，其原因在於，蒐集此等資訊或記錄並不會揭露通訊的內容，因此本案之嫌疑人就聯邦調查局所取得之資訊並無隱私權之期待。法院認定，此等行為不同於自智慧型手機取得資訊，因為後者「通常而言儲存了大量有關於特定使用人之資訊。」
2015年11月9日，美國聯邦最高法院拒絕審理Davis v. United States案，該案係爭執搜索令於執法部門要求近用手機位置資料時之必要性。加州州長Jerry Brown於2015年10月亦簽署加州電子通訊法(California Electronic Communications Act, CECA)，該法禁止任何州政府的執法機關或其他調查單位，在未出示搜索令的情況下，要求個人或公司提供具敏感性之後設資料。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
王自雄
主任 編譯整理
UNITED STATES COURT OF APPEALS FOR THE SIXTH CIRCUIT, United States v. Carpenter, et al. http://www.ca6.uscourts.gov/opinions.pdf/16a0089p-06.pdf (last visited Jun 15, 2016).
Supreme Court of the United States, QUARTAVIOUS DAVIS, Petitioner v. UNITED STATES OF AMERICA, Respondent, http://www.scotusblog.com/wp-content/uploads/2015/08/Q-Davis-filed-cert-petition-only.pdf (last visited Jun 15, 2016).
GOVERNOR BROWN ISSUES LEGISLATIVE UPDATE, https://www.gov.ca.gov/news.php?id=19156 (last visited Jun 15, 2016).
SB-178 Privacy: electronic communications: search warrant, https://leginfo.legislature.ca.gov/faces/billNavClient.xhtml?bill_id=201520160SB178 (last visited Jun 15, 2016).
新加坡金融管理局（Monetary Authority of Singapore，下文簡稱MAS）於2024年5月29日發布《資料治理與管理實務》（Data Governance and Management Practices: Observations and Supervisory Expectations From Thematic Inspections）文件。此文件係根據MAS於2022年至2023年期間針對國內系統性重要銀行（Domestic Systemically Important Banks，下文簡稱D-SIBs）進行「資料治理與管理架構」的主題式檢查結果加以研究與分析而作成，其內容包含MAS對於資料治理的期望、受檢銀行的優良實踐範例及缺失，希望未參與檢查的銀行與金融機構也能根據這份文件進行適當的改善措施。 MAS在《資料治理與管理實務》文件中提出關於五大主題的監管期待，簡要說明如下： 1.董事會和高階管理層的監督： 董事會和高階管理層應加強監督資料治理。例如，定期向董事會報告資料管理領域的重要問題；高階管理層應即時獲得準確且完整的相關資訊，並對資料風險進行分析。 2.設置資料管理單位： 銀行應建立資料管理單位，並為資料管理辦公室提供明確的任務授權，以利其監測資料的品質。 3.資料品質之管理與控制： 銀行應建立資料品質管理架構與流程，以確保資料在整個生命週期中是有品質的。例如，建立有效控制資料流的機制；建立資料品質指標或計分卡；使用終端使用者運算工具（end-user computing tools）處理資料時，應納入風險評估和控制架構來管理。 4.資料品質控制資料之問題識別與升級： 銀行應制定升級標準和行動計畫，以改善資料品質。另外MAS也建議銀行應該要有強大且完整的資料譜系（data lineage）來辨識資料問題並將之改善。 5.BCBS 239原則之擴大適用：BCBS 239原則係巴賽爾銀行監理委員會（the Basel Committee on Banking Supervision）第239號規範：《有效風險資料聚合及風險報告原則》（Principles for effective risk data aggregation and risk reporting），適用於全球的系統性重要銀行（Global Systemically Important Banks），巴賽爾銀行監理委員會同時建議D-SIBs宜遵循此原則，因此MAS亦要求新加坡境內7家D-SIBs須遵守BCBS 239原則的相關規範。此外，MAS仍期待各銀行與金融機構可以擴大BCBS 239原則的適用範圍，例如在範圍內報告（in-scope reports，或稱主要風險報告）中納入反洗錢、稅務管理等面向。由於金融服務是一個由資料驅動的產業，資料已然是金融業重要的戰略資產。MAS期盼這份文件能夠讓所有銀行及金融機構提升其資料治理能力，並針對內部的問題進行改善。
英國政府許可利他的研究用途卵子捐贈主管英國生殖醫療及胚胎研究事務的人工授精暨胚胎管理局（The Human Fertilisation and Embryology Authority, HFEA）在考量過包括對捐贈婦女的風險以及公眾意見的諮詢後，於今（2007）年2月21日正式對外宣佈一項關於研究用途卵子捐贈的方案，當中提出有力的安全措施確保婦女在捐贈過程中會被正確的告知其風險，並強制地獲得適當的保障。管理局許可婦女捐贈其卵子以供研究之用，包括利他的卵子捐贈，以及接受試管受精醫療後所剩餘的卵子捐贈，而這是英國政府首度許可非接受生殖醫療的婦女可以為提供研究之用進行卵子捐贈。 HEFA強調研究用途卵子捐贈在程序上將有更明確的安全措施。這些安全措施包括清楚的區分研究人員及施行該婦女醫療的人員、關於實際上研究後果的詳細資訊、捐贈將產生的影響，以及要求獲得捐贈婦女在不受研究團隊干擾下的同意。這些安全措施將可有效避免女性捐贈者在被脅迫、被詐欺或是被誤導下做出捐贈卵子的決定。同時，婦女亦不能藉由捐贈卵子而獲得報酬，捐贈者只能要求一筆因捐贈所實際產生費用的補償（250英鎊，約16000元新台幣）。 雖然HEFA認為研究用途捐贈卵子的婦女將得到管制部門嚴密而強力的保障，並且不預見在這個特殊的研究領域會有魯莽的應用，但是部分專家對此並不贊同。位於英國倫敦的國王學院幹細胞研究學者Stephen Minger博士即認為目前使用人類卵子進行的研究工作仍未成熟，這項過早提出的方案會鼓勵婦女去提供她們的卵子來進行研究，而鼓勵這種情況的發生仍是太早了。
從英國 NHS 國家 IT 計畫看電子病歷之推動：以病患個人資訊隱私保護為中心 新加坡網路安全局發布人工智慧系統安全指南，以降低AI系統潛在風險新加坡網路安全局（Cyber Security Agency of Singapore, CSA）於2024年10月15日發布人工智慧系統安全指南（Guidelines on Securing AI Systems），旨在強化AI系統安全，協助組織以安全之方式運用AI，降低潛在風險。 該指南將AI系統生命週期分成五個關鍵階段，分別針對各階段的安全風險，提出相關防範措施： （1）規劃與設計：提高AI安全風險認知能力，進行安全風險評估。 （2）開發：提升訓練資料、模型、應用程式介面與軟體庫之供應安全，確保供應商遵守安全政策與國際標準或進行風險管理；並辨識、追蹤及保護AI相關資產（例如模型、資料、輸入指令），以確保AI開發環境安全。 （3）部署：適用標準安全措施（例如存取控制、日誌記錄），並建立事件管理程序。 （4）運作與維護：持續監控AI系統的輸入和輸出，偵測異常與潛在攻擊，並建立漏洞揭露流程。 （5）壽命終期：應根據相關行業標準或法規，對資料與模型進行適當之處理、銷毀，防止未經授權之存取。 CSA期待該指南發布後，將有助於預防供應鏈攻擊（supply chain attacks）、對抗式機器學習攻擊（Adversarial Machine Learning attacks）等安全風險，確保AI系統的整體安全與穩定運行。