新加坡物聯網產品網路安全防護之初探 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年06月30日 壹、事件摘要 近年物聯網(Internet of Things,簡稱IoT)產品蓬勃發展,伴隨著資通安全之威脅卻也日益加增,新加坡為此陸續訂定國內法規,以強化保障新加坡人民資訊流通之自由,並確立了網路安全標籤機制,藉以提高消費者對於物聯網產品資安的認識。另一方面,標籤制度能於消費者使用物聯網產品時,將產品受到不同層級之網路安全防護,或有別於一般用途使用等資訊,迅速傳達給消費者。據此,本文觀測新加坡近年主要的物聯網產品驗證制度與相關法規,供我國參考與借鏡。 貳、重點說明 一、新加坡物聯網網路安全法規 新加坡於2015年成立新加坡網路安全局[1](CSA),陸續為新加坡建立完善之物聯網產品網路安全防護機制,且新加坡於2018年訂定《網路安全法》[2],法案的第一部分已明示將「網路安全」列為實質保障內涵[3],並明訂須透過識別與分析威脅,以有效降低網路安全威脅帶來的風險。另為提高物聯網安全性,首先於亞太地區推出物聯網產品等級評估機制,即新加坡網路安全標籤機制[4](Cybersecurity Labelling Scheme, CLS),致力於保障新加坡的網路空間,並使消費者能夠識別符合網路安全規定之物聯網產品,以利消費者辨認選購。此外,CLS架構下設有驗證中心、通用標準以及標籤分級等措施,以強化物聯網產品資安防護為目的,也能落實《網路安全法》保障新加坡網路安全之精神。 (一)設置網路安全驗證中心[5](Cybersecurity Certification Centre, CCC):為驗證資安相關產品與服務之權責機關,透過CSA建置的驗證標準,成為新加坡企業採用資安產品之參考依據。 (二)建立通用標準(Common Criteria, CC):最初是由加拿大、法國、德國、荷蘭、英國與美國等多個國家安全標準組織聯合提出,以國際標準ISO/IEC 15408(Common Criteria for Information Technology Security Evaluation)作為替代其現有安全評估標準的通用標準。由於通用標準已於國際上受多國承認,資訊服務業者若經過相關驗證時,較易被新加坡企業採用。 (三)建立網路安全標籤機制(Cybersecurity Labelling Scheme, CLS):CSA針對智慧裝置推出網路安全標籤機制CLS,是以《網路安全法》做為上位精神而訂,但並不具強制力,而是以計畫推行之自願性認驗證機制。新加坡政府將物聯網設備根據其網路安全規定之級別進行評估分級,使消費者能夠識別符合較高等級網路安全規定的產品,並做出明智的決定。CLS共可分為4個等級(Level 1~4),第1級為產品滿足相關之基本要求(如密碼要求、提供軟體更新);第2級為該產品係使用安全設計原則進行開發(如進行相關之威脅評估、審驗程序);第3級為該產品經過第三方測試實驗室評估;第4級則經過第三方實驗室之滲透測試。此外,值得注意的是,新加坡亦與德國、芬蘭簽署備忘錄,以相互承認,也因此新加坡CLS網路安全標籤機制與德國的網路安全標籤制度(IT-Sicherheitskennzeichen)、芬蘭的網路安全標籤制度(Finnish Cybersecurity Label),可以進行互通使用。 參、事件評析 新加坡透對於物聯網產品之資安,透過訂定法規、成立權責機關與建立國際通用之標準與標籤機制,針對物聯網產品資安進行不同層次的保障。此外,採「驗證」方式保障人民生活不受網路威脅侵害,同時提高消費者對於物聯網產品資安之意識,可謂一舉數得之作法。而我國於物聯網產品發展以來,有政府以計畫支持「行動應用資安聯盟」提供相關物聯網產品之資安檢測認驗證標章,以供企業或消費者識別,物聯網產品經由實驗室檢測並由行動應用資安聯盟[6]審核通過後,核發合格證書及資安標章,並依照資安風險高低及安全技術實現複雜度,區分三個等級(L1~L3),分為適合一般家庭、商業用途與最高防護強度。於此認驗證機制下,已推出6項產品系列之驗證[7],並且採消費者導向之標章,足見我國政府同樣致力於提高消費者對於物聯網產品資安防護識別之意識;但此認驗證機制或有優化空間,今後可以參考新加坡作法,擴增可進行驗證的產品項目,持續提升保障消費者選購物聯網產品之資訊知悉權,同時可參酌國際上其他重點國家之風險評估方式,以系統性建置物聯網產品資安之風險評估通用標準,以確保該制度未來有機會被其他國家直接或間接承認,為國際接軌做準備,作為今後精進物聯網產品資安之目標,方可促使我國與國際產業鏈、海外市場逐步銜接,提升產業競爭力。 [1]新加坡網路安全局CSA(Cyber Security Agency),隸屬於總理辦公室(Prime Minister’s Office, PMO),由新加坡通訊暨新聞部(Ministry of Communications and Information)管理,https://www.csa.gov.sg/,(最後瀏覽日:2023/6/30)。 [2]Cybersecurity Act 2018, Singapore Statutes Online, https://sso.agc.gov.sg/Acts-Supp/9-2018/Published/20180312?DocDate=20180312, (last visited June 30, 2023). [3]Cybersecurity Act 2018, Part 1 PRELIMINARY, 2.—(1), (i)providing advice in relation to cybersecurity solutions, including— (i) providing advice on a cybersecurity program; or (ii) identifying and analysing cybersecurity threats and providing advice on solutions or management strategies to minimise the risk posed by cybersecurity threats. [4]Cybersecurity Labelling Scheme (CLS), CSA, https://www.csa.gov.sg/our-programmes/certification-and-labelling-schemes/cybersecurity-labelling-scheme, (last visited June 30, 2023). [5]SINGAPORE CSA, Certification and Labelling Schemes, About the Cybersecurity Certification Centre (CCC), https://www.csa.gov.sg/our-programmes/certification-and-labelling-schemes, (last visited June 30, 2023). [6]行動應用資安聯盟(Mobile Application Security Alliance),關於我們〈推動架構〉,https://www.mas.org.tw/about/background,(最後瀏覽日:2023/6/30)。 [7]包含:影像監控系統、智慧巴士、智慧路燈、空氣品質微型感測裝置、消費性網路攝影機、門禁系統等項目。行動應用資安聯盟(Mobile Application Security Alliance),IoT Q&A〈聯盟負責的物聯網資安檢測認證項目有哪些?〉,https://www.mas.org.tw/iot/questAndAnswer,(最後瀏覽日:2023/6/30)。
歐盟開創奈米醫學的新革命歐盟國家期望未來能夠發現對抗流行性致命疾病的新方法,降低醫療成本,並提高行政體系的效率,成為開創奈米醫學的先驅。 位於法國南部格勒諾布爾( Grenoble )的電子科技與資訊實驗室( the Electronics Technology Information Laboratory ) Patrick Boisseau 說明,奈米分子可以穿透人類身體內的各器官與細胞,克服傳統醫學不能檢測、治療與給藥的地方 , 因而開啟新興醫療技術的無限可能 , 未來病人可以接受因其特殊需要而作的治療,降低醫生治療的風險。 歐盟贊助的眼角膜工程研究計劃( Cornea Engineering Project )是重新排列組合人類蛋白質,創造與人類眼角膜相似的物質,這比人造眼角膜的治療更有效,且較不會受到排斥。此項計劃每年已幫助歐盟 28,000 人。在編列總預算 437 萬歐元( 541 萬美元)中,針對該項計劃,歐盟已經花費 256 萬歐元( 317 萬美元)。而每年編列 6 億美元( 4 億 8 仟 4 佰萬歐元)用於奈米科技方面。同樣的,人工關節之再造也幫助歐盟各國 4,000 人。 奈米科學過去僅著重於電子科學領域的應用,而未來將朝向整合物理學、化學、機械學、生物學與電子學各領域之路邁進。
