隨著網路技術的進步,資安事件亦日益加增,為了因應日趨頻繁的網路攻擊,美國總統歐巴馬於2016年7月26日發布了對於美國資安事件發生時聯邦部門間協調之指令(PRESIDENTIAL POLICY DIRECTIVE/PPD-41),該指令不僅提出聯邦政府對於資安事件回應的處理原則,並建立了聯邦政府各部門間對於發生重大資安事件時之協調指引。
指令中就資安事件及重大資安事件進行了定義:資安事件包含資訊系統漏洞、系統安全程序、內部控制、利用電腦漏洞的執行;而重大資安事件則指可能對國家安全利益、外交關係、美國經濟、人民信心、民眾自由或大眾健康與安全發生明顯危害的有關攻擊。 此外,就遭遇資安事件時,列舉出下列幾點作為聯邦政府因應資安事件時之原則:(A)責任分擔;(B)基於風險的回應;(C)尊重受影響者;(D)政府力量之聯合;(E)促進重建及恢復。
聯邦政府機關於因應資安事件時,需同時在威脅、資產及情報支援三方面上做相關之因應。其中司法部透過轄下聯邦調查局(Federal Bureau of Investigation, FBI)、國家網路調查聯合行動小組(National Cyber Investigative Joint Task Force, NCIJTF)負責威脅之回應;國土安全部(Department of Homeland Security, DHS)則透過轄下的國家網路安全與通訊整合中心(National Cybersecurity and Communications Integration Center, NCCIC)負責保護資產之部分,而情報支援部分,則由國家情報總監辦公室(Office of the Director of National Intelligence)下之網路威脅情報整合中心(Cyber Threat Intelligence Integration Center)負責相關事宜。如係政府機關本身遭受影響,則機關應處理該資安事件對其業務運作、客戶及員工之影響。另在遭遇重大資安事件時,為使聯邦政府能有效率因應,指令指出聯邦政府應就國家政策、全國業務及機關間為協調。此外,指令中亦指示國土安全部及司法部應建立當個人或組織遭遇資安事件時得以聯繫相關聯邦機關之管道。
該指令加強了現有政策的執行,並就美國機構組織上於資安事件與現行政策之互動做了進一步之解釋。
設置於內閣府內之SIP(跨部會戰略創新推動方案Cross-ministerial Strategic Innovation Promotion Program)「自動駕駛系統」計畫分項,於2017年10月3日起啟動大規模之自動駕駛實證測試。為加速實現系統之實用化,超過20個以上之國內外汽車製造商等機關,預計於東名高速道路、新東名高速道路、首都高速道路及常磐自動車道及東京臨海地區之一般道路,參加之大規模實證實驗。 SIP自動駕駛系統係從2013年開始,以早日實現自動駕駛系統實用化、透過技術普及以減少交通事故和實現次世代交通系統為目標,並協調產官學各界共同領域工作,和將研究開發推進之重點聚焦於自動駕駛用 Dynamic Map高精度3D地圖(由日本7家相關公司共同出資成立之Dynamic Map Platform= DMP 開發之3D地圖)、人機界面 (Human Machine Interface, HMI)、資訊安全、降低行人事故、次世代都市交通等5種技術領域。 研究開發由汽車製造商於公開場合下進行,並接受大眾檢視,於研究開發成果公布同時,也因海外製造商的參與促進國際合作與國際標準化。本次有超過20個機關參加規模,係日本自動駕駛最大規模實證實驗。
美國修正通過外國情報偵察法(FISA)美國近期通過「外國情報偵察法」(Foreign Intelligence Surveillance Act, FISA)之修正案,其中,原先於1月份到期的第七章(Title VII)702條款(Section 702),重新延長授權6年,直至2023年12月31日。 此法案於1978年生效,為美國第一個要求政府須先獲得法院許可,始能進行電子監視的法律。法案宗旨係為平衡國家安全以及人民權利,基於憲法第四修正案對人民的保障,使身處美國領土內的人民免於被恣意監視,國家在通常情況下,須獲得外國情報偵察法院(Foreign Intelligence Surveillance Court, FISC)搜索票(warrant)才可對人民進行搜查。 本次法案修正通過後,使聯邦調查局能夠持續使用情報數據資料庫,以獲取有關美國人的信息,但法案新增要求聯邦調查局在預測性刑事調查中(predicated criminal investigation)如要索取與國家安全無關的內容,必須事先經FISC法院審查許可(court order)。 因911恐攻事件後出現的反恐需要,2008年增訂第七章702條款為FISA的正式條款,原本在今年1月到期,法案修正通過後,此條款延長授權6年。目的為美國公民提供隱私保護,禁止政府針對美國公民和位於美國境內的外國人為監視對象;僅處於國外的外國人,涉及外國情報資訊才可被列為本條進行監視的目標。允許情報部門,在三個政府部門(外國情報偵察法院,行政部門和國會)的監督下,收集關於國際恐怖分子,武器散布者以及其他位於美國境外的重要外國情報。 此項修正案保留702條款的操作靈活性,並加入了一些增強隱私措施及要求。惟,受質疑且具爭議的是,702條款條文內容規範,允許美國政府的情報機構--國家安全局(National Security Agency, NSA)基於該條款,例外不需法院搜索票,可向Google、Apple、微軟、Facebook或電信業者等美國企業蒐集、調閱國外非美國人用戶的海外通訊內容(包含電子郵件、電話、其他私人信息等),當這些被監聽的國外用戶之通訊對象係涉及美國人時亦同;意即,若美國人曾接觸被鎖定的國外對象,也會被納入調查並取得通訊紀錄等個資,且禁止業者通知受影響的用戶。曾有國會參議員試圖修改此法案,加入隱私保護條款,但最終並未獲多數同意。
