美國聯邦通訊委員會(Federal Communications Commission, FCC)於2026年7月22日通過「21世紀太空現代化」(Space Modernization for the 21st Century)報告與命令暨進一步法規預告(Report and Order and Further Notice of Proposed Rulemaking (FNPRM)),全面改革太空局(Space Bureau)主管之太空與地球電臺許可程序。 FCC指出,現行〈聯邦規則彙編〉(Code of Federal Regulations, CFR)第47編第25部分規則(47 CFR Part 25)未能因應產業創新且規則架構不易理解,因此制定全新之第100部分規則(47 CFR Part 100),指出申請案如能證明符合FCC規範與政策,即推定符合公共利益而可簡化審查,以建立更快速、明確且可預測之許可機制。 另在FNPRM部分,FCC就多項議題徵詢公眾意見,以作為後續法制研議基礎。簡要列舉如下: (1)太空實驗申請:提議建立新型實驗執照,為實驗性技術提供明確之短期執照取得途徑。 (2)地球電臺:因應衛星直連手機、物聯網設備等發展,研議另設設備分類,使同型設備得透過設備許可程序統一核准,免逐部取得電臺許可。 (3)衛星間鏈路通訊:針對美國與外國許可衛星間尚缺乏通訊許可規範之現況,研議兼顧程序簡便與安全風險之監理機制。 整體而言,此次改革反映美國太空法制正朝簡化程序、強化可預測性,以及提升業者運作彈性之方向發展,並透過FNPRM持續徵詢意見,逐步建立更貼近技術與產業發展需求之監理框架。
義大利個資保護機關裁罰遠距大學使用臉部辨識系統違反GDPR義大利資料保護主管機關(Garante per la protezione dei dati personali, GPDP)於2026年1月29日決定,對遠距大學 Università Telematica e-Campus(下稱 e-Campus)處以5萬歐元罰鍰,理由為其於線上課程中使用臉部辨識系統違反《一般資料保護規則》(General Data Protection Regulation, GDPR)及義大利個人資料保護法。 本案中,e-Campus 為進行學生身分驗證與出席確認,要求學生事先上傳臉部影像與身分證件,建立生物特徵模型,並於課程期間透過網路攝影機即時拍攝影像方式,進行隨機抽查比對。校方會將臉部辨識資料保存12個月,以及系統會將課堂影像保存至口試日,且校方主張該影像資料處理係以學生同意作為適法依據。 經GPDP調查認定該臉部辨識作業存在多項違法情形: 一、適法依據不足: GPDP指出於義大利法制下,私立大學與公立大學均被視為追求公共利益之機構,相關資料處理應依GDPR第6條第1項(c)、(e)及第9條第1款(g)相關規定,以法定義務或公共任務為依據。儘管校方主張依據GDPR的同意為合法事由,但GPDP指出學生不同意即無法參與課程或取得資格,顯示雙方存在明顯權力不對等,因而該同意無效。 再者,在以公共利益為目的處理敏感資料(包括生物特徵資料)時,應以國內法為依據。惟校方援引之國家大學與研究體系評估機構指引(ANVUR),因其性質不被GDPR及其他法律認定為國內法律,亦不構成GDPR所要求之法律依據。因而認定有違反GDPR第6條第1款(c)及(e)、第9條第1款(g)之情形。 二、違反資料最小化與保存限制原則: 校方將臉部辨識資料保存長達12個月,超出出席確認目的所必要之期間。並且縱使辨識失敗,亦可即時改以人工方式檢核,無須長期保存相關資料。此外,後續系統將課堂影像保存至口試日,亦被認定缺乏必要性而違反GDPR第5條及第25條。 