自日本產業競爭力強化法暨特區立法談監理沙盒立法之推動與課題 新加坡代理AI治理示範框架對我國人工智慧基本法落地的啟示新加坡代理AI治理示範框架對我國人工智慧基本法落地的啟示 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年07月08日 新加坡資訊通信媒體發展局(Infocomm Media Development Authority,下稱IMDA)於2026年5月20日發布《代理式人工智慧治理示範框架》(Model AI Governance Framework for Agentic AI,下稱示範框架)第1.5版,以事前評估並框限風險、使人類負起有意義的當責、落實技術控制與流程、促成終端使用者盡責四大面向,同時提供真實部署案例,將代理式人工智慧(以下簡稱代理AI)治理的實務具體化[1]。 壹、事件摘要 相較於僅生成內容之生成式人工智慧,代理AI能自主規劃、跨多步驟採取行動,並與其他代理及外部系統互動,代替使用者完成任務。由於其可存取敏感資料並以行動變更所處環境,例如更新客戶資料庫或執行付款,風險型態明顯不同於僅可能產生錯誤輸出者。我國《人工智慧基本法》已於民國114年經立法院三讀通過,以風險為基礎、原則導向、由各主管機關落實之路徑[2]。惟我國現行治理之重心,仍落在AI應用與輸出風險,對於代理採取行動所生之系統性風險存在空缺。新加坡已關注此新興的AI工具發展,更新其代理AI治理框架,新增風險評估因素、代理AI價值鏈、防範自動化偏誤之作法與各類控制之概覽及其選用方式,為組織提供代理AI風險及其管理新興最佳實務的結構化概覽。 貳、重點說明 一、以行動空間與自主性為風險座標 示範框架提出各代理AI雖可能具備相同元件,但每一元件之設計皆可能顯著影響代理能力,故思考代理能做什麼時,應區分兩個概念:一為行動空間(action-space),指代理可採取之行動範圍,取決於其獲准使用之工具及該等工具上之權限;二為自主性(autonomy),指代理朝目標行動時可自行決定如何行動之程度,取決於其指令與人為介入之程度。此兩個要素是後續一切風險評估與控制設計之重要因素,不同的權限與自主程度,將會使性質同為代理AI,歸屬於截然不同之風險程度[3]。 二、風險會因代理功能出現系統性擴大效應 由於代理之風險本質上並非全新,真正變化在於這些風險因代理AI會在真實世界採取行動,速度與複雜度會進一步加劇。示範框架提醒決策的快速會使監督難以在造成危害前即時阻止,而要求人類持續監督又可能導致自動化偏誤與警示疲勞,致某一步驟之錯誤可能於後續步驟間傳播並放大。因此,當系統由多個代理構成,敏感資料被無意記錄、傳遞給安全性較低代理或遭提示注入揭露之可能,會產生無法透過個別測試去預測並防止之行為[4]。 三、代理AI的四大關鍵面向 示範框架就代理AI於下列四大面向,提供組織做為梳理治理重點的關鍵考量。這些面向同時構成一個循環,透過監測發現異常時,即應循環重新評估先前各面向[5]。 (一)事前評估並框限風險:組織可於規劃階段設計適當邊界,以限縮代理之影響範圍,例如限制其對工具與外部系統之存取。組織亦可透過代理身分管理與存取控制等措施,確保代理之行動可追溯、可控制。 (二)使人類負起有意義的當責:「人在迴路」(human-in-the-loop)須加以調整,以因應自動化偏誤,一旦代理AI之部署獲得放行,組織即應採取措施確保人為當責,並應迅速掌握新發展,隨技術演進更新其作法。 (三)落實技術控制與流程:組織應於代理生命週期全程實施技術措施,且由於代理與其環境動態互動、且非所有風險均能事前預見,爰建議逐步推出代理,並於部署後持續監測。 (四)促成終端使用者盡責:應告知使用者代理之行動範圍、資料存取情形,以及使用者自身之責任。組織並應考量另行提供教育訓練,使員工具備管理人機互動、行使有效監督所需之知識,同時維持其專業技藝與基礎技能。 四、風險控制的因應策略 示範框架以行動空間與自主性各對應嚴重程度與發生機率,嚴重程度考量部署領域、對敏感資料與外部系統之存取、行動範圍(讀取相對於寫入)及可回復性;發生機率則考量自主程度、任務複雜度、是否由外部方提供及系統複雜度,並主張以「威脅建模」(threat modeling)即系統化的預設可能的如記憶投毒、工具濫用、權限破壞、間接提示注入等威脅情境,推導出更有針對性的控制與分層防禦方式來強化評估[6]。 在風險控制策略上,示範框架主張系統層確定性控制優於提示層防護,亦即與其提示代理AI不得存取特定工具,不如施加存取控制使該工具根本無法被呼叫。除靜態防護外,框架另強調在設計之初就要納入控制措施,在執行過程中監測並介入,例如如限制防止工具使用過度,或以輸入驗證的方式,在有害動作執行前予以攔截[7]。 五、風險控制的實作技巧 對於風險控制實際方法,示範框架建議可於協定層就善用模型上下文協定(Model Context Protocol,MCP)過濾敏感資料、記錄所有互動或將受信任伺服器列入白名單。同時,該框架以事例建議組織可採取這些控制的技術手段,如:於提示代理AI反思計畫是否遵循指令、記錄計畫與推理供驗證;於執行時要求嚴格輸入格式、以最小權限限制可用工具、對敏感資料庫預設不給寫入權、於鍵入密碼時交還使用者控制;於連結時,將受信任伺服器列入白名單、將程式碼執行沙箱隔離[8]。 