無人機(Drone)也就是無人飛機或無人飛行器(Unmanned Aerial Vehicles, UAV),具備自動飛行系統的簡易模型飛機,自動飛行系統內可能包含一電腦作業系統、一套衛星導航裝置、羅盤功能、氣壓高度計、偵測器及設計飛行之軟體等等,簡稱無人機。茲因電子與無線傳輸科技進步,無人機在國際間掀起流行,近來無人機之使用引發安全疑慮,促進各國重視無人機的使用與法制管理。目前國際間陸續針對無人機立法管理的有美國、日本及歐盟等,我國行政院亦於2015年9月24日通過「民用航空法」部分條文修正草案因應無人機遙控管理規範。觀諸國際立法及修法趨勢,無人航空器之管理,包括無人機的體積、重量、使用用途、使用區域限制、使用時間限制、飛行速度或方法、飛行高度限制等,且亦須重視安全、隱私、資料保護、損害責任與保險相關問題,以及無人機所有權明確判別之方式等,因此我國未來就無人機相關管理規範或可參考先進國家重要管理規定,擬定更適合我國之「無人航空器管理規則」,俾利發展新興科技無人機市場時,同時能兼顧確保個人、國家與領空安全之規劃。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
日本經濟產業省於2018年12月19日修正「電子商務交易及資訊商品交易等準則」(電子商取引及び情報財取引等に関する準則,以下稱「本準則」),主要係因應2018年《不正競爭防止法》在促進資料利用之環境整備方面,以及《著作權法》在應取得著作權人同意之行為範圍部分之修正。 本準則首次公布於2002年3月,係經產省透過學界、產業界及金融界專家、相關主管機關、消費者等各方合作,整理民法等各相關法規釋疑而成,因此,須隨著法規修正更新本準則中的法規適用、爭點、說明等內容。經產省期能透過本準則提高交易當事人對電子商務交易及資訊商品交易相關市場的可預見性(foreseeability),並促進交易。 本準則此次修正相關重點如下: 於網站上販售或公布用以安裝程式或存取、複製數位內容(digital content)及程式之帳號及密碼者,應負相關衍生之法律責任。 針對透過網路蒐集、輸出、於內部網路登載、投影他人著作物等利用行為者,加以限制規範。 若學校授課、企業培訓係使用網路進行遠距教學,或遠距教學服務之供應商有償向學校、企業提供課程而違法利用他人著作物者,則學校、企業、服務供應商須依著作權法負相關法律責任。 使用者(被授權人)基於契約取得供應商(授權人)之同意得以使用資訊商品,縱使該資訊商品之智慧財產權(著作權、特許權)受讓予他人,使用者仍得繼續使用該資訊商品。 因體驗版之手機應用程式、軟體、共享軟體,對使用功能或使用期間有所限制,若行為人違法散布解除限制方法於網路者,則行為人應負之法律責任。 向第三人提供全部或部份有償之資料集(dataset)等行為者,加以限制規範。 針對使用P2P共享軟體將檔案上傳至網路、自網路上下載以及提供P2P共享軟體等行為,就是否違反著作權法進行討論。 拍攝到第三人著作物之合理使用。
強化AI安全防線:八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室(国家サイバー統括室)於2026年3月5日,代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」(Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations)之國際文書(下稱本文書),並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局(Australian Signals Directorate,簡稱ASD)之澳洲網路安全中心(Australian Cyber Security Centre,簡稱ACSC)主導訂定,主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織,揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性,並就AI開發或採購階段,組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家,除了日本與澳洲以外,也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時,應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環,同時評估產品或服務之整體生命週期風險,不應著重於單一技術,而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌,包括特定關係事業者、活用AIBOM(AI物料清單,主要用來記錄AI模型相關資產與資訊,提供快速定位與管控AI問題模型功能)或SBOM(軟體物料清單,主要記錄軟體相依元件,用於漏洞管理與供應鏈透明度)、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險,進行漏洞管理,以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類:AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施(含硬體),以及第三方服務,本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險,其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面,以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外,本文書也針對各類風險提出可行的因應方法,例如: 1.數據面:需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面:需從可信來源取得透明模型,實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面:需做完整性驗證、元件審核,並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面:需確認設備無惡意內容,並在網路中適當分區。 5.第三方服務面:需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說,日本已意識到國家網路安全治理下,針對AI、機器學習的安全,不單是模型安全,而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書,不僅強化國際合作,同時建立供應鏈網路安全共識,因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰,從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法,作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作,提升國家網路安全治理之作法,值得我國未來借鏡參考。
北美證券管理協會發佈新興金融科技對投資者之威脅之相關報告北美證券管理協會(North American Securities Administrators Association,簡稱:NASAA)與會成員,針對使用新興科技之不當行為人,於2018年10月10日發佈正式報告(NASAA 2018 Enforcement Report),報告指出不當行為人試圖使用新興金融商品刺激市場,使市場呈現活絡狀態。例如:炒作比特幣,該產品從2017年7月約2,364塊美元至同年12月大幅提高至2萬美元,同一時間於市場中加密貨幣市值飆漲超過5千億美元。因各種數據指標不正常的起伏,相關執法單位開始進行實際執法行動,並且特別針對加密貨幣部分進行調查。 該報告指出,部分合法企業也會透過加密貨幣和區塊鏈等,衍生性金融商品募集資本,亦即以首次代幣發行(Initial Coin Offering,簡稱ICO)之方式籌措資金。而NASAA也於監管時發現未經登記之企業,也利用此種方式進行籌資。惟,監管機構無法針對未經登記之公司進行有效之監管行為,以致,投資市場中詐欺事件層出不窮。因此,就涉嫌以ICO和加密貨幣等衍生性金融商品,進行群眾募資的未經合法登記之公司,NASAA也開始採取必要法律措施,以保護投資大眾免於受害。 一、 德州證券委員會與國家執法單位合作,於2017年12月20日對Usi-Tech Limited採取了緊急行動,此執法行動主要係因該公司以詐欺之方式欺騙投資消費者,此為國家執法單位,首次針對市場詐欺行為所進行之強制手段。 二、 北卡羅來納州證券部門以及德州證券委員會,調查BitConnect’s對加密貨幣貸款計畫之投資。該機構向投資者承諾,購買加密貨幣貸款計劃的投資將使他們有權在指定期限內獲取每月超過40%的利息,並且額外每日計算利率給予投資者。 調查後,監管機構發現,該公司未依證券交易法,以及證券經銷商相關註冊之規定,進行募資行為。以致北卡羅來納州證券部門以及德州證券委員會,隨即發佈停止運作之命令。 報告顯示,合法企業以及未經登記之企業,都得以使用ICO方式進行籌資。惟監督機構僅能就合法企業進行監管,無法有效監督未經登記之企業,為避免投資大眾因資訊不透明或資訊不對等之情況發生,導致投資人因此遭受到詐欺行為而受害。有關當局也已展開實際執法行動,仍請投資大眾多加注意。
產業創新與管制革新-日本國家戰略特區制度等之啟示