「巨量資料應用」


  當工業的製造生產過程經過一連串自動化、產量化以及全球化之變革歷程之後,智慧工廠的發展已經成為未來各國的重點目標。生產力4.0的設計中,巨量資料(Big Data)是重要的一環,以製造業為例,傳統上將製造生產取得的數據僅用於追蹤目的使用,鮮少做為改善整體操作流程的基礎,但在生產力4.0推進之後,則轉變為如何藉由巨量資料來提升生的效率、利用多元資源的集中化與分類處理,並經過分析取得改善行動方式,使生產最佳化,再結合訂單需求預期分析,依市場變化調整製造產量,達成本控制效果。

  在我國104年9月公布之「2015行政院產力4.0科技發展方案」,亦提及智慧機械、智慧聯網、巨量資料、雲端運作等技術開發,使製造業、商業服務業、農業產品服務等,提升其附加價值。除此之外,經濟部積極規劃佈建巨量資料自主技術研發能力並且促成投資,落實應用產業智慧化與巨量資料產業化之目標。然而,巨量資料的應用因涉及大量的資料蒐集與利用,因此,未來應著重於如何將資料去辨識化,顧及隱私與個人資料之保護。目前,針對此部分,法務部將研擬個人資料保護法修正案,制訂巨量資料配套法規。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

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※ 「巨量資料應用」, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7289&no=57&tp=1 (最後瀏覽日:2026/08/13)
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歐盟執委會發布關於歐洲境內資料流監控之新研究

  歐盟執委會(The EU Commission)於2022年2月3日發布了一項研究,其繪製並預估歐盟27個成員國以及冰島、挪威、瑞士和英國等國家彼此之間的主要雲端基礎設施的資料流量。該研究概述了各級產業、位置、企業規模和雲端服務類型的雲端資料流入和流出的流量和類型。政策、決策者、商業領袖與公共行政部門可以將其作為參考,以支持對未來貿易協定、工業決策和雲端投資的決策。   在歐盟的歐洲資料戰略中,認識到獲取有關資料流的經濟情報的戰略重要性,因此提出了資料流戰略分析框架的發展。為了實現這一關鍵行動,歐盟執委會開展了上述關於繪製資料流的研究,首次開發和測試了一種全新、自我維持與可複製的方法,從而產生了資料流可視化工具,用於測量、映射和分析歐洲31個國家與地區的各級產業、地理和企業規模的雲端資料流。而該資料流可視化工具中顯示的資料預計將每年更新一次。使用的資料收集來源從官方統計資料等主要來源到調查和訪談等次要來源。   該工具得以讓歐盟執委會: 一、繪製和估計歐盟27個成員國(即歐盟內部資料流)和冰島、挪威、瑞士和英國(即歐盟外資料流)的雲端計算領域主要資料流的數量 二、預測至2030年的資料流出 三、分析各產業、公司規模和雲端服務類型的資料流量   該研究顯示2020年最大的資料流來自醫療衛生產業,而德國的資料流入量最大。該報告還估計,到2030年,來自歐洲企業的資料流量將是2020年的15倍。   作為資料流市場關鍵層面之一,透過進一步調查資料趨勢,將協同即將出現的資訊法案打造一個更加生動、動態和流動的雲端市場。

