運動鞋營業秘密之爭: Nike Inc. v. Enter Play Sports Inc.

  美國奧勒岡州聯邦法院於今年(2016)5月命令鞋帶編織廠商Enter Play Sports Inc.(以下簡稱Enter Play Sports),簽訂與運動品牌商Nike Inc.(以下簡稱Nike)於去年(2015)7月所達成的和解協議及相關文件。

  2012年,Nike委託Enter Play Sports製作一項具有3D編織鞋面的運動鞋樣品,雙方並於同年12月簽訂保密協議。Nike指出,Enter Play Sports其後違反保密協議,分別於2013年5月及6月提出專利申請。Nike認為Enter Play Sports所提出的專利申請含有Nike的機密資訊,其中至少包括3D編織鞋面的概念及其製造方法。因此,Nike於2014年向Enter Play Sports提起訴訟,控告其違反雙方的保密協議以及奧勒岡州營業秘密法(Oregon Trade Secret Act)。

  Enter Play Sports表示,過去並沒有任何關於運動鞋編織鞋面的相關經驗,亦沒有開發或製造運動鞋編織鞋面的計畫。而Nike於樣品開發流程中,曾提供Enter Play Sports多項與3D編織鞋面相關的草圖及文件。然而,Enter Play Sports於訴訟中提出反訴,認為其專利申請中並未包含保密合約中的任何機密資訊,或是機密資訊已落在保密合約的除外條款中,因而尋求法院的確認。

  起訴後一年,即去年,Nike與Enter Play Sports同意藉由司法和解會議(Judicial Settlement Conference)達成和解協議。Enter Play Sports於和解會議中承認, Enter Play Sports的專利申請內容與Nike鞋子重疊之處屬Nike之智慧財產,其餘部分則各自歸屬於提出申請者。

  司法和解會議結束後,Enter Play Sports卻以雙方未達成合意為由拒絕簽訂和解協議及相關文件。然而法院認為,於司法和解會議中雙方已決定由司法官(U.S. Magistrate Judge)的判斷作為和解決議,因此於今年5月命令Enter Play Sports簽訂和解協議及相關文件。

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雲端時代資料保險機制之解析 科技法律研究所 2013年12月05日 壹、前言   資訊時代,資訊應用所帶來的風險幾乎無可迴避,且往往帶來莫大衝擊;尤其在網路應用普及之後,大量資料透過網路傳輸、流通而暴露於資訊安全的風險當中,縱有再有高層級的防護,也無法使資料受損或漏失的風險機率降至零,因此有論者以為,對於無法藉由資訊安全措施加以避免的「殘餘風險」(Residual Risk),應由「保險機制」予以移轉。本研究特探討本議題,以呼應目前日益進展的保險產品發展趨勢。   此類的保險機制,一般稱為資料保險,專門填補網路應用所造成的風險,諸如網路安全(Network security)之欠缺所造成的損失,或者隱私(Privacy)被害所造成的損失。依據產業觀察者意見,此類保險產品的市場正有逐漸擴張的趨勢,尤其是對於健康照護服務(Health care)以及中小型的業者而言,此類保險對於風險管理服務可以發揮長足的作用,其能夠填補資料被害的通知成本、信用監控以及加強資料防護的成本[1]。   本文以雲端運算應用的興起為背景,觀察相應保險機制的演進及發展;以及其對於產業發展而言,為何被視為不可或缺的配套機制,進一步檢視我國推動資料保險的可行性與條件。 貳、資料保險機制的發展 一、資料保險的種類   用來填補資料受害之損害的保險,一般被稱為「資料保險」,尚可見以「網路保險」或「隱私保險」稱之。與其直接定義何謂「資料保險」,不如分析此保險的涵蓋範圍。此類保險早在十幾年前出現,當時其保險範圍,是填補資料被害所引發的損害賠償責任[2]。   財產保險可分成兩大類型,一類是一般的財產損害,即保險事故發生導致被保險人的財產減損或喪失,承保此類財產損失之保險,即英美法系所稱之「第一方保險」(First-party coverage)。另一類則是責任保險,即保險事故發生導致被保險人應負擔法律上責任或契約上損害賠償責任,承保因被保險人應負擔責任之財產損失,即所稱之「第三方保險」(Third-party coverage)。   在資料應用環境中,因資料受害導致損害大抵可依上述區分。當遭遇網路犯罪的損害、毀壞(Destroys)或是剝奪被保險人對於資料的使用權限,則屬於第一方財產損失。另一方面,當被保險人所保護、監管(Custody)或控制的第三人資料或資訊,遭遇網路犯罪損害、毀壞或竊取時,將使被保險人必須承受對第三方負擔損害賠償責任、並支付相關費用,此屬於第三方財產損失,例如入侵資訊系統而竊取信用卡資訊、受保護的個人資料、及銀行的帳戶號碼,又如妨礙有合法權限的第三人近用系統,以及違反法規所要求而未向第三人通知資料侵害等…[3]。 二、資料受害所致損害是否得請求保險賠償過往有很大爭議   傳統的財產保險,由於未指明承保因資料被害所致損失,往往會在被保險人因資料被害導致財產損失而請求保險賠償時,發生很大的爭議。主要的原因是,傳統的財產保險其設計原則,是以被保險人對於有形財產的「保險利益」作為「保險標的」,並以有形財產受損來估算保險損害,並未考量到資料等無形財產。因此,起因於資料或類似形態的程式、軟體之缺損所致的損害,是否可能在傳統財產的保險範圍內,頗有疑義,且司法實務上的意見相當分歧,茲整理如下。 (一)有利於被保險人的實務見解   在America Guarantee & Liability Insurance Co. v. 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Hite, Top lawyers on trends and key strategies for the upcoming year the ever-changing scope of insurance law, Aspatore Feb. 2013. [2]http://www.computerweekly.com/news/2240202703/An-introduction-to-cyber-liability-insurance-cover (last visited at Oct. 24, 2013) [3]Jack Montgomery, Cybercrime losses and insurance for property damage and third-party claims, Maine Bar Journal, Summer 2012, p. 159. [4]Civ. 99-185 TUC ACM, 2000 U.S. Dist. Lexis 7299 (D. Ariz., April 19, 2000). [5]Lambrecht & Associates, Inc. v. State Farm Lloyds, 119 S.W.3d 16, 25 (Tex. App. 2003). [6]Retail Ventures, Inc. v. Nat'l Union Fire Ins. Co. of Pittsburgh, Pa., 691 F.3d 821 (6th Cir. 2012). [7]Retail Ventures, Inc. v. Nat'l Union Fire Ins. Co. of Pittsburgh, Pa., 691 F.3d 821 (6th Cir. 2012), p.13. [8]America Online, Inc. v. St. Paul Mercury Ins. Co., 207 F. Supp. 2d 459 - Dist. Court, ED Virginia 2002, P.461-462. [9]請參考96年法務部法律字第0960003420號函。