六、人為監督之具體化、代理身分治理 針對人為監督方式,該示範框架建議應先界定須經人為核准之查核點或行動界線,尤其在高風險、不可回復或離群行為之前。其次,設計核准之形式,使請求切合脈絡且易於理解、清楚呈現風險,並依情形選擇所需之人為輸入。但最關鍵的是,須將監督的有效性本身納入稽核,包括追蹤人為否定率偏低,或審查回應時間有過短情況時,即意味監督可能已流於形式。須注意自動化偏誤或審查疲勞,並辨識決策明顯偏離常態之「離群」人員,同時訓練監督者辨識代理AI可能出狀況的情況[9]。 而就多代理與跨組織互動帶來之系統性風險,示範框架建議的因應是將身分管理延伸至代理,但其亦指出現行授權系統多為預先定義之靜態範圍,難以因應代理依情境動態變化之細粒度權限;於過渡期間,建議代理AI身分應具備唯一、有所歸屬、依其行事身分加以區別、並建檔集中管理[10]。 七、部署前全流程測試、逐步部署並設計風險示警 框架認為可能透過工具採取不安全或非預期之動作,故應測試整體任務執行、政策遵循度與工具使用正確性,非僅測最終輸出;且應個別測試與合併測試,以掌握多代理協作時之湧現風險。就部署後,框架主張逐步推行,可依使用者、工具與協定、所暴露系統三個面向控制推行範圍並持續監測。在監測面,應決定記錄之內容、優先監測更新資料庫或金融交易等高風險活動、建立警示定義與設計與風險相稱之介入、確保日誌不可竄改以維持稽核軌跡,並建立將監測洞察回饋至訓練與評估之迴路[11]。 參、事件評析 新加坡的代理AI治理框架初版於二〇二六年一月發布,此次更新納入多個組織導入代理AI的實例回饋,擴充多代理系統之系統性風險,補強代理蔓生、協作失敗、串謀與湧現行為之情境。其核心價值在於指出傳統風險止於「內容」,而代理式治理之對象,則係能呼叫工具、寫入系統、執行交易之能行動系統,風險延伸至「行動」及其真實後果。因此,其建議應由單一之模型輸出品質,轉為行動空間與自主性之風險控制。由內容防護轉為系統確定性控制、執行期介入與協定治理;由事後審查轉為將推翻率、回應時間等監督的有效性予以指標與持續改善化。 我國AI基本法於第4條提及問責、人類自主及資料治理原則,適對應示範框架的人為當責、系統層控制與監督指標化建議。同時,依基本法第16條規定數位發展部應參考國際標準或規範,推動與國際介接之人工智慧風險分類框架,並應協助各目的事業主管機關訂定以風險為基礎之管理規範。各目的事業主管機關應視人工智慧應用風險管理之需要,循前項風險分類框架,訂定以風險為基礎之管理規範,並應協助相關產業自行訂定產業指引及行為規範。在代理AI已在生成式AI基礎上,跨入多任務自主執行的功能層次,風險的質與量已因代理功能出現系統性擴大效應的情況下,單純以生成式AI為標的治理規範或指引,顯然其可產生的規範管理或指引提醒的效果,已不足以因應AI的快速發展。 新加坡適時更新的代理AI治理框架,雖然亦表明代理AI的風險並非其所獨有,亦是來自於生成式AI的既有影響,但該框架進一步提醒代理AI將使風險控制更加困難,「人在迴路」(human-in-the-loop)須加以調整,一旦代理AI之部署獲得放行,組織即應採取明確課責、認知建立、訓練技能等措施確保人為當責的「有效性」,並應迅速掌握新發展,運用技術手段強化風險監測。其中喻意深遠的是,該框架就終端使用者所提基礎技藝維持之警示,即代理AI接手任務恐致技能退化與業務永續風險,或許將成為AI基本法下一個階段必須面臨的課題。 本文著作權屬財團法人資訊工業策進會科技法律研究所所有,如需引用或轉載,請註明出處。 本文同步刊登於TIPS網站(https://keid.nat.gov.tw/tips/) [1]新加坡資訊通信媒體發展局(Infocomm Media Development Authority, IMDA),《代理式人工智慧治理示範框架》(Model AI Governance Framework for Agentic AI)第一‧五版,二〇二六年五月二十日發布、同年六月五日更新,https://www.imda.gov.sg/-/media/imda/files/about/emerging-tech-and-research/artificial-intelligence/mgf-for-agentic-ai.pdf(最後瀏覽日:二〇二六年七月六日)。 [2]《人工智慧基本法》,民國一百十四年十二月二十三日經立法院三讀通過,全文二十條,二〇二六年一月公布施行,中央主管機關為國家科學及技術委員會。 [3] 前揭註1,頁8、15(分見「代理設計如何影響各代理之限制與能力」與「判定適合部署代理之使用案例」)。 [4] 同前註,頁11。 [5] 詳前註1,頁3~4。 [6] 同前註,頁15至18。 [7] 同前註,頁33至34。 [8] 同前註,頁30。 [9] 同前註,頁29至32。 [10] 同前註,頁23至24。 [11] 同前註,頁42至45。