歐盟於2016年7月6日公布了網路與資訊系統安全指令(Directive on Security of Network and Information Systems, NIS Directive),該指令目的是希望歐盟內之關鍵基礎服務營運商及數位服務提供者就資訊交換、合作及共通安全要求上有建立及規劃之基本能力,以提高歐盟內部市場之功能。
故至2018年11月前,各會員國須確認境內的關鍵基礎服務營運商並建立一份清單,包含能源、運輸、銀行、金融市場基礎建設、衛生部門、飲水供應及分配、數位基礎設施等部分,其判斷標準為(a)提供維持社會重要或經濟活動之服務;(b)倚賴網路或資訊系統供應之服務;(c)該服務之提供易受顯著破壞影響者。該指令之適用範圍亦納入數位服務,如線上市場、搜尋引擎及雲端服務之數位服務提供者,而上述兩者所適用之規範略有不同,如數位服務提供者在規劃資訊安全措施及資安事件發生之通知義務時,另需將其系統及設施之安全性、事件處理、業務管理之持續性、監測、稽核及測試、符合國際標準等因素列入考量。
此外,為了促進會員國間之策略合作及資訊交換,歐盟將會設立一個合作小組,亦將建立電腦安全事件因應小組(Computer Security Incident Response Teams, CSIRTs),主要負責監測國家資安事件、並對資安風險為預警、因應及分析等,另為確保各會員國彼此間在運作上之迅速與效率,並建立電腦安全事件因應小組網路(CSIRTs network),提供各會員國交換資安風險或事件相關資訊之平台。
該指令於今年8月生效,會員國須於指令生效後21個月內即2018年5月,將指令之內容適用至本國法並公布之,該指令之內容可做為我國訂定資安法規之參考。
賭博事業之經營是否應由政府獨占之議題,已陸續在歐洲國家產生爭議問題。2007年3月,義大利禁止於英國取得經營賭博事業執照之Stanley公司至義大利提供賭博服務,因此,義大利法院請求歐洲法院判決,以確定此一行為是否違反歐盟自由貿易原則。隨後,歐洲法院做出判決,認定義大利法律禁止未於義大利取得經營執照之公司在義大利境內經營賭博之規定,違反歐盟競爭法及歐盟條約第49條之規定。 2007年7月中旬,法國最高法院逆轉了過去禁止Malta’s Zeturf於法國經營經營賭博的見解,而遵循歐洲法院之判決結果,認為禁止賭博事業係違反了歐盟競爭法,以及歐盟條約第49條保障境內服務自由流通之規定,並基於上述理由判決Malta’s Zeturf取得於法國經營線上賭博遊戲之權利。法國法學專家Credric Manara以為,最高法院該判決將可能打開原來由政府獨占的賭博市場,而讓賽馬及其他運動賭博遊戲能擴及其他歐洲國家。 法國該向判決卻顯示了法國刑法禁止賭博的規定將無法限制歐盟條約中所保障的自由流通原則,然而,這樣的結果,卻也考驗了以刑法禁止賭博的國家對於法規衝突應如何解決以為之因應。
歐盟理事會將嚴格執行資料保護基本權歐洲理事會修訂「保護個人有關個人資料處理及自由流通規則(一般資料保護規則)」(Proposal for a Regulation of the European Parliament and of the Council on the protection of individuals with regard to the processing of personal data and on the free movement of such data (General Data Protection Regulation), GDPR),該草案內容包括行政罰鍰三審制(three-tiered system)。凡故意或過失違反歐洲資料保護基本權之企業,情節重大者,可能招致鉅額行政罰鍰,草案之裁罰性措施將讓從業者更加重視資料保護法益。 是否對違反GDPR之侵權行為裁處罰鍰,會員國政府有裁量權限;已受刑事制裁者,政府亦得免除罰鍰以避免重複處罰。資料保護主管機關(data protection authorities, DPAs)依三審制判斷,確保所裁處罰鍰具有效性、比例性及嚇阻性。三審制包括:第一審,是否對資料當事人之資料要求延遲、變更回應;第二審,是否對資料當事人、DPAs盡資訊透明義務;第三審,各種具體侵權行為,包括對於資料取得缺乏法律依據、未能即時告知資料違反情事,或未採取適當安全防衛措施於歐盟以外區域傳遞資料等。 依草案,DPAs審酌罰鍰額度時,應依下列計算罰鍰: (1) 企業故意或過失未能於一定期間內,回應資料當事人之資料查閱請求者,裁處上一會計年度全球總年營業額0.5%罰鍰。 (2) 企業故意或過失未能提供任何或所有符合資料當事人要求之必要資訊;或未能對消費者充分揭露個人資料蒐集、處理的目的者,裁處上一會計年度全球總年營業額1%罰鍰。 (3) 企業故意或過失未能維護消費者權益,更正或刪除消費者資料,違反GDPR所保障之消費者「被遺忘權」者,裁處上一會計年度全球總年營業額1%罰鍰。 (4) 企業故意或過失處理個人資料,行為不具適法性、違反法規、沒有對當事人通知資料違反或將個人資料傳遞自歐盟以外區域,該區域沒有適當安全資料保護者,就企業上一會計年度全球總年營業額裁處2%罰鍰。 六月中旬,歐盟各部長將就歐洲議會、歐盟理事會的提案,就罰鍰額度進行最後協商,未來將持續關注草案協商後續發展。
日本發布《首席AI長指引》與《實務手冊》,強化資料來源可溯,引導企業將AI風險納入資料治理框架2026年3月1日,日本人工智慧(AI)安全研究所(Japan AI Safety Institute, J-AISI)發布《首席AI長指引 1.00版》(Chief AI Officer Guidebook (Version 1.00),下稱指引)與《首席AI長設置與AI治理實施實務手冊 1.00版》(Practical Manual for Establishing a Chief AI Officer and Implementing AI Governance (Version 1.00),下稱實務手冊)。兩份文件旨於促進AI時代下的永續企業經營(sustainable business operations),提升產品與服務品質、建立客戶與使用者的信任。 一、指引與實務手冊概覽 指引內容包含設立「首席AI長」(Chief AI Officer, CAIO)職位之目的、職責。實務手冊內容則進一步指出一種組織模式,其中首席AI長為獨立的高階主管,直接向執行長匯報,並在首席AI長下設立AI治理辦公室,以及建議設立一個「跨部門AI指導委員會(Company-wide AI Steering Committee)」,成員包括首席AI長、首席資料長、首席資訊長、首席技術官、首席資訊安全官、法律合規部門、資料保護官、人力資源部門以及關鍵業務部門。各業務部門與系統所有者應依照既有標準運作,並向人工智慧治理辦公室和資料治理組織提供必要資訊。 