聯網自動駕駛車(CAV)
聯網自動駕駛車（Connected and Autonomous Vehicles, CAV）是一種自動化聯網載具，係自動駕駛車以及互聯汽車兩種科技的集合，而CAV僅須符合其一即可稱之。按英國交通部的定義，自動駕駛車係為「無須稱職的駕駛者管理各種道路、交通與天候條件之下，能安全完成旅程的車輛。」目前上市產品中已可見部份自動駕駛車的身影，諸如自動路邊停車系統、先進輔助駕駛系統、自動緊急煞車系統等等。
互聯車輛科技允許車輛之間的互相溝通以及更廣泛聯網，目前已有的互聯車輛科技如動態導航系統、緊急求救系統(eCall)等，特別是歐盟欲規範未來新車都必備eCall系統，該系統可偵測事故發生並自動開啟安全氣囊、撥打求救電話並開啟全球定位系統(GPS)，以利醫護人員快速救援。目前有三種正在發展中，用以支援互聯車輛的科技：V2V(車輛之間互聯)、V2I(車輛與交通設備互聯)、V2X(車輛與任何適當的科技互聯)。而發展CAV有六種益處，包括提升行車安全、減少交通阻塞、減少碳排放、更多自由時間可運用、任何人都可平等地使用CAV以及改良道路之設計。
我國刻正實施行政院於2014年5月核定之第2階段「智慧電動車輛發展策略與行動方案」，推動智慧電動車整車及零組件性能提升，協助廠商提升製程及資訊應用功能；研析國際驗證及測試規範，完善智慧電動車產業價值鏈。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
孫承祥
法律研究員 編譯整理
https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=5&i=1&d=7600&no=57
菲律賓最高法院於2013年2月5日延長了之前（2012年10月9日）對於網路犯罪防制法（Cybercrime Prevention Act of 2012），所做出的120日暫時限制適用令（Temporary Restraining Order），表示此一法令暫時尚無法正式施行。對此，菲國參議員多表示贊成，而對於該法主要的批評包括過度侵害言論自由、違反程序正義、比例原則以及一事不兩罰原則，並可能導致「寒蟬效應」，先前聲請停止該法施行的相關人士則認為該法過於模糊且規範範圍過廣。 該法之具體適用爭議如：（1）ISP業者僅因刊登誹謗性言論，即可能遭致處罰。（2）該法12條授權主管機關可即時蒐集利用電腦系統之特定通訊資料。（3）網路使用者可能被認定為網路犯罪之幫助或教唆者而被處罰。（4）政府可能依據此法蒐集網路使用者之各種資料。 不過，菲國檢察總長Francis Jardeleza 對此則表示，此法雖有缺陷，但亦尚未至完全可廢止之程度。另外，尚有菲律賓全國記者聯盟（National Union of Journalists of the Philippines, NUJP）與菲律賓網路自由聯盟（Philippine Internet Freedom Alliance, PIFA）對此限制適用令表示支持，並認為對於法令與自由衝突爭議正方興未艾。
美國交通部提出自駕車全面性計畫，以促進自動駕駛系統規範環境之整合、透明性與現代化美國聯邦運輸部（US Department of Transportation）於2021年1月11日發布「自駕車全面性計畫（Automated Vehicles Comprehensive Plan, AVCP）」，建立了交通部促進合作、透明性與管制環境現代化，並將自動駕駛系統（Automated Driving Systems）安全整合入交通系統之策略。基於過去「自駕車政策4.0」建立之原則上，自駕車全面性計畫定義了三個目標以達成其願景： 促進合作與透明性：交通部將會促進其合作單位與利益相關人可取得清楚且可靠之資訊，包含自駕系統的能力與限制。 