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」
自2016年Mirai殭屍網路攻擊事件後,物聯網設備安全成為美國國會主要關注對象之一,參議院於2017年曾提出「2017年物聯網網路安全促進法」(Internet of Things Cybersecurity Improvement Act of 2017)草案,防止美國政府部門購買有明顯網路安全性漏洞之聯網設備,並制定具體規範以保護聯網設施之網路安全,然而該法案最終並未交付委員會審議。 2019年4月,美國參議員Mark Warner提出「2019年物聯網網路安全促進法」草案(Internet of Things Cybersecurity Improvement Act of 2019),再度嘗試建立物聯網網路安全監管框架。本法將授權主管機關建立物聯網設備所應具備之安全性條件清單,而該清單將由美國國家標準與技術研究院(National Institute of Standards and Technology)擬定,並由管理與預算局(Office of Management and Budget, OMB)負責督導後續各聯邦機關導入由美國國家標準與技術研究院所制定之網路安全指引。本法草案相較於2017年的版本而言雖較具彈性,惟網路安全專家指出,清單之擬定與執行管理分別交由不同單位主責,未來可能導致規範無法被有效執行,且聯邦各層級單位所需具備之資安防護等級不盡相同,如何制宜亦係未來焦點。
印度為促進新創公司發展 將不予受理軟體專利申請案印度「專利設計與商標管理局」(Controller General of Patents, Designs and Trademarks)於2016年2月19日發佈最新的「審查電腦相關之發明專利準則」(Guidelines for Examination of Computer Related Inventions, CRIs),決定在專利申請之審查程序中落實印度於1970年所制定的專利法(Patents Act, 1970)之意旨,未來當局將不再受理與電腦相關的軟體專利申請案。印度《專利法》第3條第k項排除本質上為數學演算法、商業方法與電腦程式運算法則等申請案之可專利性(Patentable)。該規定在印度《專利法》於2002年、2004年與2005年修法過程中,雖面臨各方利益團體試圖影響國會立法放寬法定可專利性範圍的壓力,但仍然為印度國會(Bhārat kī Sansad)所保留。 然而,印度「專利設計與商標管理局」卻於2015年8月21日發佈違反《專利法》意旨的CRIs,導致軟體專利的可專利性被實質上放寬。一般認為開放申請軟體專利的政策將會阻礙新創公司的發展,並有利於所謂「專利主張實體」(Patent Assertion Entity, PAE)藉大量軟體專利向一般公司提起訴訟或請求授權金,導致印度當局遭受國內新創軟體公司與相關非政府組織的激烈抗議。 「自由軟體法律中心」(Software Freedom Law Center, SFLC)與「印度軟體產品圓桌會議」(Indian Software Product Industry Round Table, iSPIRT)等機構即代表眾多新創公司與學術界人士上書印度「總理辦公室」(Prime Minister’s Office),請求政府對2015年8月發佈的CRIs進行檢討。SFLC等組織的積極作為,成功說服印度當局作出暫緩該高度爭議的CRIs生效之決定。代表SFLC等組織的專家表示,印度的軟體已受到《著作權法》與《營業秘密法》的足夠保障,進一步開放發明人申請軟體專利只會對該國軟體產業並無助益。 印度當局與相關團體在數個月間密集的進行研議,終於在2016年2月決定修正原先發佈的CRIs,使其回歸印度《專利法》不開放軟體專利申請的立法意旨。
行政院審查通過「食品衛生管理法」及「健康食品管理法」修正草案「食品衛生管理法」及「健康食品管理法」修正草案已於94年11月30日經行政院第2968次院會審查通過,將於近期進一步送立法院審議。未來只要有食品遭檢出含有害人體健康的物質,或標示不清,都一律得先下架禁賣並封存。而食品廣告誇大不實或宣稱具有療效部分,也在這次修法中加重其相關罰則。 本次修法重點為: 一、廣告管理:延長傳播業者保存委託刊播廣告者資料之期間,由原本2個月修正為6個月(食品衛生管理法修正條文第十九條、健康食品管理法修正條文第十五條)。 二、提高罰鍰額度: 1.加重宣稱療效健康食品業者之行政處分,提高其罰鍰額度,由原本6萬元以上30萬元以下,修正為20萬元以上100萬元以下,並規定一年內再違反者,得廢止其營業或工廠登記證照。(健康食品管理法修正條文第二十四條) 2.對於影響民眾飲食衛生安全較鉅之違法情節,提高罰鍰額度,將部分原本3萬元以上15萬元以下或4萬元以上20萬元以下,提高為6萬元以上30萬元以下(食品衛生管理法修正條文第三十一條及第三十三條)。 三、違規業者加重行政處分:違規標示產品 除應通知限期回收改正,進一步明定於改正前不得繼續販賣(食品衛生管理法修正條文第二十九條)。 四、擴大地方主管機關得命暫停作業並將物品封存之範疇(食品衛生管理法修正條文第二十四條)。
美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代,巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存,「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。 美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性,美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC),讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類,並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享,會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式,各資料版本會被強制整合為特別形式,但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失,對研究產生不利的限制。有鑑於此,為更有效益的應用巨量資料,Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake),此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中,目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。 與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data),保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料,減少資源上處理數據的必要,讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性:1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake,該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時,可協助維持資料的來源與真實性,並得以不同形式的醫療數據進行分析項目,例如患者再住院可能性的預測分析。 但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險,尤其是醫療保健領域,因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得,因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障,在建立安全的Data Lake之前,必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。