歐盟網路與資訊安全局於2016年11月(ENISA)提出醫院導入智慧聯網技術因應資訊安全之研究建議,此研究說明智慧醫院之ICT應用乃以風險評估為基礎,聚焦於相關威脅與弱點、分析網路攻擊情節,同時建立使用準則供醫院遵守。由於遠端病患照護之需求,將使醫院轉型,運用智慧解決機制之際,仍須考量安全防護問題,且醫院可能成為下一階段網路攻擊之目標,醫院導入智慧聯元件的同時,將增加攻擊媒介使醫院面對網路攻擊更加脆弱,因此,報告建議如下:
1.醫療照護機構應提供特定資訊安全防護,要求智慧聯網元件符合最佳安全措施。
2.智慧醫院應確認醫院內之物件及其如何進行網路連結,並根據所得資料採取相應措施。
3.設備製造商應將安全防護納入現有資安系統,並在設計系統與服務之初邀請健康照護機構參與。
在我國部分,2016年9月行政院生技產業策略諮議委員會議中即提到,強調將建立智慧健康生活創新服務模式,提供民眾必要健康資訊及更友善支持環境,同時結合ICT與精密機械及材料,發展智慧健康服務的模式。2016年11月,行政院推動「生醫產業創新推動方案」,藉由調適法規等方式統整醫療體系與運用ICT技術及異業整合,其中在智慧聯網應用下之資訊安全防護議題實屬重要。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
芬蘭科學院(Academy of Finland, AOF)是隸屬於芬蘭教育、科學及文化部的專業研究資助機構,旨在促進芬蘭科學研究的多樣化及國際化,資助前端突破性科學研究,提供科學技術及科學政策的專業知識,並加強科學研究的地位。芬蘭科學院最高決策單位為七人委員會,委員會主席由科學院院長出任。 底下設有:文化與社會、自然科學與工程、健康醫學以及環境與自然資源四個研究委員會。每一委員會設主席一人委員十人,任期三年。行政單位由大約一百位專家組成,主要工作為準備及執行七人委員會及各研究委員會的各項工作與決策,並撰寫科學報告和研究計畫。 其任務包括獎助大學與研究機構內的科學研究工作與團隊、參與多邊研究計畫的規劃與獎助、資助芬蘭研究人員參與國際研究計畫、評估科研計畫的品質及水準,以及科技政策專業諮詢等。研究範圍涵蓋建築、太空研究、細胞生物和心理學到電子和環境科學研究。
淺談攻擊性商標對於商標權之內容是否涉及對特定人士的產生不快或冒犯,以及國家是否有權禁止其註冊為商標之問題,我國法係在商標法第30條第1項第7款中規定,商標妨害公共秩序或善良風俗者,不得註冊;並經由經濟部智慧財產局訂定「商標妨害公共秩序或善良風俗審查基準」,建立認定準則,並認為應「考量註冊當時之社會環境,並就其指定使用商品或服務市場之情況、相關公眾之認知等因素綜合判斷」。 而在美國法中,亦有 Lee v. Tam一案,針對美國專利商標局 (United States Patent and Trademark Office, USPTO)是否有權依照 The Lanham Act第2條a款規定駁回商標申請的權利進行爭執,該條規定「包含不道德、欺騙、誹謗性、貶損或誤導他人(不論生死)、組織、信仰或國家象徵等意涵、或導致前者名譽受損之圖案,不可註冊為商標」。 該案在2015年12月22日於美國聯邦巡迴上訴法院進行判決,法院認為,儘管是具攻擊性的歧視言論,亦受到美國聯邦憲法第一修正案所保障,故美國政府不得以商標圖案的言論內容具攻擊性為理由,拒絕商標的註冊。本案經上訴於美國聯邦最高法院,最高法院於2016年9月29日已經同意其提起上訴,將對本案進行審理。
經濟部技術處研究機構智慧財產管理制度評鑑與台灣智慧財產管理規範(TIPS)驗證內容比較 NIH公布最新GWAS基因型與表現型數據資料庫分享近用方針經過了一整年向各界諮詢與彙整各方意見後,美國國家衛生研究院(NIH)於今年8月底,公布其所資助之GWAS基因型與表現型數據資料庫(genotype-phenotype datasets)之分享近用方針。此方針希望在保障研究參與者的個人隱私前提下,協助科學研究社群取得相關基因數據資料。GWAS數據資料對科學有顯著的幫助,並具有龐大的潛在公共利益,然而,提供個人的基因型與表現型資料進行科學研究,涉及個人隱私與秘密之保護,故具有高度的敏感性而受到大眾關切。 因此,NIH在訂定這項方針時,為了搜集各方意見,首先於去年5月,宣布計畫更新GWAS的數據資料分享政策,後於去年8月公開徵詢大眾對方針之意見,次又依據所蒐集之各方意見,於去年12月針對此分享政策舉辦會議進行討論,根據這些討論所形成之共識,併同NIH內部討論之結果,最後形成此項分享政策。 方針中指出,如何在促進科學研究之目的,與保護相關參與人的權利間取得平衡,是相當重要的議題,故本方針分別對研究人員近用之程序、基因數據資料的處理與參與者權利之保護進行詳細規範。舉例來說,本方針要求欲近用資料庫的研究人員,提供其研究必須使用此資料庫的書面說明資料;另外也會對所有存放在資料庫的數據資料進行去個人化處理,使該項資訊無法再以技術判別,並使用隨機方法加密,以確保參與者的隱私與保密資料不遭外洩。根據NIH表示,此方針雖然僅是對GWAS數據資料庫的近用作規範,但未來亦有意將其作為近用其他類似資料庫的規範參考架構。