使管制環境現代化：交通部將會現代化相關規範並移除對創新車輛設計、特性與運作模組之不必要障礙，並發展專注於安全性之框架與工作以評估自駕車技術的安全表現。 運輸系統之整備：交通部將會與利害相關人合作實施安全的評估與整合自駕系統於運輸系統之基礎研究與行動，並促進安全性、效率與可取得性。 政策文件中也就相關目標提出了關鍵目的以及行動，包含先前交通部所提出的「自駕系統安全性框架（Framework for Automated Driving System Safety）」草案，將透過建立框架定義、評估並提供自駕系統的安全性需求，並同時保留創新發展之彈性；另外此政策文件也提出了如何將自駕系統融合現有技術應用之實際案例。交通部將會定期的檢視相關行動與計畫，以反應技術與產業發展，並減少重複性之行動，並將資源投注於重要領域。
從美國「聯邦風險與授權管理計畫」看我國促進政府部門導入雲端運算之策略與機制從美國「聯邦風險與授權管理計畫」看我國促進政府部門導入雲端運算之策略與機制 科技法律研究所 2013年07月03日 資訊科技的發展，從早期「超級電腦/大型電腦」、近期「個人電腦」，到即將邁入以超大規模數量電腦主機虛擬集結的「雲端運算」時代。雲端運算將電腦集中運用，未來電腦運算設施就像是水、電；資料儲存與應用就像是銀行，只要連上網路就可以使用，不必各自投資發展。因此，「雲端運算」未來將成為每個國家的重要基礎建設。 將雲端運算列為重要的產業發展重心，已是各國的趨勢，而運用雲端運算所帶來的效益，如節省經費、提升效率等，亦為普遍地承認，再加上公部門相較於民間，其擁有較多的經費及資源來進行雲端運算的導入，而藉由公部門導入雲端運算，可以帶動雲端運算產業的發展以及雲端運算應用的普及化。因此，各國均皆致力於促進公部門導入雲端運算。 然而，在雲端運算帶來龐大經濟效益的同時，伴隨而來的，是新的資訊管理議題，雲端安全防護聯盟（Cloud Security Alliance, CSA）提出了雲端運算可能遭遇的九大安全威脅 ： 一、資料外洩（Data Breaches） 二、資料遺失（Data Loss） 三、帳號被駭（Account Hijacking） 四、不安全的APIs程式（Insecure APIs） 五、拒絕服務（Denial of Service） 六、惡意的內部人員（Malicious Insiders） 七、濫用雲端服務（Abuse of Cloud Services） 八、審慎評鑑不足（Insufficient Due Diligence） 九、共享環境議題（Shared Technology Issues） 面對前述的安全威脅，政府部門在考量導入雲端服務時，首先面對的就是要探討如何在導入雲端運算後仍能維持資訊安全的強度，以及政府部門要從何尋找符合其需求的業者。 壹、事件摘要 美國政府在2010年12月發表了25項聯邦IT轉型重點政策，其中一項核心的政策便是「雲優先政策」（cloud first policy）。根據「雲優先政策」，聯邦機構必須在三個月內找出三項轉移到雲端的政府服務，並且要在一年內導入其中一項。 然而，此種新型態的雲端運算服務為聯邦機構帶來資安管理的新挑戰，傳統由各機關分頭洽談所導入資訊系統與應用規格之方法，並實施個別的資訊安全需求與政策的作法，對服務商而言，其所提供的相同服務，在各機關導入時，卻必須將受各個機關的審查，造成各機關投入過多的資源在審查程序上，導致政府資源的浪費，不但耗費時間、審查重複，且無法達到建構妥善操作程序的效果。 2012年6月6日，聯邦政府總務管理局（General Service Administration, GSA）宣布「聯邦風險與授權管理計畫」（Federal Risk and Authorization Management Program,以下稱FedRAMP）開始正式運作，GSA並表示，「FedRAMP」的正式運作，將解決美國政府在雲端產品及服務需求上，因各自導入之標準不一致所導致的系統相容性問題、重複投資浪費，並可降低各政府機關自行進行風險評估及管理相關系統所耗費的人力、金錢成本。