ECODIR之線上爭端解決機制介紹

刊登期別
2004年12月
 

※ ECODIR之線上爭端解決機制介紹, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=774&no=0&tp=1 (最後瀏覽日:2026/03/06)
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馬里蘭州去氧核醣核酸採集法(DNA Collection Act)引發隱私爭議

  2009年,馬里蘭州立法通過去氧核醣核酸(下稱DNA)採集法(DNA Collection Act),允許警方向已經被起訴但尚未定讞之犯罪嫌疑人採集DNA樣本,其適用對象主要在於暴力犯罪或一級竊盜案件。對此問題,美國大約有26州立有與馬里蘭州類似的法案,例如維吉尼亞州的執法單位對於暴力犯罪在經過逮捕後即可進行DNA採集。然而,該法案卻引發了隱私權利與公眾安全之平衡的爭論。   此次爭議爆發於Alonzo Jay King Jr. v. State of Maryland案,案件中Alonzo Jay King Jr.在2009年被起訴暴力攻擊,且因此被警方採集DNA,而後又在經過DNA比對之後,發現與2003年一宗強制性交案件所遺留下的DNA樣本符合,並據此判決Alonzo Jay King Jr.強制性交罪。本案經Alonzo Jay King Jr.上訴高等法院後,高等法院認為調查人員採集其基因資料並以之與舊案件進行比對,已經侵犯了美國憲法第四修正案所賦予人民的合理隱私期待,屬於不合法的搜索,並據此判決禁止向犯罪嫌疑人採集DNA樣本。本案目前正在最高法院上訴中,而最高法院首席法官John Roberts日前發布了一份命令,阻止了高等法院判決的生效,並使得馬里蘭州在最高法院作出判決之前仍然能夠採集DNA;全案預計將在10月進行聽證,未來,最高法院將如何判決,值得吾人注意。

Ofcom第八次電信與付費電視申訴報告

  Ofcom在今(2013)年3月公佈「2012年第四季電信與付費電視申訴報告書」(Telecoms and Pay TV Complaints Q4 2012),以履行2003年通信法(Communications Act 2003)第26條規定:Ofcom應公布通訊資訊與建議於消費者。是故,為維護消費者之權益,並促進市場競爭,Ofcom從2011年4月起每季公佈「電信申訴報告書」 (Telecoms Complaints);同年10月修訂為「電信與付費電視申訴報告書」(Telecoms and Pay Tv Complaints)。這份報告書不僅協助消費者選擇較好供應商,更意在促進業者服務品質,而從幾次報告書中顯示,業者們被投訴量確實持續下降,可見效果斐然。   Ofcom選擇市占率超過4%、且每月被投訴超過30次的市話、固網寬頻、行動通信服務(月租),與付費電視為調查對象,以維護統計信度。當消費者申訴具有綑綁式服務(bundled services)業者,則視其申訴是否涵蓋多種服務,以Sky同時具有電話、網路服務為例,當民眾申訴廣告不實後,則此申訴僅被記錄於網路服務。由於,民眾申訴範圍相當廣泛而難以統整,Ofcom僅向外界公布業者被投訴的次數,且有下述研究限制: 1.Ofcom僅蒐集本身受理的申訴數據,而其他組織、供應商所受理的,一概不納入報告書。 2.Ofcom雖力求數據的合理性,但不會檢驗消費者投訴的真實性。 3.當Ofcom倡導某些政策時(例如打及廣告不實),可能會導致某些業者申訴量提高。   在這次報告中,各領域被投訴最多的業者如下:Talk Talk於市話服務被投訴最多,被投訴的理由多數為服務缺失與相關服務爭議。Orange則在固網寬頻、行動通信服務(月租)受到最多申訴,其原因是Orange採取民眾購買寬頻服務後,方得再取得免費網路,以取代原本免費網路的提供。在付費電視上,則是BT Vision受到最多申訴,而內容多為提供服務與處理申訴之缺失。Ofcom期以公佈這些資訊,讓消費者得於每個領域選擇最好的供應商。

德國電信服務法下訊息儲存服務提供者之法律責任

日本發布利用AI時的安全威脅、風險調查報告書,呼籲企業留意利用AI服務時可能造成資料外洩之風險

日本獨立行政法人情報處理推進機構於2024年7月4日發布利用AI時的安全威脅、風險調查報告書。 隨著生成式AI的登場,日常生活以及執行業務上,利用AI的機會逐漸增加。另一方面,濫用或誤用AI等行為,可能造成網路攻擊、意外事件與資料外洩事件的發生。然而,利用AI時可能的潛在威脅或風險,尚未有充分的對應與討論。 本調查將AI區分為分辨式AI與生成式AI兩種類型,並對任職於企業、組織中的職員實施問卷調查,以掌握企業、組織於利用兩種類型之AI時,對於資料外洩風險的實際考量,並彙整如下: 1、已導入AI服務或預計導入AI服務的受調查者中,有61%的受調查者認為利用分辨式AI時,可能會導致營業秘密等資料外洩。顯示企業、組織已意識到利用分辨式AI可能帶來的資料外洩風險。 2、已導入AI利用或預計導入AI利用的受調查者中,有57%的受調查者認為錯誤利用生成式AI,或誤將資料輸入生成式AI中,有導致資料外洩之可能性。顯示企業、組織已意識到利用生成式AI可能造成之資料外洩風險。 日本調查報告顯示,在已導入AI利用或預計導入AI利用的受調查者中,過半數的受調查者已意識到兩種類型的AI可能造成的資料外洩風險。已導入AI服務,或未來預計導入AI服務之我國企業,如欲強化AI資料的可追溯性、透明性及可驗證性,可參考資策會科法所創意智財中心所發布之重要數位資料治理暨管理制度規範;如欲避免使用AI時導致營業秘密資料外洩,則可參考資策會科法所創意智財中心所發布之營業秘密保護管理規範,以降低AI利用可能導致之營業秘密資料外洩風險。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)

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