美國眾議院於2016年4月27日一致同意通過支持電子郵件保護及雲端隱私法案(Email Privacy Act, EPA),本法案之後將會要求執法部門於搜查電子郵件或儲存於雲端設備的資料時,必須向法院取得搜查令,才能取得超過180天以上的資料。
本法案係針對1986年推出的《電子通信隱私法(Electronic Communication Privacy Act, ECPA》進行補強,因為目前科技的進步,早已遠超過ECPA是在網路興起前所得規制的範圍,在當初ECPA法案訂定之初,人民仍有定期刪除E-mail以保持硬碟空間的習慣,但相較於現在多數人都已使用雲端信箱的習慣下,如仍能讓警方等恣意調查任何人的信箱,往往可取得巨量的消息,因此本次的修正可預期將更能使相關規範符合時宜需求。
本次修正重點如下:
1.過往之ECPA規定要求聯邦機構在調查超過180天的電子郵件時只需要取得傳票即可,現在則是需要取得搜查令。
2.要求政府機構必須先取得法院的搜查令,才可以要求供應者揭露其保有之資訊。
3.要求執法部門應於取得資料的10天內向資料被揭露者提供相關證明,如涉及政府單位者則縮短至3天。
雖然EPA在眾議院內獲得美國兩黨的一致通過,但仍須經參議院下一波的投票表決,才能決定本案是否得順利通過。
本文參照2025年3月21日紐約東區地方法院的Superb Motors Inc. v. Deo一案,提醒企業:在數位化與資料外洩風險日增的時代,即使資訊具有高度價值,若僅採取防火牆(Firewall)、帳號密碼之技術手段,而未採取具體之書面規範或契約之營業秘密保密措施者,法院仍可能認定不足以符合營業秘密之合理保密措施要件。 本案源於2023年8月16日,Superb汽車經銷公司控訴前股東Deo離開公司後,擅自使用其客戶名單與核心系統Dealer Management System(下稱DMS),協助競爭對手拓展業務、挖角員工,並導致前公司客戶流失。Superb公司主張,公司投入逾12萬美元整合DMS系統,且以150萬美元的廣告與行銷策略蒐集並以多年經驗建構完整的客戶資料庫,屬於具競爭優勢的關鍵資產。 法院認為,Superb公司僅以防火牆、帳號密碼限制資訊存取,期待員工自發性保密,而未提供任何形式的保密協議或明確政策文件,此舉不足以構成合理保密之手段。法院認為,營業秘密保護法所要求的保密措施,需具備可執行的契約條款,例如:保密協議或公司內部保密政策規範。 為助於訴訟舉證、減少因人力流動可能發生的資料外洩風險,企業不能僅依賴科技工具,而應積極主動地搭配企業政策與契約等法律文件。參考美國實務,建議企業採取下列營業秘密管理作法: 1.與有權接觸敏感資訊之員工、顧問簽訂保密協議,且企業應定期檢視與修訂保密條款,以確保條款符合最新的勞動法相關要求並具備可執行性。 2.建立公司內部保密制度與定期教育訓練,以確保員工理解公司要求之保密義務。 本案顯示出法院對「營業秘密合理保密措施」認定的標準,不僅留意保密技術複雜性,更著重於企業採取的保密措施(如保密契約)是否具有法律上的拘束力。 資策會科法所創意智財中心於2023年發布之「營業秘密保護管理規範」已涵蓋前述美國實務建議之管理作法,我國企業如欲精進系統化的營業秘密管理作法,可以參考此規範。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
美國國防授權法案擴大告發者保護範圍透過外部監督有效遏止不法行為自2013年7月1日起,2013年國防授權法(2013 National Defense Authorization Act,NDAA)新規定生效,使得聯邦政府採購案件對告發不法行為者(whistleblower)的保護,由承包商的雇員擴及於分包商的雇員,在此之前,如果分包商的員工向政府直接告發不法行為時,絲毫沒有法律可以用於對抗雇主可能採取的報復措施。 2013 NDAA業於1月份經美國總統簽署,期中除新增對於分包商雇員保護外,該法案也擴張了主包商員工的保護範圍。新法之下,主包商員工如向其公司內部之主管告發不法行為,一樣可以受到法律對告發者的保護,強化了現行法下只有直接對政府申訴者始能得到法律保護。 根據2013 NDAA第828節之規定,承包商、分包商之雇員,都不能被解雇、降級或其他歧視行為以作為揭發行為之報復。當這些雇員合理認為有關於聯邦契約的管理不善、聯邦經費的浪費、或濫用聯邦契約授與之權力等行為,而可能造成潛在的或特定的對公共健康或安全之危害時,或違反聯邦契約行為有關法律或法規時,而向國會議員、稽查總長、政府課責辦公室(The Government Accountability Office)、聯邦契約管理人員、司法部人員、法院或陪審團、承包商或次包商負責調查不法之人員等提供資訊時。法規也明訂,條文中所謂報復,包括該等人員即使是受到行政機關人員在法定權限內的的正式要求而提供資訊時亦然。
美國國家標準與技術研究院公布人工智慧風險管理框架(AI RMF 1.0)美國國家標準與技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)於2023年1月26日公布「人工智慧風險管理框架1.0」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0),該自願性框架提供相關資源,以協助組織與個人管理人工智慧風險,並促進可信賴的人工智慧(Trustworthy AI)之設計、開發與使用。NIST曾於2021年7月29日提出「人工智慧風險管理框架」草案進行公眾徵詢,獲得業界之建議包含框架應有明確之衡量方法以及數值指標、人工智慧系統設計時應先思考整體系統之假設於真實世界中運作時,是否會產生公平性或誤差的問題等。本框架將隨著各界使用後的意見回饋持續更新,期待各產業發展出適合自己的使用方式。 本框架首先說明人工智慧技術的風險與其他科技的差異,定義人工智慧與可信賴的人工智慧,並指出設計該自願性框架的目的。再來,其分析人工智慧風險管理的困難,並用人工智慧的生命週期定義出風險管理相關人員(AI actors)。本框架提供七種評估人工智慧系統之信賴度的特徵,包含有效且可靠(valid and reliable):有客觀證據證明人工智慧系統的有效性與系統穩定度;安全性(safe):包含生命、健康、財產、環境安全,且應依照安全風險種類決定管理上的優先次序;資安與韌性(secure and resilient);可歸責與資訊透明度(accountable and transparent);可解釋性與可詮譯性(explainable and interpretable);隱私保護(privacy-enhanced);公平性—有害偏見管理(fair – with harmful bias managed)。 本框架亦提出人工智慧風險管理框架核心(AI RMF Core)概念,包含四項主要功能:治理、映射(mapping)、量測與管理。其中,治理功能為一切的基礎,負責孕育風險管理文化。各項功能皆有具體項目與子項目,並對應特定行動和結果產出。NIST同時公布「人工智慧風險管理框架教戰手冊」(AI RMF Playbook),提供實際做法之建議,並鼓勵業界分享其具體成果供他人參考。
防範網路釣魚──事後追究有其侷限,多管齊下始屬正途