何謂「群眾募資(crowdfunding)」?
「群眾募資(crowdfunding)」過去原泛指一切提出資金需求計畫，向社會大眾招募資金的行為；目前則指資金需求者透過群眾募資網路平台提出資金需求，由平台代為籌資後再將資金轉交與資金需求者之活動。
群眾募資可紓解創業家有創意無資金無擔保品的資金困境，因此主要運用於難以透過傳統金融管道取得資金之產業，例如文化創意產業。然而除了商品生產或短期計劃的募資，廣義的群眾募資運用尚包含永續的事業資本募集以及週轉資金募集。目前各種群眾募資模式可分為捐贈模式、股權模式及債權模式：
1、捐贈模式：群眾捐錢贊助某個特定方案，但不期待因個人的捐助而獲得任何金錢上的回報。但通常會獲得提案者承諾提供之實物或者是體驗服務作為回饋。
2、資本模式(或稱股權模式)：群眾透過網路平台將金錢投入某個專案，未來可以獲得因該專案所成立之公司的股票，或者是獲得盈餘或收益的分配。
3、債權模式：群眾透過網路平台將金錢借給某個專案或某人某公司，承諾未來會償還所借之金額及利息。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
謝孟珊
資深法律研究員 編譯整理
人工智慧技術用於醫療臨床決策支援之規範與挑戰—以美國FDA為例 資訊工業策進會科技法律研究所 蔡宜臻法律研究員 2018年11月27日 壹、事件摘要 美國係推動人工智慧用於醫療服務的領航國家，FDA轄下的數位健康計畫（Digital Health Program）小組負責針對軟體醫療器材規劃新的技術監管模式，在過去五年中，該計畫發布了若干指導文件 ，嘗試為醫用軟體提供更為合適的監督管理機制。但由於指導文件並非法律，監管的不確定性依舊存在，因此近兩年 FDA推動修法並做成多項草案與工作計畫，望以更具約束力的方式回應軟體醫療器材最新技術於臨床之適用。當中最為重要的法制變革，便是2016年底國會通過之《21世紀治癒法》（21st Century Cures Act）。該法重新定義了醫用軟體的監管範圍，一般認為是對人工智慧醫用軟體的監管進行鬆綁，或有助於人工智慧醫用軟體的開發與上市。然而在新法實施近兩年以來，實務上發現人工智慧的技術特質，會導致在進行某些「臨床決策支援之人工智慧軟體」是否為醫療器材軟體之認定時，產生極大的不確定性。對此FDA也於2017年12月作成《臨床與病患決策支持軟體指南草案》（Clinical and Patient Decision Support Software-Draft Guidance for Industry and Food and Drug Administration），望能就部份《21世紀治癒法》及其所修正之《聯邦食品藥物化妝品法》（Federal Food, Drug, and Cosmetic Act, FD&C Act）[1]裡的規範文字提供更為詳細的說明。 本文望能為此項法制變革與其後續衍生之爭議進行剖析。以下將在第貳部分重點說明美國2016年頒布的《21世紀治癒法》內容；在第參部份則針對人工智慧技術用於醫療臨床決策支援所發生之爭議進行分析；最後在第肆部份進行總結。 貳、重點說明 2016年12月美國國會頒布了《21世紀治癒法》，在第3060節明確界定了FDA對數位健康產品（Digital Health Products）之管轄範圍，將某些類型的數位健康產品排除在FDA醫療器材（medical device）定義之外而毋須受FDA監管。此規定亦修正了美國《聯邦食品藥物化妝品法》第520節（o）項有關FDA排除納管之軟體類別之規定。 根據新修正的《聯邦食品藥物化妝品法》第520節（o）（1）項，美國對於醫用軟體的監管範疇之劃設乃是採取負面表列，規定以下幾種類型的軟體為不屬於FDA監管的醫用軟體： 行政管理目的[2]；或 目的在於非關診斷、治療、緩解、預防或病症處置之健康維持或健康生活習慣養成[3]；或 目的在於進行電子化的個人健康紀錄[4]；或 目的用於傳輸、儲存、格式轉換、展示臨床研究或其他裝置資料與結果[5]；或 同時符合以下四點之軟體： (1)不從體外醫療器材或訊號蒐集系統來讀取、處理或分析醫療影像或訊號[6]。 (2)目的在於展示、分析或印製病患醫療資訊，或其他醫療訊息（例如：偕同診斷之醫療研究、臨床處置指南）[7]。 (3)目的在於替醫療專業人員就疾病或症狀之預防、診斷或處置提供支持或臨床建議[8]。 (4)使醫師在使用該軟體時尚能獨立審查「臨床建議產生之基礎」，因此醫師所做成之臨床診斷或決策，並非主要依賴該軟體提供之臨床建議[9]。 雖然大多數被排除的類別相對無爭議，但仍有一部分引起法律上不小的討論，即《聯邦食品藥物化妝品法》第520節（o）（1）（E）項所指涉的某些類型之臨床決策支援軟體（Clinical Decision Support Software，以下簡稱CDS軟體）。 CDS軟體係指分析數據以幫助醫療手段實施者（例如：醫師）做出臨床決策的軟體。多數以人工智慧為技術基礎的醫療軟體屬於此一類型，比方病理影像分析系統。根據《21世紀治癒法》與《聯邦食品藥物化妝品法》，CDS軟體是否被排除在FDA的管轄範圍之外，取決於該軟體是否「使醫師在使用該軟體時尚能獨立審查『臨床建議產生之基礎』，因此醫師所做成之臨床診斷或決策，並非主要依賴該軟體提供之臨床建議」[10]。