美國聯邦上訴法院認定,美國政府不得強取境外伺服器資料

  微軟在美國政府索要用戶郵件的一起官司中獲得勝訴。美國政府第二巡迴上訴法院裁決,如果資料是儲存在美國境外伺服器,則不為美國聯邦政府的令狀效力所及。

  這件訴訟案源於2013年的一起涉外毒品案件中,紐約區法院發布了一項搜查令,要求微軟提供公司一名用戶的郵件和相關訊息。然而因為有些資料是存放在微軟公司在愛爾蘭的伺服器,因此微軟爭辯說郵件本身是儲存在愛爾蘭的,因此不應受到美國政府令狀效力所及。2014年聯邦地方法院再次要求微軟提供郵件內容——但微軟上訴到了聯邦第二巡迴法院。

  美國聯邦第二巡迴法院在判決中,認定基於《儲存通訊記錄法》(Stored Communications Act:SCA/下稱SCA)規定美國政府得以令狀要求連結網路使用者資料的規定並不適用於境外。法院所持理由為:
1. SCA規定搜索票/扣押票之核發應符合美國聯邦刑事訴訟法之相關規定,而美國聯邦刑事訴訟法第41條即規定搜索票/扣押票應由搜索/扣押標的物所在地之法院核發並交由該地或國內他地執法人員執行。
2. 法院曾於2010年之MORRISON ET AL. v. NATIONAL AUSTRALIA BANK LTD. ET AL.案判決理由中指明,如國會立法時認為某法規可能或必須有域外效力,應以明文定之,而SCA條文中並無任何規定寫明該法可於境外適用之。
3. SCA在第2703條所使用之搜索票/扣押票(warrant)一字,源自美國憲法增修條文第四條,即規定美國政府對其國內人民為搜索扣押時應以搜索票/扣押票(warrant)為之,且SCA更刻意以不同條款及不同強度區分搜索票/扣押票(warrant)與傳票(Subpoena),立法者之用意顯然是希望能以前者提供使用者更高度的隱私保護。 這是美國首例企業對獲取境外資料的政府搜查令提起上訴的案件,審判結果影響著美國法律界對於執法機關是否能就存放在世界上其他國家的美國用戶資料,進行合法調查。

相關連結
※ 美國聯邦上訴法院認定,美國政府不得強取境外伺服器資料, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7609&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/04/11)
引註此篇文章
你可能還會想看
美國與歐盟宣布跨大西洋資料保護框架

  美國和歐盟執委會於2022年3月25日宣布將建立新的跨大西洋資料保護框架(Trans-Atlantic Data Privacy Framework),該框架將促進美國與歐洲之間的資料流通,並解決歐盟法院在2020年宣布隱私盾協議(EU-U.S. Privacy Shield framework)無效時所提出的疑慮與問題。   該框架是重新建立美國與歐盟兩地個人資料傳輸的一個重要法律機制。美國承諾將實施新措施,以確保訊號情報活動(signals intelligence activities)是在必要且合法的國家安全目標下進行,並且不得不成比例地影響對個人隱私和公民自由的保護。基此,美國承諾的新措施包含強化美國訊號情報活動的隱私及公民自由保障機制、建立獨立且具約束力的救濟措施,以及強化美國情報機構對現有訊號情報活動的程序且分層監督。對於歐盟公民而言,將有全新且高標準的規範來保護個人資料;而對於美歐間的民眾和企業而言,該框架將可促進資料持續流動,足以鞏固歐美兩地每年高達一兆美元的跨境貿易,並使各種規模的企業能夠在彼此的市場中競爭。   資料流通對於美歐雙方的經濟關係以及所有企業而言都至關重要。事實上,美國和歐洲之間的資料流通所創造的經濟價值高達7.1兆美元,高居世界首位。在此背景下,新的跨大西洋資料隱私框架將強化美國與歐盟雙方對隱私、資料保護、法治和整體國家安全的共同承諾,未來美國與歐盟雙方將依此框架持續推進雙方各自相關的法律規範。