預估該計畫可為美國政府節省高達40%的預算及費用，預期效益相當可觀。 「FedRAMP」的目的是要為全國政府機關針對雲端產品與服務的風險評估、授權管理以及持續監控等標準作業規範，建立一套可遵循之依據。未來所有雲端產品的服務提供者，都必須遵守及達到該計畫的標準規範，才能為美國政府機關提供雲端產品及服務。 貳、重點說明 「聯邦風險與授權管理計畫」主要由預算與管理辦公室（Office of Management and Budget, OMB）負責組織預算與管理；聯邦資訊長（the Federal Chief Information Officer，CIO）負責跨部門的整合；國土安全部(Department of Homeland Security, DHS)負責網際網路的監控與分析；總務管理局(General Services Administration, GSA) 則建立FedRAMP之架構與程序，並成立計畫管理辦公室（ Program Management Office， PMO）負責FedRAMP之操作與管理；以及國家科技研究所(National Institute of Science and Technology, NIST)負責提供技術分析與標準；最後由國防部(Department of Defense, DoD) 、國土安全部、總務管理局，組成共同授權委員會（Joint Authorization Board, JAB），負責對服務提供者的授權與定期檢視。 FedRAMP制度的精神在於「作一次並重複使用」（Do once ,Use Many Times），同一內容的雲端服務，透過FedRAMP，僅須經過一次的評估與授權，即得被多個機關所採用。早期各機關重複檢驗同一廠商的同一服務之安全性，造成資源浪費的問題，將可獲得解決。當其他機關欲採用雲端服務時，可透過FedRAMP，免去再一次的評估與驗證。 FedRAMP主要由第三方評估機構、對服務提供者的評估、以及持續監督與授權等三個部份所構成，簡單介紹如下： 一、第三方評估機構的認證 FedRAMP的特殊之處，在於雲端服務提供者應由通過FedRAMP認證的第三方評估機構（3PAO）來進行審查，而第三方評估機構欲通過認證，除了要符合FedRAMP的需求外，還必須具備雲端資訊系統的評估能力、備妥安全評估計畫、以及安全評估報告等，另外亦同時引進了ISO/IEC17020作為評估機構的資格。其認證程序如下： （一）申請檢視 機構首先必須符合ISO/IEC 17020 檢驗機構的品質與技術能力，並且自行檢視FedRAMP網站上的申請表，自行檢視是否合乎要求，然後決定是否提出申請。 （二）完成要求 機構須分別完成申請表所要求的系統安全計畫（system security plan, SSP）、系統評估計畫（system assessment plan, SAP）、安全評估報告（security assessment report, SAR）。於完成後向計畫管理辦公室提出申請。 （三）審查 在接受申請後，總務管理局會與ISO網路安全專家共同組成「專家審查委員會」（Expert Review Board , ERB），審查該申請。 （四）決議 審查完畢後，FedRAMP計畫管理辦公室（PMO）會檢視ERB的意見，決議是否通過該申請。 於通過申請後，該機構將會被列入FedRAMP官方網站（www.FedRAMP.gov）的第三方評估機構名單，目前為止，陸續已有十五個機構通過共同授權委員會的授權，日後得對雲端服務商進行評估。 