若肯定，則將不被視為FDA所定義之醫療器材。為使此一規定更加明確，FDA於2017年12月8日發布了《臨床與病患決策支持軟體指南草案》，該指南草案針對如何評估軟體是否能讓醫師獨立審查臨床建議產生之基礎進行說明。FDA表示該軟體至少要能清楚解釋以下四點[11]： 該軟體功能之目的或用途；及 預期使用者（例如超音波技師、心血管外科醫師）；及 用於產生臨床建議的原始資料（例如患者的年齡和性別）；及 臨床建議產生背後之邏輯或支持證據 後續方有機會被FDA認定係令醫療專業人員使用該軟體時，能「獨立審查」臨床建議產生之基礎。換言之，指南草案所提的四點，為FDA肯認醫師在使用軟體時尚能「獨立審查」之必要前提。除此之外，指南草案尚稱預期使用者必須能自己做成與軟體相同之判斷，並且要求「用於生成臨床建議與演算邏輯的原始資料必須可被預期使用者辨識、近用、理解，並為公眾可得」[12]，進而方有機會符合《聯邦食品藥物化妝品法》第520節（o）（1）（E）（iii）之規定；若該軟體亦同時符合第520節（o）（1）（E）之其他要件，則有望被劃分為非醫療器材而不必受FDA監管。 由於規範內容較為複雜，指南草案亦提供案例說明。比方若一糖尿病診斷軟體是由醫生輸入患者參數和實驗室測試結果（例如空腹血糖、口服葡萄糖耐量測試結果或血紅蛋白A1c測試結果），並且該裝置根據既定臨床指南建議患者的病情是否符合糖尿病的定義，可被FDA認定為「非醫療器材」[13]；而諸如分析電腦斷層、超音波影像之軟體，則仍維持屬於醫療器材[14]。 另需注意的是，《聯邦食品藥物化妝品法》在第520節（o）（3）（A）（i）項亦建立「彌補性納回（claw-back）」機制，FDA需遵守通知評論程序（notice-and-comment process）以便及時發現軟體可能對健康造成嚴重危害的風險，並隨時將之納回監管範疇中。同時FDA每兩年必須向國會報告醫療器材軟體的實施經驗[15]。 參、事件評析 《21世紀治癒法》頒布至今兩年，FDA已核准多個以人工智慧為技術核心的軟體，例如在2018年2月13日通過能自動偵測可疑的大血管阻塞（large vessel occlusion, LVO），並迅速通知醫師病人可能有的中風危險的臨床決策支援軟體：Viz.AI Contact application；又比如於2018年4月11日通過利用演算法分析由視網膜攝影機（Topcon NW400）所獲得的影像，快速篩檢糖尿病病人是否有必須由專業眼科醫師治療的視網膜病變的IDx-DR。 然而，在CDS軟體以人工智慧為技術核心時，現有的法規與監管框架依舊有幾點疑慮： 一、「理解」演算法？ 根據新修正之《聯邦食品藥物化妝品法》，如果CDS軟體欲不受FDA監管，醫師的決策必須保持獨立性。目前規定只要該醫療產品「企圖」（intended to）使醫師等專業人員理解演算法即可，並不論醫師是否真正理解演算法。然而，若FDA肯認理解演算法對於執行醫療行為是重要的，那麼當CDS係基於機器學習產生演算法時，具體該如何「理解」就連開發者本身都未必能清楚解釋的演算法？有學者甚至認為，CDS軟體是否受到FDA法規的約束，可能會引導至一個典型的認識論問題：「我們是怎麼知道的？（How do we know?）」[16]。對此問題，我們或許需要思考：當醫師無法理解演算法，會發生什麼問題？更甚者，未來我們是否需要訓練一批同時具備人工智慧科學背景的醫療人員？[17] 二、如何要求演算法透明度？ 指南草案所提之「清楚解釋臨床建議產生背後之邏輯或支持證據」以及資料來源為公眾可得、醫生對演算法使用的資料來源之近用權限等，被認為是FDA要求廠商應使CDS軟體之演算法透明[18]。但根據FDA指南草案公告後得到的反饋，醫療軟體廠商對此要求認為並不合理。廠商認為，應該從實際使用效益來審視人工智慧或機器學習軟體所提出的臨床建議是否正確，而不是演算法是什麼、怎麼產生[19]。 三、醫療專業人員之獨立專業判斷是否會逐漸被演算法取代？未來醫療軟體廠商與醫療專業人員之責任該如何區分？ FDA目前的法規與指南並未直接回應此二問題，惟其對於不被列管之CDS軟體之規定係需使醫師並非主要依賴該軟體提供之臨床建議、醫師能自己做成與軟體相同之判斷。由反面解釋，即FDA肯認部份CDS軟體具備與醫師雷同之臨床診斷、處置、決策之功能，或能部份取代醫師職能，因此需受FDA監管。是故，醫師之專業能力與人工智慧演算法相互之間具有取代關係，已是現在進行式。惟究竟醫師的判斷有多少是倚靠人工智慧現階段尚無法取得量化證據，或需數年時間透過實證研究方能研判。往後，醫療軟體廠商與醫師之責任該如何區分，將會是一大難題。 肆、結語 隨著醫療大數據分析與人工智慧技術的發展，傳統認知上的醫療器材定義已隨之改變。雖然硬體設備仍然在診斷、治療與照護上扮演極為重要的角色，但軟體技術的進步正在重新改寫現代醫療服務執行以及管理模式。這些新產品及服務為醫療器材市場帶來活水，但同時也形成新的監管議題而必須採取適當的調整措施。美國FDA針對近年來呈爆炸性發展的醫療軟體產業不斷調整或制定新的監管框架，以兼顧使用者安全與新技術開展，並於2016年通過了極具改革意義的《21世紀治癒法》，且以此法修正了《聯邦食品藥物化妝品法》。 