本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國網路安全暨基礎設施安全局(CISA)於2025年8月13日發布該機關與美國、澳洲、加拿大、德國、荷蘭、紐西蘭等國共計八個國安資安相關機構,合作訂定之《工控資安基礎:適用於擁有者與營運者的資產清冊指引》文件,旨在針對易受惡意網路行為攻擊且提供重要服務的能源、水務、製造業及其他領域關鍵基礎設施營運技術(Operational Technology,OT)系統,協助其資產擁有者與營運者建置與維護完整的OT資產清冊,並輔以OT分類體系(Taxonomy)。 OT資產清冊範圍涵蓋組織OT系統與相關軟、硬體,該指引主要說明OT資產擁有者與營運者建置與維護OT資產清冊的流程,包含: 1. 定義清冊範疇與目標(Define Scope and Objectives) 2. 辨識資產及蒐集屬性資料(Identify Assets and Collect Attributes) 3. 建立分類體系(Create a Taxonomy to Categorize Assets) 4. 管理與蒐集資料(Manage and Collect Data) 5. 實現資產全生命週期管理(Implement Life Cycle Management); 此外透過OT分類體系可幫助區分優先序、管理所有OT資產,有助於風險識別、漏洞管理,以及資安事件應變;有關如何建立OT分類體系,該指引亦提供流程建議如: 1. 根據功能及關鍵性執行資產分類(Classify Assets) 2. 對資產功能類型與其通訊路徑進行分類(Categorize (Organize) Assets and their Communications Pathways) 3. 建構體系架構與互動關係(Organize Structure and Relationships) 4. 驗證資產清冊資料準確度與圖像化(Validate and Visualize) 5. 定期檢查並更新(Periodically Review and Update) 該指引認為,建置OT資產清冊並輔以OT分類體系對期望建立現代化防禦架構的擁有者與營運者而言至關重要。透過上述作為,資產擁有者與營運者得以識別其環境中應加以防護及管控的關鍵資產,並據以調整防禦架構,建構相應的資安防禦措施,以降低資安事件對組織任務(Mission)與服務持續性(Service Continuity)的風險與影響。該指引亦強調關鍵基礎設施之OT與IT(資訊技術)部門間之跨部門協作,並鼓勵各產業組織參考指引步驟落實OT資產盤點與分類,以提升整體關鍵基礎設施資安韌性。
美國國家標準與技術研究院公布人工智慧風險管理框架(AI RMF 1.0)美國國家標準與技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)於2023年1月26日公布「人工智慧風險管理框架1.0」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0),該自願性框架提供相關資源,以協助組織與個人管理人工智慧風險,並促進可信賴的人工智慧(Trustworthy AI)之設計、開發與使用。NIST曾於2021年7月29日提出「人工智慧風險管理框架」草案進行公眾徵詢,獲得業界之建議包含框架應有明確之衡量方法以及數值指標、人工智慧系統設計時應先思考整體系統之假設於真實世界中運作時,是否會產生公平性或誤差的問題等。本框架將隨著各界使用後的意見回饋持續更新,期待各產業發展出適合自己的使用方式。 本框架首先說明人工智慧技術的風險與其他科技的差異,定義人工智慧與可信賴的人工智慧,並指出設計該自願性框架的目的。再來,其分析人工智慧風險管理的困難,並用人工智慧的生命週期定義出風險管理相關人員(AI actors)。本框架提供七種評估人工智慧系統之信賴度的特徵,包含有效且可靠(valid and reliable):有客觀證據證明人工智慧系統的有效性與系統穩定度;安全性(safe):包含生命、健康、財產、環境安全,且應依照安全風險種類決定管理上的優先次序;資安與韌性(secure and resilient);可歸責與資訊透明度(accountable and transparent);可解釋性與可詮譯性(explainable and interpretable);隱私保護(privacy-enhanced);公平性—有害偏見管理(fair – with harmful bias managed)。 本框架亦提出人工智慧風險管理框架核心(AI RMF Core)概念,包含四項主要功能:治理、映射(mapping)、量測與管理。其中,治理功能為一切的基礎,負責孕育風險管理文化。各項功能皆有具體項目與子項目,並對應特定行動和結果產出。NIST同時公布「人工智慧風險管理框架教戰手冊」(AI RMF Playbook),提供實際做法之建議,並鼓勵業界分享其具體成果供他人參考。