二、對雲端服務提供者的評估 在「聯邦風險與授權管理計畫」的機制設計中，政府機關或雲端服務提供者任一方，皆可提出申請（Request）啟動雲端服務的安全性評估（Security Assessment）程序，此程序中共有四個主要階段： （一）提出申請 在申請人將所須文件初步填寫完畢之後，計畫管理辦公室（PMO）即會指派資訊系統安全官（Information Systems Security Officer, ISSO）進行指導，使之得進行安全控制、出具必要文件、並實施安全測試。之後，PMO會與雲端服務提供者簽署協議，並要求相關機關實施對雲端服務系統的安全性測試。 （二）檔案安全控管 雲端服務提供者必須作成系統安全計畫（System Security Plan, SSP），表明安全控制之實施方法，及其相關文件如IT系統永續計畫（IT Contingency Plan）、隱私衝擊調查（Privacy Impact Questionnaire），並送交ISSO進行審查，再由雲端服務提供者就對審查意見予以回覆之後，由ISSO將案件送至共同授權委員會（Joint Authorization Board, JAB）進行審查，以確認所提交的SSP安全措施符合雲端系統所需。 （三）進行安全測試 服務提供者與第三方評估機構（Third Party Assessment Organization, 3PAO）簽約，且由PMO約集雲端服務提供者與3PAO，確認雙方對於安全測試實施的期待與時程，再由3PAO獨立進行該雲端系統測試，並完成安全評估報告（Security Assessment Report, SAR），闡述評估結果並確認所暴露的風險。雲端服務提供者針對此評估結果，作成行動與查核點報告（Plan of Action & Milestones (POA&M)），以提出矯正弱點與殘餘風險（residual risks）的措施、資源與時程規劃。 雲端服務提供者再將前述SAR與POA&M提交予PMO，由JAB決定是否接受該弱點及其修正計畫，或者提出修正建議。倘若JAB可接受該弱點及其他因應措施，則由ISSO通知雲端服務提供者即將進入安全評估的最後階段。 （四）完成安全評估 雲端服務提供者將所有安全控制相關文件彙成單一的安全評估方案，並提出證明將確實執行其安全控制措施。由JAB檢視此方案，並作出最終決定是否授予「附條件之授權」（Provisional Authorization）。得到此授權的雲端服務提供者名單，將會被列在FedRAMP官方網站上。倘若雲端服務提供者未獲得此授權，PMO會指導如何進行重新申請。 三、持續的評估與授權 持續的評估與授權（ongoing Assessment and Authorization, A&A）通常也被稱為持續監控（Continuous Monitoring），在FedRAMP中第三個也是最後一個流程，透過持續的評估與授權機制，來確保雲端服務提供者持續的安全性授權。其中包含了三個主要層面： （一）操作的能見度 操作能見度的目標，是藉由自動化的方式來減少政府機構在監督作業上的行政耗費。亦即雲端服務提供者透過自動化的資料提供、定期提交具體控制的證據文件、以及年度自我認證報告等安全控制措施來說明操作的能見度，而不必政府機構另行要求。 （二）變更控制程序 雲端服務提供者更新她們的系統是常有的事，此處的變更控制程序並非針對例行性的維修或變更，而是要求若有發生影響臨時性授權或的顯著變更時，服務提供者必須提供此種具衝擊性變更的有效資訊，使FedRAMP得以評估此變更的影響與衝擊。 （三）事件回應 事件回應方面聚焦於新風險和漏洞的因應，服務提供者在發現影響授權的新風險或漏洞時，應向機構說明其針對保持系統安全的因應對策與作法。 參、事件評析 在各國紛紛投入雲端運算的推動熱潮中，我國也不能在此項產業推動中缺席。2010年4月，行政院科技顧問組（現已改組為行政院科技會報）責成經濟部，研擬「雲端運算產業發展方案」；2011年5月，行政院研究發展考核委員會亦公布了「第四階段電子化政府計畫」，在內部運作管理面向，將運用新興雲端運算技術推動以全國性的政府雲端應用服務，減少機關重複開發成本，並達成節能減碳效果。 