然而，新法實施後，關於個別醫用軟體是否納為不受FDA監管的醫療器材仍有法律認定上的灰色空間。舉例而言，倍受矚目的以人工智慧為核心技術的CDS軟體，在新法框架下似乎可能存在於監管紅線的兩側。根據新修正之《聯邦食品藥物化妝品法》，一CDS軟體是否屬於醫療器材軟體，關鍵在於醫師能否「獨立審查」從而「非主要依賴」軟體所提供之臨床建議。也由於此要件概念較為模糊，FDA後續在2017年發布《臨床與病患決策支持軟體指南草案》為此提供進一步解釋，然而仍無法妥適處理人工智慧機器學習技術所導致的演算法「該如何理解？」、「透明度該如何認定？」等問題。更甚者，從整體醫療服務體系納入人工智慧協助臨床決策診斷之趨勢觀之，未來醫療專業人員的獨立判斷是否會逐漸被演算法取代？未來人工智慧軟體與醫療專業人員之責任該如何區分？都是醞釀當中的重要議題，值得持續關注。 [1] 21 U.S. Code §360j [2] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(A) [3] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(B) [4] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(C) [5] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(D) [6] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(E) [7] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(E)(i) [8] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(E)(ii) [9] FD&C Act Sec. 520(o)(1)(E)(iii) [10] “Enabling such health care professionals to independently review the bases for such recommendations that such software presents so that it is not the intent that such health care professional rely primary on any of such recommendations to make clinical diagnosis or treatment decisions regarding individual patient.” FD&C Act, Sec. 520(O)(1)(E)(iii) [11] FOOD AND DRUG ADMINISTRATION[FDA], Clinical and Patient Decision Support Software-Draft Guidance for Industry and Food and Drug Administration (2017), .at 8 https://www.fda.gov/downloads/medicaldevices/deviceregulationandguidance/guidancedocuments/ucm587819.pdf (last visited Sep. 21, 2018) [12] 原文為 “The sources supporting the recommendation or underlying the rationale for the recommendation should be identified and easily accessible to the intended user, understandable by the intended user (e.g., data points whose meaning is well understood by the intended user), and publicly available (e.g., clinical practice guidelines, published literature)”, id, at 8 [13] FOOD AND DRUG ADMINISTRATION[FDA], supra note 11 [14]FOOD AND DRUG ADMINISTRATION[FDA], supra note 11 [15] 21th Century Cures Act, Sec. 3060(b) [16] Barbara J. Evans & Pilar Ossorio, The Challenge of Regulating Clinical Decision Support Software after 21st Century Cures. AMERICAN