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美國商務部發佈智財權活動對美國經濟影響之綜合報告

美國商務部發佈智財權活動對美國經濟影響之綜合報告 科技法律研究所 法律研究員 曾文怡 101年5月16日 壹、事件摘要   美國商務部於今年3月發佈一份委由其所屬之「經濟統計局(Economics and Statistics Administration,ESA)」和「美國專利商標局(United States Patent and Trademark Office,USPTO)」共同執行的調查報告:「智慧財產和美國的經濟:產業焦點(Intellectual Property and the U.S. Economy: Industries in Focus)」。   報告除界定所選研究標的313種行業別中,共75種被認定為「智財密集型行業(IP-intensive industries)」;而這些「智財密集型行業」為美國帶來至少4千萬筆就業機會、超過5兆美元產值,佔美國GDP高達34.8%。 貳、報告重點摘要 一、「智財密集型產業」的篩選   此報告採用美國USPTO相關的行政數據,用以確認(identify)最密集利用商標、專利所提供的保護之行業;著作權方面,則係以是否主要為創作或生產受著作權保護素材,加以認定。以標準統計方法用以確認(identify)哪些美國行業(industries)是最具專利、商標及著作權密集型(intensive),並統稱為「智財密集型產業」。 (一)以該行業平均每人擁有專利數認定專利密集型行業   美國使用各美國行業標準分類 (North American Industry Classification System, NAICS) 於2004-2008這五年間的專利總數與該行業的平均就業人口的比例來測量行業的專利密集型:   Measure of industry patent “intensity” = total patents over the five years in a NAICS category / average payroll employment by industry   就業人口能夠展現一個行業的大小,並確保各行業在比較時是公平的 (even playing field) 。最具專利密集型的行業並不是擁有最多專利,而是在該行業一個職位有最多專利 (patents per job) 。若專利/職位比例高於所有行業的平均值,則該行業將被認定為專利密集型的行業。 (二)以商標登記數統計資料認定商標密集型行業   有鑑於一個商標通常會同時登記於好幾個不同的類別下,因此在此統計的方式將以類別為單位,而非商標。美國使用了3種方式來認定商標密集型的行業 (three-pronged approach) : 1.平均每人擁有商標數密集的行業   比照專利的方式,以商標登記與行業就業人口比例來測量商標密集性,首先過濾出屬於上市公司的商標登記,並比對該公司公開資訊中 (Compustat 資料庫 ) 的主要產業及員工人數,因為Compustat資料庫有包含公司的NAICS行業類別,如此就可以取得行業的商標登記數及就業人口數並計算該行業之比例。 2.前50家商標登記最多企業 (Top 50 Trademark-Registering Companies)   利用USPTO發佈的前50家商標登記最多企業名單 ( 不同於第一種方式將包含上市與非上市公司 ) ,並利用付費的OneSource資料庫找出這些企業的 NAICS 行業類別,並統計各行業在前50家企業名單中出現的次數,一個行業出現超過5次以上將被認定為商標密集型。 3.隨機取樣 (Random Sample of Trademark Registrations)   從2010年所有在登記的商標隨機抽樣300件,其中196件為美國公司申請登記,針對這196家企業試圖找出其NAICS行業類別,行業類別若有超過5筆商標登記,將被視為商標密集型。   上述三種方式總共產出60個商標密集型行業,同時使用三種方式係希望能夠彌補一種方式可能有的缺點,例如商標密集型方式可能會低估某些產業或忽略到較小型或沒有上市的企業,這部分由第二種及第三種方式試圖彌補。   最後被認定出為商標密集型的行業也與Interbrand的品牌排行作比較 (Best Global Brands in 2010) ,以確認被認定為最具品牌價值的企業是否屬於商標密集型的行業,此研究找出品牌排行中的企業的NAICS行業類別,並與之前被認定為商標密集型的行業作比對,發現具相當的重疊性。 二、以WIPO核心著作權產業標準界定著作權密集型行業   美國有關著作權產業的界定,主要根據WIPO於2003年發佈之「著作權產業經濟貢獻調查報告(Guide on Surveying the Economic Contribution of the Copyright-based Industries)」以及 Stephen Siwek 發表之「著作權產業對美國經濟之影響報告(Copyright Industries in the U.S. Economy)」。亦即,報告採用WIPO所界定之「核心著作權產業(core copyright industries)」作為其認定何謂「著作權密集產業」的基礎,再將單純只以銷售(distribution)受著作權保護客體為目的之行業加以排除。 三、「智財密集型產業」是驅動美國經濟發展的重要引擎   根據報告,「智財密集型產業」在2010年的產值超過5兆美元,佔美國GDP高達34.8%;同年「智財密集型產業」的貨物出口總金額約7億750萬美元,佔全部貨物出口總額的60.7%。另外,智財密集型的國際服務貿易相關數據資料雖有限,但研究者仍發現在2007年,智財密集型的國際服務貿易約佔全美民營企業服務貿易額的19%。 四、「智財密集型產業」提供至少 4 千萬個就業機會   2010年全美至少有4千萬筆工作,是直接或間接與「智財密集型行業」相關,佔所有工作機會的27.7%。其中直接相關者的從業人數約2,710萬人,佔所有工作機會18.8%;而與「智財密集型行業」間接相關的從業人數約1,290萬人。換句話說,每2個與「智財密集型行業」直接相關的就業機會,就帶來1個額外的工作機會。 五、「智財密集型產業」薪資待遇、教育水準優於其他行業   「智財密集型產業」的平均週薪在2010年為1,156美元,高出其他民營產業別的815美元約42%。其中又以專利及著作權密集產業的薪資成長幅度較高,專利密集行業的薪資從2005年的66%,成長到2010年的73%;著作權密集行業的薪資從2005年的65%,成長到2010年的77%。   而相對高的薪資待遇又與IP密集型行業的教育背景有關。據2010年的統計資料,超過42%的25歲從業人員係具有大專院校學歷,高於其他非IP密集型行業的34%。 參、事件評析 一、我國應建立智財密集行業界定標準並建立數據資料庫,以利掌握產業智財發展動向   智財法令可以保護發明者、創作者免於盜版之害,鼓勵其持續創新,維持競爭優勢,並確保智財權交易、流通市場得以順利運作。但智財保護的界線設定,也相對的影響創新、創意是否有足夠的發展空間,一套經過衡平設計的智財權,影響國家產業經濟甚鉅。   然而如何設計出衡平的法令,並非只須單純的以正義公理做邏輯推論,同時也須仰賴大量統計資料的數據分析,以調查實際運用情形,才能在智財保護體系分寸拿捏之際有所依據。美國商務部的報告開宗明義便指出,必須透過大量數據資料的分析,方能掌握智財在所謂的「智財密集型行業」所扮演的角色。   我國目前在建立智財相關數據資料庫面向,基礎建設不足,無法分析預估產業的發展趨勢及經濟特性,亦不能評估智財對於我國經濟的貢獻程度影響,肇致智財相關政策的立論說明欠缺實證,實應立即著手整備建置相關數據資料庫。 二、推動著作識別碼與存證登記並建立誘因,是評估我國著作權密集型產業經濟貢獻統計分析模式的核心措施   全球經濟發展重心已轉移到音樂、影視、遊戲等文化創意產業,權利別亦跳脫專利權而與著作權息息相關。從韓國等國家智財戰略的方向亦可發現,有賴政策擬訂與相關推動措施,實現以著作權為核心的產業結構。   但從報告中可看出,相較於專利、商標,著作權相關的數據資料較為不足。究其原因,或與著作權採創作保護主義,毋須進行註冊、登記程序有關。由於我國著作權法亦採創作保護主義,且未有存證登記管道,建議可參酌美國、韓國、中國大陸等著作權法與權利登錄有關之規定,並提供登錄者相關誘因,作為我國著作權產業相關統計指標及資料庫之基礎。   而除規劃推動著作物登記制度外,為降低網路侵權對產業經濟造成損害,應一併研議著作物來源識別機制,利用單一著作物內容識別碼,來協助交易雙方經由識別碼查證著作物之來源與權利歸屬,降低著作權授權之風險。同時開發追蹤非法重製物流通之系統,協助權利人進行侵權證據之蒐集與保全,以健全的著作權交易機制,作為發展我國文創軟實力之後盾。 三、確保研發創作者的智財受到有效保護,是促進創新活動、智財交易流通、帶動經濟發展的根本基礎   此報告於一開始即特別指出,專利、商標及著作權提供企業和個人創作者,將無形的發明、創意轉化為實質經濟利益之法律基礎,而一個國家的智財保護機制將連帶影響其整體經濟的商業活動,包括:提供驅動發明、創作的誘因、保護創新者免於未經授權之利用、促進技術市場之垂直分工、媒合資金與創新活動、透過併購及首次公開發行股票 (IPO) ,支援創業初期階段企業資產的流動性及成長、實現以技術授權為基礎的商業模式、促使技術移轉市場與技術及創意交易市場得以更有效率的運作。   為保護研發創作者的權益,國外已有許多國家採取積極主動的措施,例如:韓國為維護韓國業者著作權海外交易秩序及提升交易雙方的信賴,於2012年1月11日指定其所屬的韓國著作權委員會(Korea Copyright Commission)作為著作權認證業務之專責機關,負責推動著作權認證制度。於今年以輸出海外市場 ( 中國等 ) 之音樂、電影、電視劇等內容,作為第一階段著作權認證對象,並提供免手續費之優惠。韓國著作權委員會並設置數位著作交易所 ( 網站 ) ,著作 ( 權 ) 人可將其著作之權利相關資訊登錄至數位著作交易所的「著作權資訊管理系統 (Copyright Integrated Management System,簡稱 CIMS) 」上,CIMS就會給予該著作一組ICN識別碼,讓公眾便於取得授權。韓國文化體育觀光部與特許廳也分別開發有非法重製物及仿冒品之線上追蹤系統,由該二套系統主動蒐集、分析相關侵權資料後,協助權利人交由檢調相關單位採取管制措施。   但回頭檢視我國情況,同樣面臨降低著作權交易可能衍生紛爭之需求,卻沒有著作權官方存證管道,更遑論給予著作權認證制度與重製物及仿冒品之線上追蹤協助。未來著實應該借鏡韓國作法,規劃推動符合我國產業發展需求的著作權保護機制。 報告原文:The full report can be found online at http://www.uspto.gov/news/publications/IP_Report_March_2012.pdf