雲端的安全問題，無論在私人企業或政府部門，均為選擇導入雲端服務的第一要務，「第四階段電子化政府計畫」中亦指出第四階段電子化政府將以雲端資安防護推動為重點，運用雲端運算技術，創新資安服務價值，確保政府資通安全防護。 然而，在服務提供者的安全性方面，我國並沒有像美國FedRAMP計畫般適度地提供服務提供者的安全性保證。對此，我國可借鏡各國的作法，適度的以透過公正第三方機構驗證，來消除雲端服務安全性的疑惑，並推動一個公開的平台，將通過驗證的廠商公布出來，提供公部門甚至私人企業作選擇，不僅可免去同一服務廠商不斷重複驗證的麻煩，亦可削減選擇上的難題，並藉此發展雲端資安技術與推動雲端產業，使我國的雲端環境能夠更臻成熟。
演算法歧視將適用於《紐澤西州反歧視法》2025年1月9日美國紐澤西州檢查總長與民權部（Division of Civil Rights, DCR）聯合發布「演算法歧視指引」（Guidance on Algorithmic Discrimination and the New Jersey Law Against Discrimination），指出《紐澤西州反歧視法》（the New Jersey Law Against Discrimination, LAD）亦適用於基於演算法所衍生的歧視。 隨著AI技術日趨成熟，社會各領域已大量導入自動化決策工具，雖然它們能提高決策效率但也增加了歧視發生之風險。指引的目的在於闡述自動化決策工具在AI設計、訓練或部署階段可能潛藏的歧視風險，亦列舉出在各類商業實務情境中常見的自動化決策工具，並說明它們可能會如何產生演算法歧視。以下分別說明《紐澤西州反歧視法》適用範圍，以及與演算法歧視有關的行為樣態。 一、《紐澤西州反歧視法》之適用主體及適用客體 《紐澤西州反歧視法》禁止在就業、住房及公共場所等領域所發生的一切歧視行為，其適用主體相當廣泛，包含但不限於下列對象：雇主、勞工組織、就業仲介機構、房東、房地產經紀人、公共場所之經營或管理者、以及任何教唆或協助歧視行為之個人；而該法之適用客體亦有明確定義，為具有受保護特徵（如性別、族裔、身心障礙等）之自然人或法人。 此外指引特別說明，即便適用主體無意歧視、或其所使用之自動化決策工具係由第三方所開發，只要發生歧視行為依然違反《紐澤西州反歧視法》。這是因為《紐澤西州反歧視法》係針對歧視所帶來的影響進行規範，儘管無意歧視，其所帶來的影響並不一定比故意歧視還要輕微。 二、 歧視行為的三種樣態 1.差別待遇歧視 差別待遇歧視係指適用主體基於受保護特徵而對適用客體施予不同對待。舉例而言，若房東使用自動化決策工具來評估黑人潛在租戶，但不評估其他族裔的潛在租戶，則會因為其選擇性使用自動化決策工具而構成歧視。 2.差別影響歧視 差別影響歧視係指適用主體的政策或行為對適用客體造成不成比例的負面影響，且該政策或行為未能證明具有正當性、非歧視性、或不存在較少歧視性的替代方案，則該政策或行為構成歧視。例如，某商店利用臉部辨識技術來偵測過去曾有偷竊紀錄的顧客，但該系統對配戴宗教頭巾的顧客較容易產生誤判，此亦可能構成歧視。 3.未提供合理調整 合理調整係指身心障礙者、宗教信仰者、懷孕者以及哺乳者，在不會對適用主體造成過度負擔的前提下，得向其提出合理請求，以符合自身的特殊需求。以身心障礙員工為例，若雇主使用了自動化決策工具來評估員工的工作表現（例如監測員工的休息時間是否過長），在未考量合理調整的情況下，該工具可能會過度針對身心障礙員工進而構成歧視。 為減少演算法歧視發生頻率，「演算法歧視指引」特別闡述自動化決策工具可能會出現的歧視行為及歧視樣態。此份指引的另一個意義在於，縱使目前紐澤西州並沒有一部監管AI的專法，但仍可以利用現行的法律去處理AI帶來的種種問題，以利在既有的法律架構內擴充法律的解釋來回應新科技的挑戰，並達到實質管制AI的效果。