JOURNAL OF LAW AND MEDICINE (2018), https://papers.ssrn.com/sol3/Delivery.cfm/SSRN_ID3142822_code1078988.pdf?abstractid=3142822&mirid=1 (last visited Sep. 21, 2018) [17] Id. [18] Gail H. Javitt & J.D., M.P.H., ANESTHESIOLOGY, Regulatory Landscape for Clinical Decision Support Technology (2018), http://anesthesiology.pubs.asahq.org/article.aspx?articleid=2669863 (last visited Sep. 21, 2018) [19] REGULATIONS.GOV, Clinical and Patient Decision Support Software; Draft Guidance for Industry and Food and Drug Administration Staff; Availability(Dec. 8, 2017) https://www.regulations.gov/docketBrowser?rpp=25&po=0&dct=PS&D=FDA-2017-D-6569&refD=FDA-2017-D-6569-0001 (last visited Sep. 25, 2018)
機關實體安全維護現行法制與實務運作之研析（下）機關實體安全維護現行法制與實務運作之研析（下） 科技法律研究所 2013年08月25日 貳、澳洲防護性安全政策架構：機關實體安全維護政策暨相關規範 一、「防護性安全政策架構」概說 防護性安全政策架構（Protective Security Policy Framework）[1]由澳洲司法部（Attorney-General’s Department）發布，最新版本修訂於101年12月，其宗旨在協助機關有效鑑別安全風險容忍度的等級、達成安全維護之要求並因應各機關業務目標發展適合的安全文化，同時也能達到預期的行政效能、獲得人民及國際間的信任。其架構設計成四個層次。 最上層為「政府業務安全性指令（Directive on the security of government business）」，屬於防護性安全政策架構的基石，訂明機關及委外廠商的安全性要求。第二層進一步訂定「核心政策/法定強制要求（Core Policies/Mandatory Requirements）」，核心政策從三大面向出發：人員安全、資訊安全及實體安全。第三層則分別就三大核心政策制訂細節性的實施指引、安全保護措施和風險管理文件的範本，包含應用標準，使所有機關作法具一致性，使跨部門的業務執行更加順暢。最末層則為「機關特定防護安全政策與程序（Agency-Specific Protective Security Policies& Procedures）」，協助機關發展出合乎自身特性和業務需求的專屬政策和程序，同時補充和支援其他機關的的營運程序。 二、機關實體安全管理指引：管制區及風險減輕控制[2] 本指引的規範客體為政府機關內所有人員及接受政府機關委外安全維護服務的承包商（contractor）及個人。保護範圍涵蓋所有政府設備設施、實體資產及機關人員駐點場所，但若澳洲法律有比本指引更嚴格的要求，應優先遵守。規範內容可分成四大項：降低風險與確保措施（risk mitigation and assurance measure）、管制區方法論及要求（the security zones methodology and requirements）、個別控制要素（detail of individual control measures）、行政管理上的實體安全要素（Physical security elements in administrative security）。 （一） 降低風險與確保措施 機關應依指定之標準和要求進行風險評估[3]及風險管理[4]。風險評估是設計安全維護措施的基礎，且至少每兩年便應重新評估。又機關可能因為某些特別的原因易生潛在的特定威脅，需要額外的加強實體安全性，機關可以透過檢視自己業務是否具爭議性、辦公場所地區犯罪發生率、出入訪客數量及以往發生衝突的機率、是否因持有特定資訊或資產而易於成為攻擊目標、設施是否與民間企業共構及其他誘因等進行風險評估。 接著，機關應依風險程度差異區分不同安全等級的工作區，或區分上下班時間，評估可能遇到不同的風險。例如，上班時間會有洽公民眾或訪客，需特別注意內部威脅；下班後則要特別注意外部入侵問題。又辦公室動線的設計與有效的安全控制攸關，故可以考慮進行「關鍵路徑規劃（Critical path）」，亦即在動線設計上，讓可能的外來危險入侵到辦公場所核心領域的成功時間盡可能延長，使應變小組有時間偵測、延遲並能及時回應跟阻止入侵。