Waymo是Google旗下發展無人車技術的公司,其員工Anthony Levandowski(以下簡稱Levandowski)於2016年2月離職並成立自動駕駛卡車公司Otto,而Uber於同年8月以6.8億美元併購該公司,Levandowski則任職於Uber的自動駕駛車部門。
Waymo在收到供應商誤發的電子郵件發現內含Uber的光學雷達(以下簡稱LIDAR)電路板工程圖,據Waymo表示,LIDAR是一種發展自動駕駛不可或缺的雷射感測器,該工程圖與Waymo設計的工程圖非常相似,此為工程師投入上千小時並投入數百萬美元研發而成。Waymo因而於今(2017)年2月對Uber提出告訴,主張Uber竊取其營業秘密與智慧財產,並表示Levandowski離開Waymo前曾使用私人硬碟下載公司上千筆機密資料,尚包括數名離職員工亦曾下載機密資料,且目前都任職於Uber。
今(2017)年5月美國加州北區聯邦地方法院依Waymo提出的有利證據,包含Uber明知或應知Levandowski握有1.4萬筆與Waymo智財相關的機密資料仍聘僱其為員工;且有完整紀錄顯示Levandowski離職前曾下載Waymo機密文件。因此裁定要求Uber限制Levandowski與相關員工使用與本案相關的LIDAR技術,且須於今年5月31日前返還Waymo,其中包含會議紀錄和Levandowski與相關員工電話紀錄。惟Uber仍可持續發展其自動駕駛技術,但賦予Waymo的律師及技術專家有權監視Uber未來的商業發展,並要求Uber必須在同年6月前調查Levandowski完整的LIDAR技術書面與口頭溝通紀錄,並提交給Waymo。
另方面,Waymo在此同時也宣布與Uber在美國的主要競爭對手Lyft建立自動車駕駛員的合作夥伴關係,挑戰Uber乘車服務的市場地位。本案將於今年6月7日進行審判程序,後續值得持續關注。
所謂「身分」(Identity)是「特徵」(characteristics)或「屬性」(attributes)的組合,可讓個人在特定環境中與其他人區分開來,以證明自己的身分,例如出生日期和地點、臉部圖像等。澳洲政府有鑑於數位經濟的快速成長,線上身分驗證比實體身分驗證更為頻繁,促使犯罪人竊取和濫用身分資訊與資格證明(credentials),使得越來越多人面臨網路犯罪和詐欺的風險,澳洲在2021年時更因為身分竊盜事件橫行,造成超過18億美元的經濟損失。 為此,澳洲資料和數位部長會議(Data and Digital Ministers Meeting, DDMM)於2023年6月23日發布「國家身分韌性戰略」(National Strategy for Identity Resilience),以取代2012年國家身分安全戰略(National Identity Security Strategy),宣示澳洲政府加強身分基礎設施和對身分竊盜的韌性與復原力,推動澳洲各州、領地(territory)和聯邦(Commonwealth)採用全國一致的身分韌性方法,使得個人身分難以被竊取,縱然不幸遭竊取,受害人亦能夠輕易自身分犯罪中恢復身分。 該戰略由十項原則組成,包含:(1)無縫接軌的聯邦、州和領地數位身分系統;(2)具包容性的身分辨識機制;(3)個人與公私部門都有各自角色;(4)制定國家實體與數位資格證明標準;(5)建立生物辨識和經同意的身分驗證;(6)便利個人跨機構更新身分資訊;(7)更少的資料蒐集與保存;(8)明確的資料分享協議;(9)資格證明的一致撤銷和重新簽發;(10)明確的問責與責任。搭配短、中、長期的實施規畫,循序漸進地加強與一制化澳洲跨司法管轄區的身分安全管理機制。
新加坡金融管理局發布《資料治理與管理實務》資訊文件新加坡金融管理局(Monetary Authority of Singapore,下文簡稱MAS)於2024年5月29日發布《資料治理與管理實務》(Data Governance and Management Practices: Observations and Supervisory Expectations From Thematic Inspections)文件。