歐盟法院在2017年3月9日針對其於同日所公布的判決發布新聞稿,指出該院認定公司資料登記中的個人資料於此案中並無被遺忘權之適用。
該案件起源於2007年義大利的Manni先生對雷契商業登記處(Lecce Chamber of Commerce)所提之爭訟。在由雷契法院(Tribunal di Lecce)受理的案件中,Manni先生主張其所承接觀光性建案乃因商業登記處之資料清楚顯示其於1992年間擔任負責人的公司倒閉之影響而無法成交。
在一審判決中,雷契地方法院命雷契商業登記處將Manni先生與其之前所任職公司後來進入清算程序之聯結匿名化,並應對其為損害賠償。嗣後,雷契商業登記處向義大利最高法院(Corte suprema di cassazione)提起上訴,該院則決定聲請歐盟法院的先訴裁定(preliminary uuling)程序。
歐盟法院的判決指出:公司登記資料的公開性質,乃基於確保公司間以及與第三人間之法律安定性,特別是對於有意願入股上市公司或股份有限公司的第三人之利益。考量本案所涉法律權利之範圍,以及這些權利限制資料存取的時間在會員國各有所異,歐盟法院認為本案所涉之事實並不足以正當化系爭資料近用之限制,但其亦不排除未來有不同的可能,但須個案判斷。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
愛爾蘭資料保護委員會(Data Protection Commission,DPC)於今(2021)年9月宣告WhatsApp Ireland Limited(下稱WhatsApp)違反歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation,GDPR)並處以高額裁罰。 DPC自2018年12月起主動調查WhatsApp是否違反GDPR下的透明化義務,包括WhatsApp透過其軟體蒐集用戶與非用戶的個人資料時,是否有依GDPR第12條至第14條提供包括個資處理目的、法律依據等相關資訊,以及該資訊有無符合透明化原則等,其中又以WhatsApp是否提供「如何與其他關係企業(如Facebook)分享個資」之相關資訊為調查重點。 歷經長時間的調查,DPC作為本案領導監管機關(lead supervisory authority),於2020年12月依GDPR第60條提交裁決草案予其他相關監管機關(supervisory authorities concerned)審議。惟DPC與其他相關監管機關就該裁決草案無法達成共識,DPC復於今年6月依GDPR第65條啟動爭議解決程序,而歐洲資料委員會(European Data Protection Board)在同年7月對裁決草案中的疑義做出有拘束力之結論,要求DPC提高草案中擬定的罰鍰金額。 DPC最終在今年9月2日公布正式裁決,認定WhatsApp未依第12條至第14條提供資訊予「非軟體用戶」之資料主體,而「軟體用戶」的部分也僅有41%符合規範,嚴重違反GDPR第5(1)(a)條透明化原則。據此,以母公司Facebook全集團營業額作為裁罰基準,DPC對WhatsApp處2.25億歐元之罰鍰,為GDPR生效以來第二高的裁罰,並限期3個月改善。
日本自動駕駛損害賠償責任研究會報告為釐清自駕車事故發生時,該如何適用日本《汽車賠償法》相關規定,國土交通省於2016年11月設置「自動駕駛損害賠償責任研究會」,檢討︰(1)自動駕駛是否適用《汽車賠償法》上運用供用者概念?(2)汽車製造商在自動駕駛事故損害中應負何種責任?(3)因資料謬誤、通訊不良、被駭等原因導致事故發生時應如何處理?(4)利用自動駕駛系統時發生之自損事故,是否屬於《汽車賠償法》保護範圍等議題,並於2018年3月公布研究報告。針對上述各點,研究會認為目前仍宜維持現行法上「運行供用者」責任,由具有支配行駛地位及行駛利益者負損害賠償責任,故自駕車製造商或因系統被駭導致失去以及支配行駛之地位及行駛利益者,不負運行供用者責任。此外,研究報告亦指出,從《汽車賠償法》立法意旨在於保護和汽車行駛無關之被害者,以及迅速使被害者得到救濟觀之,自動駕駛系統下之自損事故,應仍為《汽車賠償法》保護範圍所及。