最後，機關若能擁有獨立建物時，於設計時需考量「透過環境設計預防犯罪（Crime prevention through environmental design/CPTED ）」，避免建物有太多死角而易於進行不法或犯罪行為[5]。 （二）管制區方法論及要求 管制區（Security Zone）共分為五個安全等級，也就是依風險評估劃分工作區，並賦予相應的控管措施[6]。機關得按自身需求決定要設置幾個等級的管制區。例如，一級管制區指公眾可出入的場所、車輛會不斷進出的作業區，故得使用、儲存的資訊及資產敏感性不得超過一定等級；二級管制區是所有員工及委外廠商的自由出入的區域，公眾在一定條件下得出入，通常是指標準辦公場所、機場工作區或具一定隔離、出入管制措施的訪客區或展示區；三級以上管制區則對於能進出的內部人員的資格益加限縮，且外部人士或委外廠商可能需由專人全程護送，同時也能使用或儲存高重要性的資產和資訊，如情報機構本身即屬五級管制區。 （三）個別控制要素 此部分在提供機關判斷、選擇控制措施的準則，機關可以根據風險評估的結果選擇相應的安全控制措施，共分為15項，主要包括了澳洲安全建設及設備委員會（The Security Construction Equipment Committee/SCEC）認可的產品目錄清單及產品選擇標準的指導手冊、建築物安全配備的標準、警報系統與相關設備、門禁管制、訪客管控、警衛與保全人員的聘用、安全置物箱或保險庫及周遭環境的安全管制（Perimeter access control）等。 又警衛與保全人員之聘用，必須擇用有證照者。澳洲依行政區有不同的保全證照制度與規定[7]，以澳洲首都區（ACT）為例，主要係依2003年保全業法（Security Industry Act 2003）[8]、2011年保全業修正法（Security Industry Amendment Act 2011）[9]及2003保全業規則（Security Industry Regulation 2003）[10]，證照共分五種：保全公司證照、保全人員證照、保全教官證照、見習保全證照及臨時保全證照。保全證照每三年需換發一次。另外，若在販賣酒精的場所工作或需使用槍枝，則需另外取得許可。 澳洲保全業的主管機關為法制服務辦公室（Office of Regulatory Service），職掌教育訓練、監督與查核、自我規範、資訊分享及強制執行。主要查核項目為定期檢查及工時外的抽查（afterhours inspection），前者著重於申訴案，證照的暫時中止或撤銷懲處；後者著重於高風險事件，例如非法經營的保全公司、不適當行為及保全業非法雇用未成年人員等[11]。 （四）行政管理上的實體安全要素 在行政作業程序上，機關得運用一些實體設備設施達成安全管理的需求，例如在傳遞小量的實體資產或資訊（如公文紙本）至其他機關，應使用保險箱、集裝箱；又銷毀機密紙本時使用碎紙機或水銷方式等。 三、防護性安全管理指引：委外服務與職能安全性 [12] 本指引在協助機關將業務委外時，如何建立完善的委外政策和擬定契約，詳述防護性安全政策架構4.12節以及機關要如何遵守政策架構下第12條規定：「機關必須確定委外服務廠商遵守本政策架構及所有的防護性安全規則書（protective security protocols）的要求」。由於委外服務的執行人員能夠進入機關內部辦公場所、接近機關資訊資產，故機關有責任建立人員安全控管程序（necessary personnel security procedures），管理委外服務的安全性風險。本指引提供一個持續性、結構性的方法幫助機關決定：委外廠商經營場所應有的安全維護措施、委外廠商使用人員的安全調查程序（security clearance requirements）及契約中安全管理措施的約定（protective security management arrangements）[13]。 契約中必須明訂委外廠商應遵守的相關法律規定、機關所需的必要安全維護要求與遵守期間、規律和持續性的監督辦法（例如機關代表可進入委外廠商的經營場所進行查核，檢視各項紀錄或設備設施）及危安事件發生時廠商的通報義務。機關依防護性安全政策架構所擬訂獨有的政策與程序，其內容必須於契約中明確的約定，不允許概括約定委外廠商必須遵守防護性安全政策架構。又機關的安全性要求可能會隨時間而變化，所以該部分的約定宜與本約分開，以利日後修正與變更。 若委外廠商的執行人員因業務得接近機密或敏感性資訊資產，必須通過安全查核程序（Security Clearance）[14]；若不需接受安全查核，則需簽署保密條款（Non-Disclosure Agreement），機關應諮詢法律專業意見制訂屬於機關本身特定的保密條款[15]，有複委外情形時亦同。機關可以從澳洲政府安全調查局（Australian Government Security Vetting Agency /AGSVA）調出相關人員的安全調查資料，如果該人員擁有尚未逾期且屬機關需求等級的安全資格，機關就不需要再做一次調查。 參、建議與結語 藉由對澳洲立法例之研析，可發現澳洲對於機關的辦公場所、設備設施及出入之內外部人員的控管，有嚴謹縝密的管理機制與具體標準供機關依循。相較於此，我國相關法制框架尚有強化空間，建置更明確性、細節性之規範及標準作業流程。