南韓個資保護委員會發布人工智慧(AI)開發與服務處理公開個人資料指引

南韓個資保護委員會(Personal Information Protection Commission, PIPC)於2024年7月18日發布《人工智慧(AI)開發與服務處理公開個人資料指引》(인공지능(AI) 개발·서비스를 위한 공개된 개인정보 처리 안내서)(以下簡稱指引)。該指引針對AI開發與服務處理的公開個人資料(下稱個資)制定了新的處理標準,以確保這些資料在法律上合規,且在使用過程中有效保護用戶隱私。 在AI開發及服務的過程中,會使用大量從網路上收集的公開資料,這些公開資料可能包含地址、唯一識別資訊(unique identifiable information, UII)、信用卡號等個資。這些公開的個資是指任意人可藉由網路抓取技術自公開來源合法存取的個資,內容不限於個資主體自行公開的資料,還包括法律規定公開的個資、出版物和廣播媒體中包含的個資等。由於公開資料眾多,在現實中很難在處理這些公開個資以進行AI訓練之前,取得每個個資主體的單獨同意及授權,同時,南韓對於處理這些公開個資的現行法律基礎並不明確。 為解決上述問題,PIPC制定了該指引,確認了蒐集及利用公開個資的法律基礎,並為AI開發者和服務提供者提供適用的安全措施,進而最小化隱私問題及消除法律不確定性。此外,在指引的制定過程中,PIPC更參考歐盟、美國和其他主要國家的做法,期以建立在全球趨勢下可國際互通的標準。 指引的核心內容主要可分為三大部分,第一部分:應用正當利益概念;第二部分:建議的安全措施及保障個資主體權利的方法;及第三部分:促進開發AI產品或服務的企業,在開發及使用AI技術時,注意可信任性。 針對第一部分,指引中指出,只有在符合個人資料保護法(Personal Information Protection Act, PIPA)的目的(第1條)、原則(第3條)及個資主體權利(第4條)規定範圍內,並滿足正當利益條款(第15條)的合法基礎下,才允許蒐集和使用公開個資,並且需滿足以下三個要求:1.目的正當性:確保資料處理者有正當的理由處理個資,例如開發AI模型以支持醫療診斷或進行信用評級等。2.資料處理的必要性:確保所蒐集和利用的公開資料是必要且適當的。3.相關利益評估:確保資料處理者的正當利益明顯超越個資主體的權利,並採取措施保障個資主體的權利不被侵犯。 而第二部分則可區分為技術防護措施、管理和組織防護措施及尊重個資主體權利規定,其中,技術防護措施包括:檢查訓練資料來源、預防個資洩露(例如刪除或去識別化)、安全存儲及管理個資等;管理和組織防護措施包括:制定蒐集和使用訓練資料的標準,進行隱私衝擊影響評估(PIA),運營AI隱私紅隊等;尊重個資主體權利規定包括:將公開資料蒐集情形及主要來源納入隱私政策,保障個資主體的權利。 最後,在第三部分中,指引建議AI企業組建專門的AI隱私團隊,並培養隱私長(Chief Privacy Officers, CPOs)來評估指引中的要求。此外,指引亦呼籲企業定期監控技術重大變化及資料外洩風險,並制定及實施補救措施。 該指引後續將根據PIPA法規修訂、AI技術發展及國際規範動向持續更新,並透過事前適當性審查制、監管沙盒等途徑與AI企業持續溝通,並密切關注技術進步及市場情況,進而推動PIPA的現代化。

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