二、將AI特定風險納入資料治理框架:降低幻覺與偏見之具體作法 在AI系統的生命週期中,資料品質影響決定模型效能、可解釋應與透明度。 首席AI長的職責為整合AI、資料與技術策略,於確保企業信任與風險管理之基礎下,驅動企業創新與數位轉型,並最大程度提升企業價值。因此,首席AI長應與首席資料長、法務部門協調,規範資料的生命週期、設定品質指標(Quality Metrics),並嚴格核實第三方素材授權(licenses for third-party materials)。 以下介紹文件建議之AI資料生命週期(資料蒐集)之管理作法: (一)區分資料用途:針對每個使用案例與模型,區分(1)AI模型訓練用資料;(2)AI訓練完成後,用於驗證與評測模型產出品質的評估資料(evaluation data),此類資料不參與模型的優化調整,僅客觀確認模型的準確度;(3)於AI模型運行過程中,使用者輸入的資料(data entered during inference),包含提示詞、上傳的文件及系統日誌(Logs)。 (二)資料分類:企業應依資料機敏程度進行分類,如機密、個資、內部及公開資訊等分類,以便加以定義資料之蒐集方式、儲存方式、資料遮罩要求(masking requirement,包含去識別化),以及控管資料傳輸至外部AI服務之權限。 (三)落實可追溯性與透明度文件:應透過實務手冊18.3之資料表(Datasheets)進行標準化記錄,包含 1. 基本資訊,如資料及名稱與版本;資料所有者;資料建立日期、最後更新日期等。 2. 目的與使用範圍,如資料集的用於訓練、評估、優化等;資料使用範圍限內部,或可對外提供等。 3. 組成與範圍,如記錄資料筆數與特徵概況;目標期間、區域與族群,如年齡、產業;資料格式,如文字/影像/音訊等。 4. 資料來源與蒐集方法,包含資料來源(內部系統、客戶提供的資料、公開資料、供應商提供的資料等);資料蒐集方法(日誌、調查、網路爬蟲等);是否取得資料主體同意等。 5. 資料品質與預處理(preprocessing),包含:紀錄去識別化等資料轉換流程;規範資料標記之品質管理機制。 6. 代表性與偏見,如列出AI預期使用情境與目標客群的一致性;特定性別、年齡、地區是否存在代表性不足的偏差等。 7. 隱私與法源依據,如資料是否包含個人資料或敏感資訊;資料處理之法律依據,如資料主體同意、契約等;採取之隱私保護措施,如去識別化等。 8. 授權、權利與資料反覆使用之條件:使用條件,如授權條款、是否允許商業使用等。 9. 安全性與存取控制:儲存位置,如資料中心、雲端或本地以及是否加密;資料之存取權限,如控管檢視、編輯、匯出等權限。 10. 資料保存與銷毀:記錄訓練資料、評估資料、輸入資料等不同類型資料之儲存期限,並規定如儲存期限過後,需以不可回復之方式銷毀資料,或必要時,應匿名後歸檔等規定。 三、接軌國內實務:企業可參考EDGS規範健全AI風險管理需求 面對AI資料生命週期管理,建議我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》。EDGS同樣強調數位資料歷程管理,從資料生成、保護到維護的管理流程,有效強化資料的完整性。透過導入EDGS,企業不僅能提升內部創新、數位轉型,更能在面對AI糾紛時,提供歷程紀錄,從源頭端落實首席AI長所要求的循證治理目標。 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)
英國發布人工智慧網路資安實務守則英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」(Code of Practice for the Cyber Security of AI,以下簡稱「實務守則」),目的是提供人工智慧(AI)系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引,以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險,並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施,以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同,因此產生新的資安風險,主要包含以下: 1. 資料投毒(Data Poisoning):在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料,影響模型訓練結果,導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆(Model Obfuscation):攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為,以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理,可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令(Indirect Prompt Injection):藉由輸入經精心設計的指令,使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性,實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段,並針對相關角色提出指導。角色界定如下: 1. 人工智慧系統開發者(Developers):負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈(Supply chain):涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則,以確保人工智慧系統的安全性與可靠性: 1. 風險評估(Risk Assessment):識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理(Data management):確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用,並採取完善管理措施。 3. 模型安全(Model Security):在模型訓練、部署和使用階段,均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全(Supply chain security):確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針,期望各角色能有效落實AI系統安全管控,促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。