三、未妥適進行資料保護影響評估(DPIA): 本案涉及大量學生(每班級約400至500人)之生物特徵資料處理,屬高風險情形,依法應事前進行DPIA。然而校方未於處理前完成評估,調查中提出之文件亦僅為無日期與簽名之電子試算表,被認定未履行相關義務而違反GDPR第35條。 綜上所述,考量資料屬性敏感、影響人數規模龐大等因素;同時亦考量校方於調查期間已停止使用該系統並展現配合態度,作為減輕處罰之因素,最終GPDP對 e-Campus 處以5萬歐元罰鍰,並命其將裁決公告於官方網站。
新加坡將推動國家電子醫療紀錄新加坡自今年(2018年)1月5日起推動「醫療服務法案(Healthcare Services Bill)」之制定,該法案預計取代現有「私人醫院和醫療診所法(Private Hospitals and Medical Clinics Act)」。其中「國家電子醫療紀錄(National Electronic Health Record),下稱NEHR」將整合並改善國營醫療機構及非國營醫療機構兩種醫療紀錄無法互通之情形,而行動醫療及遠端醫療亦納入之。 根據目前之諮詢狀況(已於今年2月15日結束),提案單位衛生部(Ministry of Health)表示,由於現代醫療技術已趨近複雜,若能整合各醫療單位之就診紀錄,將可大幅提升醫療效率,特別是在急診的狀況下,整合過的單一病歷將可降低評估所需的時間。 而對於病患之個資方面保護,該部表示,首先,NEHR並不會蒐集全部患者的醫療參數,只有患者之核心醫療參數才會上傳至NEHR之資料庫內,此外亦不提供非醫療目的外之使用(例如就業及保險評估)。而為降低非法使用之機率,非法使用亦將處罰之。 另外為尊重病患個人之資訊自決權,NEHR亦提供了病患選擇退出機制(opt-out)以作為個資保護的最後屏障。然而該退出機制仍不同於一般的退出機制(即退出後不得蒐集、處理及利用),該機制僅禁止各醫療機構讀取該病患之醫療紀錄,但是各該機構依NHER之架構仍應將每次就診紀錄上傳之,此一設計係避免緊急情況下或病患同意讀取電子病歷時,卻無醫療紀錄可供查詢之窘境。
日本公布「如何計算森林吸收的二氧化碳量」因應2021年10 月日本政府修訂的全球變暖對策計劃,訂立森林在2030年要達到3800萬噸的二氧化碳吸收量之目標,因此日本林業廳公布了「如何計算森林吸收的二氧化碳量」之方法,進一步展現森林吸收二氧化碳的功能,以提高民間企業和地方公共團體等公眾參與的植林、造林活動的意願,以及促進公眾對森林維護在全球暖化對策中的重要性認識。分別為下列三種計算方式: 森林一年吸收二氧化碳量的簡單計算方法 每1公頃森林一年吸收二氧化碳量=每公頃森林每年樹幹生長體積(m3/年·ha)×膨脹係數×(1+地下比率)×容積密度(t/m3)×碳含量×二氧化碳換算係數 林地復育增加森林吸收二氧化碳量的計算方法 因林地復育增加森林吸收二氧化碳量=有進行林地復育和沒有進行林地復育的森林估計累積量之差×膨脹係數×(1+地下比率)×容積密度(t/m3)×碳含量×二氧化碳換算係數 因種植森林土壤所維持之二氧化碳含量計算方法 因種植森林土壤所維持之二氧化碳含量=土壤平均碳累積量(tC/ha)×種植森林所保持的土壤量相關係數×種植森林之面積(公頃)×種植森林之年數×土壤流出時排放到大氣中的二氧化碳排放係數×二氧化碳換算係數 此份公告規範了日本未來如何計算森林吸收的二氧化碳量之方式,目前我國依據「國際氣候變遷專家委員會(IPCC)」建議公式,推估森林資源林木之碳貯存量,推估結果臺灣地區森林林木之碳貯存量約有754百萬公噸二氧化碳,每公頃平均碳存量約為每公頃378 公噸二氧化碳,對此亦可參考上述公式推算,以更了解我國的森林與碳管理關係。