精品珠寶業者攻防戰-卡地亞控訴蒂芙尼竊取營業秘密

  今(2022)年2月28日卡地亞(Cartier)控訴精品珠寶領域的競爭對手蒂芙尼(Tiffany & Co.),聲稱其在卡地亞前員工的幫助下,竊取獨家商品的營業秘密。   歷峰北美公司(Richemont North America Inc.)旗下的卡地亞今年2月28日於美國紐約州法院起訴蒂芙尼和卡地亞前襄理(Junior Manager)梅根瑪莉諾(Megan Marino),控訴瑪莉諾於跳槽前下載卡地亞的高級珠寶業務機密資訊, 並於去年11月加入蒂芙尼後將資訊傳送給新同事。蒂芙尼發言人發出否認聲明,卡地亞的指控毫無根據。   根據訴訟聲明,蒂芙尼聘請瑪莉諾負責包括單價高達1000萬美元(約新台幣2.8億)的高級珠寶系列,蒂芙尼法律部門從卡地亞獲得通報後,於今年2月份解僱瑪莉諾,但卡地亞聲稱,蒂芙尼的高階主管已經獲得大量的卡地亞機密和營業秘密資訊。   這並非卡地亞第一次指控跳槽至蒂芙尼的前員工試圖竊取營業機密。2014年,卡地亞起訴一名前廣告主管,據稱其試圖讓她的前助理隨身攜帶機密資訊一同加入蒂芙尼,該訴訟於次年和解。   本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)

中國人行等十部委發布《關於促進互聯網金融健康發展的指導意見》

  為鼓勵金融創新,促進互聯網金融健康發展,明確監管責任,規範市場秩序,中國人民銀行、工業和信息化部、公安部、財政部、國家工商總局、國務院法制辦、中國銀行業監督管理委員會、中國證券監督管理委員會、中國保險監督管理委員會、國家互聯網信息辦公室,在經中國共產黨中央、國務院同意後,於7月18日聯合發布了《關於促進互聯網金融健康發展的指導意見》。(下稱《指導意見》)   該《指導意見》首次讓中國的互聯網金融正式從「野蠻生長」、「監管真空」,走向了「分類監管」和「有法可依」,按照《指導意見》,未來在監管職責劃分上,人民銀行將負責互聯網支付業務的監督管理;銀監會負責包括個體網路借貸和網路小額貸款在內的網路借貸以及互聯網信託和互聯網消費金融的監督管理;證監會負責股權式群眾募資和互聯網基金銷售的監督管理;保監會負責互聯網保險的監督管理。   同時,《指導意見》提出了一系列鼓勵創新、支援互聯網金融穩步發展的政策措施,積極鼓勵互聯網金融平臺、產品和服務創新,鼓勵從業機構相互合作,拓寬從業機構融資管道,堅持簡政放權和落實、完善財稅政策,推動信用基礎設施建設和配套服務體系建設。   值得注意的是,近年高速發展的借貸式群眾募資、股權式群眾募資以及網路支付等目前在中國互聯網金融領域主要的行業型態,在《指導意見》中形成框架性政策,上至監管原則,下至第三方存管等具體事項上,均有所涉及。由於《指導意見》是經由中共黨中央、國務院同意,再經中國人民銀行等十部委所發布,也說明了該意見的出臺是在中國共產黨中央和國務院的認可下制訂,是故若政策未出現重大轉向,該《指導意見》的規定待相關機關部門細化後,未來可預見將以法律、或行政法律等形式進一步頒布落實。

日本發布《資料品質管理指引》,強調歷程存證與溯源,建構可信任AI透明度

2025年12月,日本人工智慧安全研究所(AI Safety Institute,下稱AISI)與日本獨立行政法人情報處理推進機構(Information-technology Promotion Agency Japan,下稱IPA)共同發布《資料品質管理指引》(Data Quality Management Guidebook)。此指引旨於協助組織落實資料品質管理,以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進,垃圾出(Garbage in, Garbage out)」的難題,資料品質將直接影響AI的產出。因此,為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性,《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料,以資料生命週期分為8個階段,並特別強調透過資料溯源,方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段:組織高層應界定資料蒐集與利用之目的,並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段:此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料,應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料,並明確記錄後設資料(Metadata)。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊,包含資料的創建、轉檔(transformation)、傳輸及使用情況。因此,需要記錄資料的創建者、修改者或使用者,以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度,確保訓練資料進入AI系統時,即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段:重點在於AI標註(Labeling)品質管理,標註若不一致,將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理,即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容,並持續補充後設資料。此外,可添加浮水印(Watermarking)以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段(Data Processing):建立即時監控及異常通報機制,以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段:導入RAG(檢索增強生成)技術,檢索更多具參考性的資料來源,以提升AI系統之可靠性,並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段(Evaluation of Output):為確保產出內容準確,建議使用政府公開資料等具權威性資料來源(Authoritative Source of Truth, ASOT)作為評估資料集,搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性(Currentness),避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段(Deliver the Result):向使用者提供機器可讀的格式與後設資料,以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據,增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段(Decommissioning):當資料過時,應明確標示停止使用,若採取刪除,應留存刪除紀錄,確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調,完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎,有助組織確認內容準確性、決策歷程透明,方能最大化AI所帶來的價值。而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)》,同樣強調從源頭開始保護資料,歷程存證與溯源為關鍵,有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 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)

TOP