日本鑒於為減少交通事故與因應少子化,與汽車的ICT革命等議題,由國土交通省於2016年11月25日設立「自動駕駛戰略本部」(自動運転戦略本部),並於同年12月9日召開第一次會議。討論的範圍則包括:為實現自動駕駛的環境整備、自動駕駛技術的研發、普及與促進,以及為實現自動駕駛的實證與社會試驗。
會議結論則由國土交通大臣指示針對「車輛的技術基準」、「年長者事故對策」、「事故發生時的賠償規則」、「大卡車列隊行走」、「以非平地休息服務站為據點的自動駕駛服務」等議題速成立工作小組,將對自動駕駛所應用技術進行各類型實證試驗。
其中,在「以非平地休息服務站為據點的自動駕駛服務」方面,已於2017年2月展開補助試驗計畫的募集;預計驗證的項目有分別針對一般(搭載2-10人)以及大型車輛(10人以上),結合GPS、雷達、攝影機等來瞭解障礙物資訊的車輛自動控制技術。
而在「大卡車列隊行走」方面,國土交通省則是在2016年已開始的實證試驗基礎上持續拓展。未來在2019年中後,並規劃將驗證範圍擴展至高速公路上驗證更長距離的自動駕駛。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
加拿大聯邦政府與亞伯達省(Alberta)及英屬哥倫比亞省(British Columbia)的隱私委員會針對一般企業,聯合推出新的個人資料保護自我評量線上工具,該線上工具之內容包括風險管理、政策、記錄管理、人力資源安全、物理安全、系統安全、網路安全、無線、資料庫安全、作業系統、電子郵件和傳真安全、資料完整性和保護、存取控制、信息系統獲取,開發和維護、事件管理、業務連續性規劃、承諾等項目之評估測驗。 聯合制定該線上自我評量工具的隱私委員辦公室表示,該線上工具可用於任何私人組織,特別是小型及中小型企業,而且新的線上工具是針對企業為一全面性的評估,並且該評估的內容十分鉅細靡遺。另外,為了提供使用者於使用該線上工具時的靈活性,故使用者亦可以將重點放在最切合自己的企業的部分,亦即僅選擇其中一項或數項為自我評估的內容即可。 又,該線上自我評量工具會將使用者的自我評估和分析過程的結果做成結論,而使用者可以獲得該分析得出之結論,並將作成之結論用來有系統地為評估組織本身的個人資料保護安全性,並藉以提高個人資料保護的安全。
日本東京大學透過Proprius21專案促進產學合作Proprius21專案乃是日本東京大學提供企業界可以與該校共同進行研究的一種機制,屬產學合作方式之一。此專案之提出,係該校有鑒於過去產業界與學術界合作進行共同研究的模式,多以特定的企業與特定的研究室間進行一對一的研究為主。然此一共同研究方式雖可讓大學所產出的知識貢獻給社會。但仍嫌規模過小,課題及責任分擔或目標成果不夠明確,所以需要一個可以創造更大規模的創新的機制。基此,東京大學希望透過Proprius21專案創造一個可由該校內部數個單位或研究室,共同參與大型研究主題的專案,以實現從多樣化的觀點來因應數個或一個企業需求之共同研究(多對多或多對一),並結合校內能量完成提案的機制。 東京大學規劃在校內以三階段活動進行Proprius21專案:(1)公開交換意見,即讓「產業界與學術界相遇的場合」的廣場活動。(2)濃縮出最佳的主題,以及尋找最佳成員之個別活動。(3)由成員縝密地製作計畫,由成員以外的人審視計畫內容,打造一個更為優質計劃的篩選活動。 為了推動Proprius21專案,東京大學係由產學合作研究推進部協助日本企業與校內研究人員進行個別的會議及研討會或研習營等活動,同時也針對企業在決定研究主題後,至計畫成案為止間之各階段提供各種支援。此外,該部人員也會接受來自產業界的諮詢,並在製作計畫之際,適當地介紹校內的職員,提供技術建議或審視計畫的內容等各種支援。
IBM Watson Health與FDA合作研究區塊鏈技術之醫療運用根據專利資料庫公司IFI CLAIMS公佈2016年美國專利統計報告,IBM以8,088件專利再度蟬聯冠軍,其中多著重在人工智慧(artificial intelligence)、認知運算(cognitive computing)、及雲端(cloud)等技術領域,也有健康醫療相關專利。 近期IBM Health與美國食品藥品管理局(U.S. Food and Drug Administration)展開兩年期之合作研究,透過區塊鏈技術(blockchain)以安全且去中心化的方式進行數據共享,如:交換電子病歷、臨床試驗、基因數據、甚至過去難以取得的病患行動與穿戴裝置數據及物聯網(Internet of Things)數據等。 傳統上病患的病歷資訊存放於各診療單位或醫療機構,造成資訊管理效率及互通性較低,在區塊鏈技術的架構下,有效率的將大量且多樣的醫療數據進行彙整,並藉審查追蹤紀錄以防止竄改,提升病歷數據傳輸管理的可靠性及安全性。在如此多元化的醫療數據共享環境下,有助於醫療診斷、更將能促進產業發展。 此外,過去病患穿戴裝置所測得的日常生理數據,不管在數據取得、或將該些數據應用至臨床診斷上皆存有許多問題,如今區塊鏈技術將能提高物聯網數據資訊之整合性。依調查顯示,預計有80%新創組織採用區塊鏈技術於物聯網數據管理與應用上。 其他應用商機更包括居家監控、慢性疾病管理、藥物整合(medication reconciliation)及供應鏈管理等。IBM預估,至2017年底將會有16%的健康醫療機構採用以區塊鏈技術為架構的管理工具,並預測十年內採用比例將達72%。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」
美國最高法院認定警方向通信業者取得嫌犯之通信之基地台位址資訊須持有搜索票繼2012年最高法院認為警方在無搜索令的情況下,以GPS追蹤裝置查探犯罪嫌疑人之位置資訊違反憲法第四修正案。最高法院於2017年6月5日,認為警方未持搜索票,而向電信公司取得犯罪嫌疑人過去127天共計12,898筆之行動通信基地台位置資訊(cell-site data)之行為,違反憲法第四修正案。 由於個人利用行動通訊服務時,必須透過基地台進行通訊,因而可藉由該基地台位置,得知每個人所在之區域位置,而此一通訊紀錄過去被電信公司視為一般的商業資訊,因為得知通訊基地台的位置資訊,無法直接得知個人所在的精準位置,僅能得知其概略所在地區。 因此,犯罪調查機關基於1979年 Smith v. Maryland案所建立之原則,即只要該個人資訊屬於企業的一般商業紀錄(normal business record),警方可以在無搜索令的情況下,向企業取得個人資訊, 此一原則又稱為第三方法則(third-party doctrine)。過去在地方法院或上訴法院的審理中,法院對此多持正面見解,認為只要該資料與進行中之犯罪偵查活動有實質關聯(relevant and material to an ongoing criminal investigation),警方即可向業者取得。大法官Sonia Sotomayor早在前述2012年GPS追蹤裝置案的協同意見書中表示,第三方法則不應適用在數位時代,例如用戶撥電話給客服人員,或以電子郵件回覆網路購物的賣方等,無數的日常活動已經大量的向第三方揭露許多資訊。 在數位時代,大量的個人資訊以電磁紀錄的形式掌握在第三方手中,本案最高法院的見解,將會對美國的犯罪調查機關在未持搜索令的情況下,更慎重的判斷向業者取得個人資訊做為犯罪偵查使用時,是否與憲法第四修正案有所違背。