歐盟執委會發布2024年的能源聯盟現狀報告,概述歐盟能源政策的進展以及挑戰歐盟執委會於2024年9月11日發布「2024年的能源聯盟現狀報告」(State of the Energy Union Report 2024),說明歐盟近年來在能源政策方面的發展,以及未來需要面對的挑戰。其中三項重點內容及近期後續發展如下: (1) 歐盟減碳和再生能源發展成果顯著 歐盟的溫室氣體排放量從1990年到2022年減少了32.5%,而同期歐盟經濟則增長了約67%;且於再生能源發展方面,風力發電成為歐盟第二大電力來源,僅次於核能。2024年上半年,再生能源占歐盟發電量的50%,超越歐盟所有化石燃料的總發電量。不過,歐盟仍需要加強能源效率措施,以實現到2030年最終能源消耗量減少11.7%的目標。 今(2025)年1月23日,英國智庫Ember報告指出,綜觀2024年,太陽光電已占歐盟發電量的11%,首度超越燃煤發電(10%),自綠色政綱(European Green Deal)頒布以來,風電與光電所增加的發電量,已助歐盟減少近590億歐元的化石燃料進口。 (2) 歐盟已降低對於俄羅斯的能源依賴 歐盟已大幅減少對俄羅斯天然氣的進口依賴,從2021年的45%降至2024年6月的18%,同時增加了從挪威和美國等可靠合作夥伴的進口;並將繼續支持烏克蘭,幫助其穩定電力系統,並通過捐款和資金援助其能源部門。而烏克蘭於今年停止俄羅斯天然氣借道輸送至歐洲後,波羅的海三國:立陶宛、拉脫維亞和愛沙尼亞亦決議脫離俄羅斯電網,連接歐洲大陸電網和能源市場。 (3) 歐盟將持續推動淨零相關政策 歐盟致力在淨零轉型過程中賦予能源消費者權利,通過新的能源市場法規保護消費者,確保其能負擔得起能源之使用,並提供社會氣候基金等支持;而為持續增強能源安全和競爭力,歐盟需要加快淨零技術的發展,加強與工業界的合作,並妥善利用創新基金等工具。而同(2024)年12月歐盟即以創新基金挹注46億歐元,加速綠氫、儲能、熱泵、電動車電池和等技術開發,並與歐洲投資銀行共同宣布以現代化基金投資29.7億歐元,支援會員國的潔淨工業部門;今年1月則在跨歐洲能源基礎設施 (Trans-European Networks for Energy Regulation, TNE-E)的政策架構下,投資跨國能源基礎建設逾12 億歐元,包含海上及智慧電網、氫能及碳封存之基礎設施等計畫。
OECD啟動全球首創的《開發先進人工智慧系統組織的報告框架》2025年2月7日,經濟合作暨發展組織(Organization for Economic Cooperation and Development,OECD)正式啟動《開發先進人工智慧系統組織的報告框架》(Reporting Framework for the Hiroshima Process International Code of Conduct for Organizations Developing Advanced AI Systems,簡稱G7AI風險報告框架)。 該框架之目的是具體落實《廣島進程國際行為準則》(Hiroshima Process International Code of Conduct)的11項行動,促進開發先進人工智慧系統(Advanced AI Systems)的組織建立透明度和問責制。該框架為組織提供標準化方法,使其能夠證明自身符合《廣島進程國際行為準則》的行動,並首次讓組織可以提供有關其人工智慧風險管理實踐、風險評估、事件報告等資訊。對於從事先進人工智慧開發的企業與組織而言,該框架將成為未來風險管理、透明度揭露與國際合規的重要依據。 G7 AI風險報告框架設計,對應《廣島進程國際行為準則》的11項行動,提出七個核心關注面向,具體說明組織於AI系統開發、部署與治理過程中應採取之措施: 1. 組織如何進行AI風險識別與評估; 2. 組織如何進行AI風險管理與資訊安全; 3. 組織如何進行先進AI系統的透明度報告; 4. 組織如何將AI風險管理納入治理框架; 5. 組織如何進行內容驗證與來源追溯機制; 6. 組織如何投資、研究AI安全與如何降低AI社會風險; 7. 組織如何促進AI對人類與全球的利益。 為協助G7推動《廣島進程國際行為準則》,OECD建構G7「AI風險報告框架」網路平台,鼓勵開發先進人工智慧的組織與企業於2025年4月15日前提交首份人工智慧風險報告至該平台(https://transparency.oecd.ai/),目前已有包含OpenAI等超過15家國際企業提交報告。OECD亦呼籲企業與組織每年定期更新報告,以提升全球利益相關者之間的透明度與合作。 目前雖屬自願性報告,然考量到國際監理機關對生成式AI及高風險AI 系統透明度、可問責性(Accountability)的日益關注,G7 AI風險報告框架內容可能成為未來立法與監管的參考作法之一。建議企業組織持續觀測國際AI治理政策變化,預做合規準備。