日本自動駕駛戰略本部新近政策規劃
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」
徐彪豪
法律研究員 編譯整理
近期美國與中國大陸雙方針對貿易問題展開激烈攻防，起因為美國冀望透過「貿易戰」扭轉中美龐大的貿易逆差，而其中一個主要爭議點即為中國大陸日趨嚴重之侵權仿冒等問題。 中國大陸於第十三屆全國人大常委會表決通過最高人民法院提請審議的《關於專利等案件訴訟程式若干問題的決定》，批准最高人民法院設立知識產權法庭，主要審理專利等專業技術性較強的知識產權民事及行政上訴案件，以達成知識產權案件審理專門、集中及人員專業化之目的，提供更為專業之司法服務及保障。由最高人民法院知識產權法庭統一審理發明和實用新型專利為主之上訴案件，有利於對中外企業知識產權之保護，實現知識產權效力判斷與侵權判斷兩大訴訟程式和裁判標準的對接，以利解決機制上之裁判尺度不一問題，提高知識產權審判品質效率，提升司法公信力。 值得注意的是，最高人民法院知識產權法庭審理之案件，僅以不服知識產權一審判決、裁定中發明和實用新型專利等案件，其他上訴案件，仍由智慧財產權法院所在地的高級人民法院審理。中國大陸最高人民法院院長周強表示，知識產權法庭之設立，宣示平等保護中外市場主體知識產權，該知識產權法庭並不會處理與不正當競爭、商標或營業秘密有關之案件。
美國公布實施零信任架構相關資安實務指引美國公布實施零信任架構相關資安實務指引 資訊工業策進會科技法律研究所 2022年09月10日 美國國家標準技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）所管轄的國家網路安全卓越中心（National Cybersecurity Center of Excellence, NCCoE），於2022年8月前公布「NIST SP 1800-35實施零信任架構相關資安實務指引」（NIST Cybersecurity Practice Guide SP 1800-35, Implementing a Zero Trust Architecture）系列文件初稿共四份[1] ，並公開徵求意見。 壹、發布背景 此系列指引文件主要係回應美國白宮於2021年5月12日發布「改善國家資安行政命令」(Executive Oder on Improving the Nation’s Cybersecurity) [2]當中，要求聯邦政府採用現代化網路安全措施（Modernizing Federal Government Cybersecurity），邁向零信任架構（advance toward Zero Trust Architecture）的安全防護機制，以強化美國網路安全。 有鑑於5G網路、雲端服務、行動設備等科技快速發展，生活型態因疫情推動遠距工作、遠距醫療等趨勢，透過各類連線設備隨時隨地近用企業系統或資源進行遠端作業，皆使得傳統的網路安全邊界逐漸模糊，難以進行邊界防護，導致駭客可透過身分權限存取之監控缺失，對企業進行攻擊行動。為此NIST早於2020年8月已公布「SP 800-207零信任架構」（Zero Trust Architecture, ZTA）標準文件[3] ，協助企業基於風險評估建立和維護近用權限，如請求者的身分和角色、請求近用資源的設備狀況和憑證，以及所近用資源之敏感性等，避免企業資源被不當近用。 貳、內容摘要 考量企業於實施ZTA可能面臨相關挑戰，包含ZTA部署需要整合多種不同技術和確認技術差距以構建完整的ZTA架構；擔心ZTA可能會對環境運行或終端客戶體驗產生負面影響；整個組織對ZTA 缺乏共識，無法衡量組織的ZTA成熟度，難確定哪種ZTA方法最適合業務，並制定實施計畫等，NCCoE與合作者共同提出解決方案，以「NIST SP 800-207零信任架構」中的概念與原則，於2022年8月9日前發布實施零信任架構之實務指引系列文件初稿共四份，包含： 一、NIST SP 1800-35A：執行摘要（初稿）（NIST SP 1800-35A: Executive Summary (Preliminary Draft)） 主要針對資安技術長（chief information security and technology officers）等業務決策者所編寫，可使用該指引來瞭解企業於實施ZTA所可能遭遇挑戰與解決方案，實施ZTA所能帶來優點等。 二、NIST SP 1800-35B：方法、架構和安全特性（初稿）（NIST SP 1800-35B: Approach, Architecture, and Security Characteristics (Preliminary Draft)） 主要針對關注如何識別、理解、評估和降低風險的專案經理和中層管理決策者所編寫，闡述風險分析、安全/隱私控制對應業務流程方法（mappings）的設計理念與評估內容。 三、NIST SP 1800-35C：如何操作指引（初稿）（NIST SP 1800-35C: How-To Guides (Preliminary Draft)） 主要針對於現場部署安全工具的IT 專業人員所編寫，指導和說明特定資安產品的安裝、配置和整合，提供具體的技術實施細節，可全部或部分應用指引中所揭示的例示內容。 四、NIST SP 1800-35D：功能演示（初稿）（NIST SP 1800-35D: Functional Demonstrations (Preliminary Draft)） 此份指引主要在闡述商業應用技術如何被整合與使用以建構ZTA架構，展示使用案例情境的實施結果。 參、評估分析 美國自總統發布行政命令，要求聯邦機構以導入ZTA為主要目標，並發布系列指引文件，透過常見的實施零信任架構案例說明，消除零信任設計的複雜性，協助組織運用商用技術來建立和實施可互操作、基於開放標準的零信任架構，未來可預見數位身分將成為安全新核心。 此外，NIST於2022年5月發布資安白皮書－規劃零信任架構：聯邦管理員指引[4] ，描繪NIST風險管理框架（Risk Management Framework, RMF）逐步融合零信任架構的過程，幫助聯邦系統管理員和操作員在設計和實施零信任架構時使用RMF。 我國企業若有與美國地區業務往來者，或欲降低遠端應用的安全風險者，宜參考以上標準文件與實務指引，以建立、推動和落實零信任架構，降低攻擊者在環境中橫向移動和提升權限的能力，與保護組織重要資源。 [1] Implementing a Zero Trust Architecture, NATIONAL INSTITUTE OF STANDARDS AND TECHNOLOGY, https://www.nccoe.nist.gov/projects/implementing-zero-trust-architecture (last visited Aug. 22, 2022). [2] Executive Order on Improving the Nation’s Cybersecurity, THE WHITE HOUSE, https://www.whitehouse.gov/briefing-room/presidential-actions/2021/05/12/executive-order-on-improving-the-nations-cybersecurity (last visited Aug. 22, 2022). [3] SP 800-207- Zero Trust Architecture, NATIONAL INSTITUTE OF STANDARDS AND TECHNOLOGY, https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-207/final (last visited Aug. 22, 2022). [4] NIST Releases Cybersecurity White Paper: Planning for a Zero Trust Architecture, NATIONAL INSTITUTE OF STANDARDS AND TECHNOLOGY, https://csrc.nist.gov/News/2022/planning-for-a-zero-trust-architecture-white-paper (last visited Aug. 22, 2022).
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。
簡介美國FTC垃圾電郵法制施行成效報告