歐盟網路與資訊安全局(ENISA)成立於2004年,目的在於確保歐盟內部網路與資訊安全保持在最高水準,同時也為執行2016年8月生效之歐盟網路和資訊系統安全指令(NIS- Directive),提高歐洲的網路安全準備,以防止並抵禦網路安全事件措施。計有84名工作人員,共同運作位於希臘的兩個辦公室:Heraklion (2005年成立之總部)辦公室;與雅典辦公室(2013年成立),以提高該機構的運作效率。
ENISA在NIS指令的執行中扮演重要的角色,任務包括支援歐盟機構、會員國國與產業界,快速對網路威脅與資訊安全問題做出反應。它也被要求在執行任務中協助各國間成立的合作小組。此外,更透過指令要求ENISA協助成員國與執委會,提供他的專業意見和建議。
ENISA戰略有五個面向:
•提供關鍵網路設施和資訊安全問題之資訊和專業知識。
•制定和執行歐盟網路政策。
•建立歐盟間跨國支援能力。
•培育網路與資訊安全社群的網路演習、協調與支援。
•促進各國間的合作關係。
由於ENISA在建立之後網路發展情勢有顯著的演變,其任務和目標應該因應新發展做出調整,故歐盟執委會也在2017年1月開始重新審視其設立之法律依據以應對新情勢發展。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
市面上強調奈米的產品充斥,舉凡從燈管、面膜、瓷磚等各種產品都宣稱是奈米產品,因此經濟部決定推動奈米標章認證制度。該制度的推行,可讓消費者對奈米產品有更正確的認知和信任,對於鼓勵廠商開發優良奈米產品也有正面影響。 經濟部於今年辦理第一階段的技術初審,共有六家廠商通過,預定十月中旬將要進行第二階段的跨部會複審,只要能通過複審審查,就可以取得奈米標章。 有鑒於 奈米技術工業納入新興重要策略性產業已在日前拍板定案,為避免奈米標章浮濫,而可能造成租稅浮濫,經濟部指出,未來該標章的核發審查將審慎把關,預期僅很少數廠商的奈米技術工業可成為新興產業。
猴子自拍照著作權爭議;美國法院:動物無法擁有著作權2015年1月6日,美國聯邦地區法官裁定,猴子用照相機自拍,猴子無法取得自拍照的著作權。 英國攝影師Slater在四年前,讓黑冠猴Naruto使用其相機,成功的拍出了罕見的黑冠猴自拍照;而攝影師Slater後來把這些自拍照收錄在出版書中,並同時在網路上公開,並獲得廣大迴響。但之後維基百科(Wikipedia)收進免費圖片資源中,供大眾免費下載使用,Slater認為則認為這些照片的著作權已經被英國官方認可屬於Slater所開設的公司,此認可應適用於全世界。惟美國著作權局在2014年最新政策中,認為著作權登記僅適用「人類作品」,據此Naruto之自拍照並不受著作權保障。 而善待動物組織PETA(People for the Ethical Treatment of Animals)組織也加入了著作權爭奪戰局,其認為由Naruto所拍攝自拍照,其著作權應屬於Naruto,但由於Naruto不懂如何行使權利,故由PETA代為管理著作權,相關收益均會用於保護黑冠猴,並且向舊金山聯邦法院提出告訴。美國聯邦法院則在2016年1月6日判決,目前著作權法仍未將保護範圍擴張至動物作品上,故Naruto並未擁有該自拍照著作權,自無PETA代掌著作權可能;PETA接獲判決後表示會提出上訴。
FDA發佈人工智慧/機器學習行動計畫美國食品藥物管理署(U.S. Food & Drug Administration, FDA)在2021年1月12日發布有關人工智慧醫療器材上市管理的「人工智慧/機器學習行動計畫」(Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan)。該行動計畫的制定背景係FDA認為上市後持續不斷更新演算法的機器學習醫療器材軟體(Software as Medical Device, SaMD),具有極高的診療潛力,將可有效改善醫療品質與病患福祉,因此自2019年以來,FDA嘗試提出新的上市後的監管框架構想,以突破現有醫療器材軟體需要「上市前鎖定演算法、上市後不得任意變更」的監管規定。 2019年4月,FDA發表了「使用人工智慧/機器學習演算法之醫療器材軟體變更之管理架構—討論文件」(Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine earning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) - Discussion Paper and Request for Feedback)。此一諮詢性質的文件當中提出,將來廠商可在上市前審查階段提交「事先訂定之變更控制計畫」(pre-determined change control plan),闡明以下內容:(1)SaMD預先規範(SaMD Pre-Specification, SPS):包含此產品未來可能的變更類型(如:輸入資料、性能、適應症)、變更範圍;(2)演算法變更程序(Algorithm Change Protocol, ACP):包含變更對應之處理流程、風險控制措施,以及如何確保軟體變更後之安全及有效性。 根據「人工智慧/機器學習行動計畫」內容所述,「事先訂定之變更控制計畫」構想被多數(包含病患團體在內)的利害關係人肯認,並於相關諮詢會議當中提出完善的細部建言。FDA將根據收到的反饋意見,於2021年以前正式提出有關人工智慧/機器學習上市後監管的指引草案(Draft Guidance),並持續研究提高演算法透明度、避免演算法偏見的方法。