加拿大政府提交予國會《人工智慧資料法案》加拿大政府由創新、科學和工業部長(Minister of Innovation, Science and Industry)代表,於2022年6月16日提交C-27號草案,內容包括聯邦的私部門隱私權制度更新,以及新訂的《人工智慧資料法案》(Artificial Intelligence and Data Act, 下稱AIDA)。如獲通過,AIDA將是加拿大第一部規範人工智慧系統使用的法規,其內容環繞「在加拿大制定符合國家及國際標準的人工智慧設計、開發與應用要求」及「禁止某些可能對個人或其利益造成嚴重損害的人工智慧操作行為」兩大目的。雖然AIDA的一般性規則相當簡單易懂,但唯有在正式發布這部包含絕大多數應用狀況的法規後,才能實際了解其所造成的影響。 AIDA為人工智慧監管所設立的框架包含以下六項: (1)方法 以類似於歐盟《人工智慧法案》採用的方式,建立適用於人工智慧系統具「高影響力」的應用方式的規範,關注具有較高損害與偏見風險的領域。 (2)適用範圍 AIDA將適用於在國際與省際貿易及商業行動中,設計、發展或提供人工智慧系統使用管道的私部門組織。「人工智慧系統」的定義則涵蓋任何「透過基因演算法、神經網路、機器學習或其他技術,自動或半自動處理與人類活動相關的資料,以產生結果、做出決策、建議或預測」的技術性系統。 (3)一般性義務 I 評估及緩和風險的措施 負責人工智慧系統的人員應評估它是否是一個「高影響系統」(將在後續法規中詳細定義),並制定措施以辨識、評估與減輕使用該系統可能造成的傷害風險或具有偏見的結果。 II 監控 對該「高影響系統」負責的人員應建立準則,以監控風險緩解措施的遵守情況。 III 透明度 提供使用管道或管理「高影響系統」運作的人員應在公開網站上,以清晰的英語揭露 i 系統如何或打算如何使用。 ii 系統所生成果的類型及它所做出的決策、建議與預測。 iii 為辨識、評估與減輕使用該系統可能造成的傷害風險或具有偏見的結果,而制定的緩解措施。 iv 法規明定應揭露的其他訊息。 IV 記錄保存 執行受規範活動的人員應遵守紀錄保存要求。 V 通知 若使用該系統將導致或可能導致重大傷害,「高影響系統」的負責人應通知部門首長。 VI 匿名資料的使用 從事法案所規定的活動及在活動過程中使用或提供匿名資料的人員,必須依據規範制定關於(a)資料被匿名化處理的方式(b)被匿名化資料的使用與管理,兩方面的措施。 (4)部長命令 部門首長可以透過命令要求(a)製作紀錄(b)從事審計或聘請一位獨立的審計師執行(c)成立一個專責執行審計程序的組織(d)成立一個在有理由相信「高影響系統」之使用可能造成急迫重大傷害風險時負責進行終止或准許的組織。 (5)行政管理 AIDA為部門首長制定一項,可指定其所管轄部門中一名高級官員為「人工智慧與資料專員」的權利,其職責在協助部門首長管理與執行AIDA。 (6)罰則 違反AIDA規範之罰則主要為按公司、個人之收入衡量的罰款。特定嚴重狀況如以非法方式取得人工智慧訓練用資料、明知或故意欺騙大眾造成嚴重或心理傷害或財產上重大損失,亦可能判處刑事監禁。
EDPS發布「評估限制隱私權和個人資料保護基本權利措施之比例指引」歐盟資料保護監督機關(European Data Protection Supervisor, EDPS)於2019年12月19日發布「評估限制隱私權和個人資料保護基本權利措施之比例指引」(EDPS Guidelines on assessing the proportionality of measures that limit the fundamental rights to privacy and to the protection of personal data),旨在協助決策者更易於進行隱私友善(privacy-friendly)之決策,評估其所擬議之措施是否符合「歐盟基本權利憲章」(Charter of Fundamental Rights of the European Union)關於隱私權和個人資料之保護。 該指引分為三大部分,首先說明指引的目的與如何使用;第二部分為法律說明,依據歐盟基本權利憲章第8條所保護個人資料的基本權利,並非絕對之權利,得於符合憲章第52條(1)之規定下加以限制,因此涉及處理個人資料的任何擬議措施,應進行比例檢驗;指引的第三部份則具體說明決策者應如何評估擬議措施之必要性和比例性之兩階段檢驗: 必要性檢驗(necessity test) (1) 步驟1:初步對於擬議措施與目的為詳細的事實描述(detailed factual description)。 (2) 步驟2:確定擬議措施是否限制隱私保護或其他權利。 (3) 步驟3:定義擬議措施之目的(objective of the measure),評估其必要性。 (4) 步驟4:特定領域的必要性測試,尤其是該措施應有效(effective)且侵害最小(the least intrusive)。 若前述評估認為符合必要性,則接續比例性檢驗,透過以下4步驟評估: 比例性檢驗(proportionality test) (1) 步驟1:評估目的正當性(legitimacy),擬議措施是否滿足並達到該目的。 (2) 步驟2:擬議措施對隱私和資料保護基本權的範圍、程度與強度(scope, extent and intensity)之影響評估。 (3) 步驟3:繼續進行擬議措施之公平對等評估(fair balance evaluation)。 (4) 步驟4:分析有關擬議措施比例之結果。 科技時代的決策者在立法和政策擬定時,面臨的問題愈趨複雜,需要全面性評估,擬議措施限制應符合歐盟法規,且具必要性並合於比例,隱私保護更是關鍵,參酌該指引搭配EDPS於2017年發布之「必要性工具包」(Necessity Toolkit),將使決策者所做出的決策充分保護基本權利。