當前日本車聯網面對之相關課題及策略目標日本總務省下設之實現車聯網社會研究會(Connected Car 社会の実現に向けた研究会,下稱車聯網研究會),於2017年4月19日第4次會議中提出當前日本車聯網面對之相關課題及策略目標。至目前為止日本智慧型運輸系統(Intelligent Transportation System)各自已發展出道路交通資訊通信系統(Vehicle Information and Communication System,簡稱VICS)、電子收費系統(Electronic Toll Collection System,簡稱ETC)、雷達防追撞(レーダー)等不同通訊技術,自動駕駛則發展至初期階段。日本當前發展中面臨其企業國際競爭力確保與強化、持續友善環境之可能性、高齡化及勞動生產力人口減少等問題。希望透過國家開發之系統及國際服務方式,利用交通資訊通信系統實現最佳的交通狀態,在人口稀少之地區利用無人駕駛系統,使駕駛不足之問題得以解決,對當地之購物及交通上可以加以協助。車聯網研究會設定之4大目標為: 零交通事故之社會 確保人之行動自由 便利、快速、安心之生活環境 生活方式的變化 透過利用車與車間通信等技術,降低事故之發生,普及車聯網等資通訊系統,車中行動模式之變革,並透過異業結合創造新的服務模式,達成安全、安心、便利之智慧聯網生活4大目標。
美國資訊安全分析新挑戰:巨量資料(Big Data)之應用在2013年的國際資訊安全會議(RSA Conference)上,資安專家紛紛表示,將Big Data技術應用於資訊安全分析的項目上,確實可以幫助企業建立更佳的情勢判斷能力,但在實際執行過程中是一大挑戰。 資安廠商如RSA和賽門鐵克公司,在會議上表示目前的策略是透過新的數據匯集、比對和分析協助企業篩選、過濾結構化和未結構化資料的威脅指標,這是傳統的特徵偵測(signature-based)安全工具無法做到的。 不像傳統的安全手段著重於阻斷攻擊,新的技術強調偵測並立即回應違犯行為,也就是提前遏止任何違犯行為,協助企業作全面性的偵測而不擔心有所遺漏。 由於越來越多的美國政府機關和民間企業遭受到針對性和持續性的攻擊,巨量資料技術的應用需求激增。企業內部都累積著大量的數據和多元的數據種類,而需要動新技術來保護這些數據資料免於惡意人士或對手的竊取或其他侵害行為。企業應該要因應實際面臨的威脅和所獲悉的威脅情報來建立安全模型,取代部署特定產品和外圍系統的防禦。 美國無論是政府機關或民間企業都被捲入了不對稱戰爭-對手是武器精良、準備充分並有嚴密組織的網路敵人。 「駭客只需要攻擊成功一次,但我們必須每次都是成功的」賽門鐵克的總裁deSouza表示。「因此與其專注的在阻擋所有威脅,更好的辦法是使用巨量資料技術偵測侵入行為並消解之」。而在會議中資安專家都肯認至少從理論上來說,以巨量資料技術強化資訊安全是很好的想法。 不過另有其他的說法,金融服務企業LSQ的首席安全及法務主管皮爾遜認為,許多人的電腦紀錄檔和所有的電子裝置都早就被侵入滲透了,這才是問題所在。他表示,目前現存的SIEM(安全性資訊及事件管理)工具可以讓企業聚集來自許多個安全設備的巨量登錄數據整合在同一系統內,但真正的問題是,SIEM工具必須要有能力分析數據並找出關聯性,如此才能偵測到駭客入侵的前兆證據和真實的入侵行為,這和彙整數據是不同的兩件事。許多企業所面臨的問題不是缺乏數據資料,而是要如何為資訊安全的目的建立關聯規則和應用方式,以有效率的方式找出有用的巨量數據並進行分析,和留下可供進行訴訟使用的證據。