此文件係根據MAS於2022年至2023年期間針對國內系統性重要銀行(Domestic Systemically Important Banks,下文簡稱D-SIBs)進行「資料治理與管理架構」的主題式檢查結果加以研究與分析而作成,其內容包含MAS對於資料治理的期望、受檢銀行的優良實踐範例及缺失,希望未參與檢查的銀行與金融機構也能根據這份文件進行適當的改善措施。 MAS在《資料治理與管理實務》文件中提出關於五大主題的監管期待,簡要說明如下: 1.董事會和高階管理層的監督: 董事會和高階管理層應加強監督資料治理。例如,定期向董事會報告資料管理領域的重要問題;高階管理層應即時獲得準確且完整的相關資訊,並對資料風險進行分析。 2.設置資料管理單位: 銀行應建立資料管理單位,並為資料管理辦公室提供明確的任務授權,以利其監測資料的品質。 3.資料品質之管理與控制: 銀行應建立資料品質管理架構與流程,以確保資料在整個生命週期中是有品質的。例如,建立有效控制資料流的機制;建立資料品質指標或計分卡;使用終端使用者運算工具(end-user computing tools)處理資料時,應納入風險評估和控制架構來管理。 4.資料品質控制資料之問題識別與升級: 銀行應制定升級標準和行動計畫,以改善資料品質。另外MAS也建議銀行應該要有強大且完整的資料譜系(data lineage)來辨識資料問題並將之改善。 5.BCBS 239原則之擴大適用:BCBS 239原則係巴賽爾銀行監理委員會(the Basel Committee on Banking Supervision)第239號規範:《有效風險資料聚合及風險報告原則》(Principles for effective risk data aggregation and risk reporting),適用於全球的系統性重要銀行(Global Systemically Important Banks),巴賽爾銀行監理委員會同時建議D-SIBs宜遵循此原則,因此MAS亦要求新加坡境內7家D-SIBs須遵守BCBS 239原則的相關規範。此外,MAS仍期待各銀行與金融機構可以擴大BCBS 239原則的適用範圍,例如在範圍內報告(in-scope reports,或稱主要風險報告)中納入反洗錢、稅務管理等面向。由於金融服務是一個由資料驅動的產業,資料已然是金融業重要的戰略資產。MAS期盼這份文件能夠讓所有銀行及金融機構提升其資料治理能力,並針對內部的問題進行改善。
新加坡LTA與NTU及JTC共同宣布建立新加坡第一個自駕車測試中心新加坡陸路交通管理局(Land Transport Authority, LTA)與南洋理工大學NTU及JTC共同宣布建立新加坡的第一個自駕車測試中心,在裕廊東創新特區(Jurong Innovation District)。 其中心設立的目的為協助2016年建立的卓越自駕車測試與研究中心(Centre of Excellence for Testing & Research of AVs–NTU, CETRAN)建立自駕車試驗標準與認證。自2015年來新加坡已逐步建立道路駕駛場域,但此為第一個自駕車測試中心。 此自駕車測試中心的特點在於其充分模擬道路之建設,使自駕車輛可測試與其他車輛或道路基礎設施間的通訊與互動,因此此中心設計並複製模擬真實道路環境。 包含具有1. 道路燈光;2. 專用短距通訊信號發射器; 2. 下雨模擬器;3.洪水模擬器;4. 模擬大樓阻隔,以模擬衛星受干擾的情況; 5. 彎道;6. 道路突起與斜坡;7. 巴士站等設備。其中並設置360度的閉路電視監視系統(CCTV):提供LTA監督與研究自駕車行為,並會將資訊回傳至陸路交通局的智慧交通系統中心,以分析並評估自駕車的上路可行性。
日本研創「指靜脈」之個人生物身分辨識技術日本日立公司歷經多年研發「指靜脈認證」技術,這個研創的掃描器「靜紋J200」,可掃描判讀個人右手中指的靜脈紋路。依據該技術研創召集人中村道治博士的說法,每個人手指血管紋路是獨一無二,可作為個人生物身分辨識,希望能夠藉此安全防偽技術,杜絕盜領等事件發生。 日本長崎的「十八銀行」率先在提款機試用「靜紋J200」中指靜脈認證技術,該辨識裝置乃是以紅外線掃描取得中指血管影像,和金融卡資料及銀行生物身分資料庫比對。而為防止歹徒截斷受害人手指企圖通過辨識盜用身分提款,日立公司特別加上額外的防偽技術,只有血管內有溫暖血液流動的手指才能通過認證,斷指無法過關。