由於數位環境下,歐盟著作權法架構在著作跨境使用上仍有不明確之處,因此歐執會於2016/09/14公布「歐盟單一數位市場之著作權指令」法案(Proposition de DIRECTIVE DU PARLEMENT EUROPÉEN ET DU CONSEIL sur le droit d’auteur dans le marché unique numérique)。法案產生背景是因為擬藉由此法案補充現行歐盟著作權規範架構之不足。
此法案涉及三大重點議題,包括:網路著作內容之跨境取得、歐盟著作權規則如何在數位及跨國環境下運作、以及歐盟著作權市場運作。
因應作品新型式數位使用及具跨境使用性質,法案對於科學研究上資料探索(la fouille de textes et de données)、以教育為目的使用及為文化遺產保存使用,於網路跨境使用上,賦予著作權法跨境使用例外。
其次,為便利VOD平台取得影視著作之授權使用,此法案要求會員國設立授權協商機制,由公正第三方,就數位著作授權,提供權利人及平台諮詢業務。又為簡化數位新聞出版品之授權,確保出版者對數位新聞業之投資,法案承認數位新聞出版者為著作鄰接權人。也就是說,針對新聞作品數位使用上,賦予數位新聞出版者重製權及公眾提供權(le droit de mise à disposition)。
另外為確保著作權授權市場運作,明定網路儲存及連接服務業者(ISP)雖可主張第三人免責規定,但仍負有採取適當及合比例性措施來保護網路著作權之義務;同時,要求授權作品(包含權利移轉)之事後使用資訊需透明化,若有權利金與使用收益比例不當之情形,會員國需有補償機制之救濟並提供替代性爭端解決機制,希望藉由促進著作經濟價值的正確評估,加強對著作人及表演人之保護。
簡而言之,指令目的在擴大歐盟內部使用接近(近用)受著作權保護之網路作品機會,促進受著作權保護作品得以跨境使用於教育、研究及文化保存,以確保數位著作權市場運作效益。
法案將依據歐盟立法程序分送歐盟議會及理事會審查。
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日本文部科學省於2022年3月發布「教育資訊安全政策指引」(教育情報セキュリティポリシーに関するガイドライン)修訂版本,該指引於2017年10月訂定,主要希望能作為各教育委員會或學校作成或修正資訊安全政策時的參考,本次修訂則是希望能具體、明確化之前的指引內容。本次修訂主要內容如下。 (1)增加校務用裝置安全措施的詳細說明: 充實「以風險為基礎的認證」(リスクベース認証)、「異常活動檢測」(ふるまい検知)、「惡意軟體之措施」(マルウェア対策)、「加密」(暗号化)、「單一登入的有效性」(SSOの有効性)等校務用裝置安全措施內容敘述。 (2)明確敘述如何實施網路隔離與控制存取權的相關措施: 對於校務用裝置實施網路隔離措施,並將網路分成校務系統或學習系統等不同系統,若運用精簡型電腦技術(シンクライアント技術)則可於同一裝置執行網路隔離。另外,針對校務用裝置攜入、攜出管理執行紀錄,並依實務運作調整控制存取權措施,例如安全侵害影響輕微者則可放寬限制以減輕管理者負擔。
簡介美國700MHz頻段之使用規劃 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。
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