例如我國法制上僅有「責任區」的概念，可考慮引進「管制區」及「關鍵路徑規劃」等項目。其次，機關宜將自訂的安全維護機制確實內化至與委外保全業者的契約內，訂明權利義務關係、落實監督管理辦法、監控畫面資料儲存、備份和刪除方式及保密義務範圍（如機關監視系統配置、巡邏時間）等，另考量當機關日後對於安全性要求之修正與變更可能，委外契約與安全性要求的細部文件宜分開訂立。至人員管控部分，應重視預防勝於治療之概念，於適當時（例如對負責監控機關內部監視系統或夜間巡邏等對機關生態、人員活動及弱點相當清楚者）採取如澳洲的安全查核程序，對人員擔任保全工作的適性程度進行評價，而不僅以保全業法所訂之資格條件作為唯一判準。 末者，機關之實體安全維護，是否適合全權委外保全業者，尤以本身屬高重要性的機敏機關而言，值得再斟酌，在保全人員素質頗受爭議與警政機關因業務繁重而無法有效輔導管理保全業的困境下，或可考慮是否有必要在組織內編列專職維安人員。 [1]Australian Government: Attorney-General’s Department （2012, December）. Protective Security Policy Framework-securing Government business. Version1.5. Retrieved from http://www.protectivesecurity.gov.au/pspf/Documents/Protective%20Security%20Policy%20Framework%20amended%20December%202012.pdf （last accessed May.29,2013） [2]Australian Government: Attorney-General’s Department （2011, June）, Physical security management guidelines: Security zones and risk mitigation control measures, Retrieved from http://www.protectivesecurity.gov.au/physicalsecurity/Documents/Security-zones-and-risk-mitigation-control-measures.pdf ,下稱「本指引」. [3]Australian Standard AS/NZS ISO 31000:2009 Risk Management–Principles and guidelines, Australian Standards HB 167:2006 Security risk management. [4]Australian Standards HB 167:2006 Security risk management . [5]相關建議可參考以下連結：Designing Out Crime: crime prevention through environmental design,Crime Prevention through Environmental Design Guidelines for Queensland. [6]詳細規定由機關安全顧問（Agency security advisers /ASAs）發布，請參本指引第15至20頁 [7]Australian Security Industry Association Limited （n.d.）. Information about security licensing requirements and regulators in each state or territory. Retrieved from http://www.asial.com.au/Whoshouldholdasecuritylicence.（last accessed June.4,2013）. [8]ACT Government（n.d.）. Security Industry Act 2003..Retrieved from http://www.legislation.act.gov.au/a/2003-4/default.asp（last accessed June.4,2013） . [9]ACT Government（n.d.）. Security Industry Amendment Act 2011. Retrieved from http://www.legislation.act.gov.au/a/2011-37/ （last accessed June.4,2013）.其他相關規範請參http://www.ors.act.gov.au/industry/security_industry/legislation （last accessed June.4,2013）. [10]ACT Government（n.d.）