世界智慧財產權組織執行ICANN/UDRP決定之趨勢分析

刊登期別
2006年05月
 

※ 世界智慧財產權組織執行ICANN/UDRP決定之趨勢分析, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=764&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/01/07)
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美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用

  在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代,巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存,「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。   美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性,美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC),讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類,並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享,會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式,各資料版本會被強制整合為特別形式,但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失,對研究產生不利的限制。有鑑於此,為更有效益的應用巨量資料,Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論­­—資料湖泊(Data Lake),此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中,目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。   與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data),保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料,減少資源上處理數據的必要,讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性:1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake,該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時,可協助維持資料的來源與真實性,並得以不同形式的醫療數據進行分析項目,例如患者再住院可能性的預測分析。   但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險,尤其是醫療保健領域,因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得,因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障,在建立安全的Data Lake之前,必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。

加拿大政府致力捍衛個人資料隱私

  加拿大財政委員會主席克萊門(Tony Clement),概述了加拿大政府對於保護加拿大公民隱私的步驟,並詳細的列出政府機關官員對於隱私保護違犯行為的案件量。   政府對於看待人民隱私保護這件事情是非常重視的,特別是如何妥當的處理具敏感性個人資料的這個部分,我們認為是關鍵性的重點」部長克萊門表示。   人力資源及技能發展部部長芬蕾(Diane Finley)說:「我們對於所有違犯事件都會非常認真的面對,任何錯誤都是不能被接受的,為了預防和對抗將來可能發生的事故,我已經下達指示要求徹查本部門下所有員工處理個人資料的作業程序、更新網路防護機制以禁止入侵,機關人員需接受強制性的教育訓練,學習如何處理敏感性和個人資訊。我們政府一直持續推動保護個人資訊的安全維護措施、強化隱私保護、當有任何事故發生時,會執行嚴格的通報機制及規劃完善的應變措施」。   自2006年以來,政府所採取加強隱私保護,並實行嚴格通報機制的新興措施包括:   1.向隱私權委員會通報隱私侵害事故,並採取迅速措施進行解決   2.完成隱私衝擊評估,以建置新的或實質性修正相關措施與行動   3.徹底落實隱私權保護措施命令,要求所有聯邦政府機構必須建置解決侵犯隱私事件的應變計畫   4.制訂隱私權保護政策,要求所有聯邦政府機構,若發現有任何可能侵害加拿大公民隱私的行為時,必須立即通知隱私權委員會辦公室   5.為因應各類新型侵害隱私權之事件,應持續建立新的應變指引,協助各機構有統一的辨識標準和阻止措施。   「在最新年度報告中,隱私權委員會指出,退伍軍人事務局已經明確的公告隱私權保護是現階段非常重要的業務項目,該局正積極建立相關維護措施和計畫。」布萊尼部長表示。   「我們將繼續努力,與隱私權委員會辦公室密切合作,確保加拿大公民的隱私權保護」,部長克萊門回應道

青少年在網路使用安全的議題上需要更多的協助及指引

  為瞭解兒童及青少年透過行動裝置接取網路不當內容(inappropriate content)之情形,以及父母或監護人如何限制孩子使用網路設備等議題,英國通訊管理局(Office of Communications, Ofcom)委託英國第二大研究機構Ipsos MORI於2009年3-4月間,與797組7-16歲的兒童及青少年進行面對面的親子訪談,並於2009年9月公布該調查之研究結果。   根據該份兒童及青少年接取網路內容訪談的研究報告(Children’s and young people’s access to online content on mobile devices, games consoles and portable media players)顯示,分別有90%及74%的兒童及青少年透過遊戲裝置及行動電話使用接取網路,利用其他多媒體影音裝置上網的則占13%。另外有三分之二透過行動電話上網的使用者,可自由瀏覽及接取網路內容,而無任何內容分級或不當內容接取上的限制。該研究報告同時亦指出,對於使用行動電話上網的兒童及青少年,僅有10%的父母及監護人「非常關心」(major concerns)其瀏覽或接取不當網頁內容的問題;而使用遊戲裝置上網的兒童及青少年中,僅有11%的父母或監護人「非常關心」其對於接取或瀏覽不當內容之問題。對於兒童及青少年利用行動電話上網的管制議題上,父母及監護人多半透過通話及簡訊的使用量來限制兒童及青少年使用行動電話,而非直接要求兒童及青少年禁止其上網瀏覽不當的內容或教導其如何安全的使用網路。此外,就兒童及青少年本身使用網路所遇到的安全性問題上,介於11-16歲的青少年有54%表示,其需要有關如何維護隱私權及個人資料的建議與協助;而28%的青少年則提及,其需要資訊安全的建議,尤其是如何強化密碼及個人識別碼(personal identification numbers, PINs);至於7-11歲的兒童則多以「不知道」來回答調查問卷上的問題。   藉由該份研究報告數據的公開,英國政府開始針對兒童及青少年透過行動裝置使用網路之安全性問題進行研議,期望透過更多的宣導與教育,使父母及監護人更為關心兒童及青少年網路內容帶來的身心健康影響,並提昇父母、監護人、兒童及青少年對於網路使用的安全意識,以建立兒童及青少年對於網路安全的正確觀念。

歐盟執委會發布人工智慧創新政策套案

歐盟執委會(European Commission)於2024年1月24日發布AI創新政策套案(AI innovation package),將提供全面性的激勵措施,協助AI新創公司、中小企業與歐盟AI技術之發展。AI創新政策套案預計將修訂〈歐盟高效運算聯合承諾〉(the European High Performance Computing Joint Undertaking),以創建AI工廠(AI factories);成立AI辦公室(AI Office);並建立歐盟AI新創與創新交流(EU AI startup and innovation communication),重點分述如下: (1)AI工廠:歐盟執委會在將2027年前透過〈歐盟高效運算聯合承諾〉投資80億歐元,在歐盟境內建設全新的超級電腦,或升級現有高效運算設備,實現高速機器學習(fast machine learning)與訓練大型通用AI模型(large general-purpose AI models),使AI新創公司有機會使用超級電腦與大型通用AI模型來開發各種AI應用。並且,AI工廠將坐落於大型資料存儲中心(large-scale data storage facility)周圍,讓AI模型於訓練時可取得大量可靠的資料。其次,AI工廠將藉由開放超級電腦來吸引大量人才,包含學生、研究員、科學家與新創業者,以培養歐盟高階AI人才,供未來歐盟持續發展可信任的AI(Trustworthy AI)。 (2)AI辦公室:該辦公室將設置於歐盟執委會內,用於確認與協調歐盟成員國AI政策的一致性。此外,該辦公室未來亦將用於監督即將通過之歐盟《AI法案》(AI Act)的執行成效。 (3)歐盟AI新創與創新交流:歐盟執委會將透過〈展望歐洲〉(Horizon Europe)與〈數位歐洲計畫〉(Digital Europe Programme),在2027年前投入40億歐元的公部門與私人投資,俾利歐盟開發生成式AI(Generative AI)模型。該政策套案亦將加速歐盟共同資料空間(Common European Data Spaces)之發展,使歐洲企業得取得可靠且具價值性之資料來訓練AI模型。最後,執委會將啟動歐盟〈生成式AI倡議〉(GenAI4EU initiative),將AI工廠所訓練之生成式AI應用於工業用與服務型機器人、醫療保健、生物科技與化學、材料與電池、製造與工程、車輛移動、氣候變遷與環境保護、網路安全、太空、農業等實際領域,刺激產業創新發展,改善人類生活。

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