安全至上 監看有理？－論工作場所電子郵件監看法制爭議
德國經濟及能源部於2018年3月8日為企業資訊安全保護措施建議及資料保護、資料所有權相關法規提出建議文件，協助中小企業提升對於組織及特別領域中的資安風險之意識，並進一步採取有效防護檢測，包括基本安全防護措施、組織資安維護、及法規，並同時宣導德國資料保護法中對於資安保護的法定要求。 資通訊安全及其法規係為企業進行數位化時，涉及確保法的安定性（Rechtssicherheit）之議題。加強資安保護，除可增進銷售及生產力，並使商業貿易間有更大的透明度和靈活性，和創造新的合作信賴關係。因此相關網路內容服務提供商應符合法律要求，提供相關服務，並使共享資料得到完善的保護。例如：應如何保護處理後的資料？如何執行刪除個人資料權利？各方如何保護營業秘密？如果資料遺失，誰應承擔責任？唯有釐清上述相關等問題時，方能建立必要的信任。而在德國聯邦資料保護法，歐盟一般個人資料保護法、歐盟網路與資訊安全指令等規範及相關法律原則，係為數位創新企業執行資安基礎工作重要法律框架。但是，由於數位化的發展，新的法律問題不斷出現，目前的法律框架尚未全面解決。例如，機器是否可以處理第三方資料並刪除或保存？或是誰可擁有機器協作所產生的資料？因此，未來勢必應針對相關問題進行討論及規範。鑑於日益網路化和自動運作的生產設備，工業4.0的IT法律問題變得複雜。一方面，需要解決中、大型企業的營業祕密，資料所有權和責任主題之實際問題，以促進相關數位化創新。另一方面，為了能夠推導出現實的法律規範，需要更多具體實施案例討論。 據研究顯示，企業家對產品責任問題，人工智慧使用，外包IT解決方案，及雲端計算等核心問題的新法規以顯示出極大的興趣，並進一步列入既有或規劃中研究項目。未來，政府將協助為所有公司在安全框架下展開數位計畫合作的機會，並充分利用網路的潛力，而中小企業4.0能力中心也將為中小型公司在數位化目標上提供IT法問題方面的支持。
G7發布金融機關因應勒索軟體危脅之基礎要點由於近年來勒索軟體對國際金融帶來重大影響，七大工業國組織G7成立網路專家小組CEG（Cyber Expert Group），並於2022年10月13日訂定了「金融機關因應勒索軟體危脅之基礎要點」（Fundamental Elements of Ransomware Resilience for the Financial Sector），本份要點是為因應勒索軟體所帶來之危脅，提供金融機關高標準之因應對策，並期望結合G7全體成員國已施行之政策辦法、業界指南以及最佳之實踐成果，建立處置應變之基礎，加強國際金融的韌性。該份要點內容著重於民營之金融機關（private sector financial entities），或關鍵之第三方提供商（critical third party providers），因其本身有遵守反洗錢和反恐怖主義之融資義務，但也可依要點訂定之原意，在減少自身受到勒索軟體之損害上，或在處置與應變上有更多的彈性。而日本金融廳於2022年10月21日公布該份要點之官方翻譯版本，要點所提列之重點如下： 1.網路安全策略與框架（Cybersecurity Strategy and Framework）： 將因應勒索軟體威脅之措施，列入金融機關整體的網路安全策略與框架之中。 2.治理（Governance）： 支付贖金本身可能於法不容許，也可能違背國家政策或業界基準，金融機關須在事件發生前，檢視相關法規，並針對潛在的被制裁風險進行評估。 3.風險及控制評估（Risk and Control Assessment）： 針對勒索軟體之風險，應建立控制評估機制並實踐之。因此可要求金融機關簽訂保險契約，填補勒索軟體造成的損害。 4.監控（Monitoring）： 針對潛在的勒索軟體，金融機關有監控其活動進而發現隱藏風險之義務，並向執法與資通安全機關提供該惡意行為之相關資訊。 5.因應處置、回覆（Response）： 遭遇勒索軟體攻擊之事件，就其處置措施，須依原訂定之計劃落實。 6.復原（Recovery）： 遭遇勒索軟體攻擊之事件，將受損之機能復原，須有明確的程序並加以落實。 7.資訊共享（Information Sharing）： 須與組織內外之利害關係人共享勒索軟體之事件內容、資訊以及知識。 8.持續精進（Continuous Learning）： 藉由過往之攻擊事件獲取知識，以提高應變勒索軟體之能力，建立完善的交易環境。 此要點並非強制規範，因此不具拘束力，且整合了2016年G7所公布的「G7網路安全文件之要素」（G7 Fundamental Elements of Cybersecurity document）之內容。綜上述CEG所提列重點，針對我國金融機關在抵禦網路攻擊之議題上，應如何完善資安體制，與日本後續因應勒索軟體之政策，皆值得作為借鏡與觀察。
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。
歐盟法院同意嬌蘭口紅外盒設計可註冊為商標2021年7月14日歐盟普通法院裁定時尚品牌GUERLAIN法國嬌蘭（簡稱嬌蘭）口紅外盒形狀可註冊為商標。 嬌蘭於2018年針對其口紅外盒設計向歐盟智慧財產局（簡稱EUIPO）提出商標申請，EUIPO審查認為申請的商標缺乏識別性特徵並駁回申請；嬌蘭進而向EUIPO提出上訴，其上訴委員會維持該決定，理由為口紅立體形狀外盒設計與時尚產業領域的其他產品沒有“顯著差異”。 在上訴中，歐盟普通法院裁定EUIPO上訴委員會的決定無效。法院將嬌蘭的口紅設計與最常見的圓柱口紅形狀、平行六面體形狀進行比較，並指出嬌蘭申請的口紅外盒設計與市面上其他品牌之口紅外觀設計有明顯不同，認為該口紅外盒設計具有顯著特徵。 最終，歐盟普通法院說明判斷商標是否具有顯著性，不應該以商標在相關商品和服務所屬領域具有獨創性或未使用為依據；此外，僅僅立體形狀的新穎性和美觀特徵為主觀看法，不足以得出具有獨特性的結論，因為決定性的標準是該立體形狀可顯現出商品或服務來源的能力。同時，歐盟普通法院重申相關判定標準是嬌蘭口紅外盒立體設計方式以類似於船、搖籃或倒置金條的獨特形狀組成，明顯與時尚產業固有的口紅外盒的圓柱、平行六面體形狀設計規範和習慣大相徑庭，並且相關形狀特徵設計足以讓相關消費者藉以區辨服務來源。 在時尚品牌產業，商標本身通常不能成為區分品牌產品的唯一方式，尤其是當一個品牌提供多樣化的產品時更是難以認定具有獨特性。本案普通法院對立體形狀商標顯著特徵的認可無疑將為希望可保護其產品顯著設計元素的時尚品牌帶來曙光。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）」