. Security Industry Regulation 2003. Retrieved from http://www.legislation.act.gov.au/sl/2003-30/default.asp （last accessed June.4,2013）. [11]ACT Government（n.d.）.Security Industry Licensing Practice Manual. Retrieved from http://www.ors.act.gov.au/publication/view/1689/title/security-industry-licensing-practice-manual （last accessed June.4,2013）. [12]Australian Government: Attorney-General’s Department （2011, September）. Protective security governance guidelines-security of outsources services and functions. Version1.0. Retrieved from http://www.protectivesecurity.gov.au/governance/contracting/Pages/Supporting-guidelines-for-contracting.aspx （last accessed June.7, 2013）. [13]「防護性安全措施」Protective security依澳洲政府所發佈的「專門術語詞彙表」（glossary of security terms）的定義，指一套包括程序、實體、人員及資訊四大方向的安全維護措施，保護資訊、機關機能運作、內部人員和外部訪客。請參http://www.protectivesecurity.gov.au/pspf/Pages/PSPF-Glossary-of-terms.aspx [14]請參PSPF Australian Government personnel security core policy – PERSEC 1.。 [15]請參本指引第11頁的附件A：NDA範本。
日本東京大學透過Proprius21專案促進產學合作Proprius21專案乃是日本東京大學提供企業界可以與該校共同進行研究的一種機制，屬產學合作方式之一。此專案之提出，係該校有鑒於過去產業界與學術界合作進行共同研究的模式，多以特定的企業與特定的研究室間進行一對一的研究為主。然此一共同研究方式雖可讓大學所產出的知識貢獻給社會。但仍嫌規模過小，課題及責任分擔或目標成果不夠明確，所以需要一個可以創造更大規模的創新的機制。基此，東京大學希望透過Proprius21專案創造一個可由該校內部數個單位或研究室，共同參與大型研究主題的專案，以實現從多樣化的觀點來因應數個或一個企業需求之共同研究（多對多或多對一），並結合校內能量完成提案的機制。 東京大學規劃在校內以三階段活動進行Proprius21專案：(1)公開交換意見，即讓「產業界與學術界相遇的場合」的廣場活動。(2)濃縮出最佳的主題，以及尋找最佳成員之個別活動。(3)由成員縝密地製作計畫，由成員以外的人審視計畫內容，打造一個更為優質計劃的篩選活動。 為了推動Proprius21專案，東京大學係由產學合作研究推進部協助日本企業與校內研究人員進行個別的會議及研討會或研習營等活動，同時也針對企業在決定研究主題後，至計畫成案為止間之各階段提供各種支援。此外，該部人員也會接受來自產業界的諮詢，並在製作計畫之際，適當地介紹校內的職員，提供技術建議或審視計畫的內容等各種支援。
英國Royal Free國家健康服務基金信託與Google DeepMind間的資料分享協議違反英國資料保護法英國資訊委員辦公室（Information Commissioner’s Office, ICO）於2017年7月公告Royal Free國家健康服務基金信託（Royal Free London NHS Foundation Trust）與Google人工智慧研究室DeepMind之間的資料分享協議，違反資料保護法（Data Protection Act）。 該協議之目的在使DeepMind利用Royal Free所提供的醫療資料，開發一款名為Streams的應用程式，透過人工智慧系統分析得知病患惡化之情況，並以手機警示方式通知臨床醫生。由於涉及病患的可識別個人資料且人數多達160萬人，協議的合法性，尤其在資料分享是否經病患同意方面，受到質疑。 Royal Free與DeepMind主張因應用程式是直接對病患進行醫療照護，具有病患默示同意（implied consent）之正當基礎，且資料經加密後才傳給DeepMind。惟經ICO調查結果如下： 就資料將被使用作為應用程式測試一事，病患未獲充分告知亦無合理期待； 雖執行隱私影響評估，惟僅於資料傳給DeepMind後才進行，無法發揮事前評估作用； 應用程式尚在測試階段，無法說明揭露160萬病患紀錄的必要性與手段合理性。 目前Royal Free已承諾改進以確保其行為合法性。ICO之認定突顯創新不應以「減損法律對基本隱私權保障」作為代價。