加拿大隱私專員表示,其國人在美國雖享有一些隱私保護,但該保護主要係依賴不具法律效力之行政協議,因而相當脆弱。
隱私專員Daniel Therrien在一封致加拿大司法部長、公共安全部長及國防部長的公開信中,請求加拿大政府官員們向其對口之美國政府部門,要求藉由將加拿大列入美國國會去(2016)年通過之「司法賠償法案(Judicial Redress Act of 2015)」指定國家清單,以強化對其國人之隱私保護。隱私專員並表示,國人關切並請加拿大隱私專員辦公室(OPC)針對美國總統唐納.川普(Donald John Trump)所發布之行政命令進行影響評估,因其將排除非美國公民及合法永久居民隱私權法中關於個人可資識別資料之保護。
倘若加拿大能如同歐洲聯盟(European Union)及26個歐洲國家一般,於今年初時被列入前述指定清單,則其公民即可透過美國法院之強制執行,獲得隱私保障。此外亦可同時強化行政協議,如:美加邊境安全行動計劃(Canada-U.S. Beyond the Border Action Plan)及其聯合隱私聲明原則(Joint Statement of Privacy Principles)給予加拿大人之保護。
聯合隱私聲明原則涵括12項,其重要者有:
1.善盡一切合理努力,確保個人資料之正確性,以及後續請求查閱及更正錯誤之權利。
2.個人資料適當安全維護措施。
3.蒐集個人資料之相關性及必要性。
4.當事人認為其隱私受侵害時,得受繼有國家當局之賠償。
5.公務機關之有效監督。
縱算美國隱私權法自始即從未適用於加拿大人,且前開行政命令亦未改變現況,該命令仍突顯出「在南邊境上對加拿大人個人資料保護的顯著差距」。 「作為一個長期盟友以及密切的貿易夥伴,加拿大應要求被給予和那些經指定列入清單之歐洲國家相同程度之保護。」
日前在澳洲GoogleInc(Google)成功的阻擋DmitriRystk(Rystk)以GOOGLEBAY申請註冊於第35類消費者市場情報服務(consumermarketinformationservices)的商標。 根據澳洲商標法規定,提出異議者,即商標權人-Google,必須要能立證其所註冊的服務或商品中與爭議商標申請人Rystk所申請註冊的商標所指定的服務,至少有包含一項跟消費者市場情報服務類似的服務或商品;並且GOOGLE與GOOGLEBAY有足以令人混淆誤認之虞。 Google提出的訴因為: 1) GOOGLEBAY乃是與GOOGLE有“欺矇性的”相似(deceptivelysimilar)商標 2) Rystk提出註冊申請(2006年06月16日)時,GOOGLE已經在澳洲有相當知名度 澳洲商標審查員認為消費者市場情報服務是一個很廣義的範圍,可以想見其中必然包括廣告服務。因此,它所指定的服務即包含類似於Google第1049124號註冊商標所包含的服務,其中包括透過網際網路散佈廣告。 澳洲商標審查員亦同時提到GOOGLE此造字的特殊性,及另一個造字EBAY皆無字典上的解釋,並且這兩個造字都跟網際網路有強烈的關聯。根據這個見解,消費者即有可能將GOOGLEBAY視為GOOGLE跟EBAY的結合造字,加上並沒有其他字義解釋的情況下,想當然爾會認為GOOGLEBAY與Google的事業有關,比如認為GOOGLEBAY是GOOGLE關係家族的商標之一。加上GOOGLE商標在澳洲亦有十足的知名度*,更能讓商標審查員同意如此“欺矇性的”相似商標有足以令人混淆誤認之虞。 在此特別一提的是澳洲的商標法修正後,在對商標註冊提出異議時,對以與著名商標有疑似混淆誤認的訴因中“欺矇性的”相似已不再是前提要素。因此,商標審查員核駁了Rystk的GOOGLEBAY註冊申請。 *註1:根據澳洲聯邦商標法第60條第1項,商標註冊可以因另一商標在註冊的優先權日前即已在澳洲獲得相當知名度而遭到異議
奈米科技之前瞻性規劃-以美國推行綠色奈米為中心 合成資料(synthetic data)「合成資料」(synthetic data)的出現,是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料,或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下,透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式,讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用,透過這個方法,資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下,使合成資料所訓練出來的分類模型(classifiers)不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中,最熱門的研究為運用「生成對抗網路」(Generative Adversarial Network, GAN)形成合成資料(亦有其他生成合成資料之方法),生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」(generator)與辨識網路(discriminator)對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果,使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料,也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室(Defense Science and Technology Laboratory, DSTL)於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告,此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司(BAE Systems)的應用智慧實驗室(Applied Intelligence Labs, AI Labs)執行「後勤科技調查」(Logistics Technology Investigations, LTI)計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一,探討在隱私考量下(privacy-preserving)「合成資料」當今技術發展情形,並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出,資料的種類多元且面向廣泛,包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等,針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同,也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估;報告指出,目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法,建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。
什麼是「瑞典創新夥伴計畫」?瑞典創新夥伴計劃(Innovation partnership programmes),起源於瑞典企業與創新部下屬的國家創新委員會所強調的三個社會挑戰:數字化,環境氣候變遷和人口老齡化。創新夥伴計畫最重要的任務,在於公部門、企業界和學術界間的交流,為社會挑戰尋求創新解決方案,同時加強瑞典的全球創新和競爭力。創新夥伴計畫具體可分為五項重點發展領域。 一、下一代交通:目標是成為運輸效率更高的社會,以智能方式運輸,使用更多的節能型車輛。 二、智慧城市:智慧城市係利用訊息和通訊技術提高政策服務的質量,提升效能和互動性,降低成本和資源消耗,改善公民與政府的聯繫。 三、循環經濟:開創世界資源的新途徑,目標是可持續和無毒的原料生產。包括糧食供應管理、能源問題、及循環生物經濟轉型。 四、生命科學:透過醫療、商業和學術界合作,研發創新藥物,使健保和醫療技術惠及社會,並運用數位技術為強化。 五、新材料:為刺激瑞典工業的廣泛數位化運用,必須在各種成熟行業、新創公司和研究環境中加強夥伴關係,提升瑞典的產業競爭力。