日本經產省發布中小企業開發IoT機器之產品資安對策指引

日本經濟產業省(下稱經產省)於2023年6月6日發布中小企業開發IoT機器之產品資安對策指引(IoT機器を開発する中小企業向け製品セキュリティ対策ガイド),本指引彙整企業應該優先推動IoT機器資安對策,經產省提出具體資安對策如下: 1.制定產品資安政策(セキュリティポリシー)並廣為宣導:由企業經營者率先制定資安政策,進行教育宣導,並依實際需求修正調整。 2.建立適當的資安政策體制:確立實施資安政策必要之人員及組織,明確其職務及責任。 3.指定IoT機器應遵守之資安事項,並預測風險:決定IoT機器的預設使用者及使用案例,並於釐清使用者需求後,指定IoT機器應遵守之資安事項,預測衍生風險。 4.考量IoT機器應遵守之資安事項及預測風險,進行設計與開發:以預設IoT機器應遵守之資安事項衍生風險為基礎,從設計與開發階段開始採取風險對策。 5.檢測是否符合資安相關要件:從設計與開發階段開始制定檢測計畫,檢測是否符合資安要件,並依據檢測結果進行改善。 6.於產品出貨後蒐集風險資訊,與相關人員溝通並適時提供支援:蒐集全球資安事故與漏洞資訊,並設置可適時與委外廠商以及用戶溝通之窗口。

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