日本對未來2020年至2030年間網路基礎設施之預測

  日本總務省未來網路基礎設施研究會(将来のネットワークインフラに関する研究会)4月份針對日本人工智慧(Artificial Intelligence 簡稱AI)、物聯網(Internet of Things 簡稱IoT)、資訊及通訊技術(Information and Communication Technologies 簡稱ICT)等技術相對應之網路基礎設施做作出預測。

  在2020年以後第五代通信技術(5G)、物聯網系統、高畫質通訊等技術相繼成熟及普及化,相關業者勢必發展出多樣化、高度專業化使用者需求之網路結構,而手機聯網系統從單純的資訊傳遞網路,逐漸變成社會系統之神經網絡(社会システムの神経網)。

  物聯網服務目前係由專用終端設備,並根據特定的應用目的建構,但在未來的網絡基礎設施,可能出現如橫向合作應用的通用平台,到2030年左右物聯網服務中M2M(Machine to Machine,機器和機器之間的通訊)的佔有率估計將達到10%。

  人工智慧網路技術不僅僅是虛擬化層網路(仮想化レイヤのネットワーク)之維護和操作,更是物理層面的網路(物理レイヤのネットワーク)資源的管理,AI仍然只擔任協助之工具。其中,物理網絡(物理ネットワーク)和邏輯網絡(論理ネットワーク)應分別處理,邏輯網絡將型成多層次化,將變得難以檢測故障和調查原因,但在安全和可靠的網絡基礎設施下,經營者使用AI技術仍然是沒有問題的。

  由於雲端技術、通訊技術之提昇,非電信營運者進入網路經營之商業型態逐漸產生,型成網路使用者、資料提供者之多樣性及複雜性。網路流量方面,在2030年左右將超出100Tbps核心網絡所需的傳輸容量,達到以往的光纖的容量限制,將透過無線電接入技術進一步發展,補足不足的光學寬頻。然而,人們對於網路更快的通信速度、安全性及可靠性的功能需求是沒有改變的。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

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※ 日本對未來2020年至2030年間網路基礎設施之預測, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7810&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/10/26)
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日本提出2020年創新願景的期中建言,主張應自未來需求中發掘創新方向

  日本經濟產業省所屬「研究開發與創新附屬委員會」於2020年5月29日統整了有關2020年創新願景的期中建言並作成報告。本次的願景建言,係著眼於日本於IT等領域無法推動新興產業的現狀,且在原本具有競爭優勢的領域上,又因新興國家崛起導致實質獲益降低,加之新型冠狀病毒疫情使經濟活動停滯等結構性變化,產生全球性的典範轉移等問題。故認為應自長遠觀點出發,視「從未來需求中發掘創新價值」的途徑為創新關鍵,化危機為轉機,並同步觀察國內外的動向,針對企業、大學、政府各界應採取的行動,綜整出2020年的期中建言。   本次期中建言以產業為核心,主要包含以下幾個面向:(1)政策:例如,為積極參與新創事業的企業規劃認證制度;透過修正產學合作指引、簡化〈技術研究組合(為成員針對產業技術,提供人力、資金或設備進行共同研究,並為成果管理運用,且具法人格的非營利組織型態)〉設立與經營程序、擇定地區開放式創新據點等手段深化與落實開放式創新;以「創造社會問題解決方案」與「保護關鍵技術」的研發活動為重心,鬆綁相關管制,並調整計畫管理方式等以協助技術投入市場應用;以2025年與2050年為期,就次世代運算(computing)技術、生化、材料與能源領域提出科技與產業發展的願景;藉由改善人才制度、數位轉型等方式,強化企業研發能量;(2)「從未來需求中發掘創新價值」概念:現行研發與導向商品化的模式,主要以既有的技術、設備等資源為基底,進行線性且單向的創新研發,重視短期收益與效率化,使成果應用未能貼近社會的實際需要,故未來應在此種模式之外,另從創造社會議題解決方案與切合未來需求的觀點出發,結合既有技術資源來擬定長期性的研發創新戰略並加以實踐;(3)產官學研各界角色定位與任務:大學與國立研發法人應強化其研發成果之商轉合作,調整課程內容以削減知識與人才產出不符合社會議題需要的問題;企業的創新經營模式,則應透過ISO56002創新治理系統標準、日本企業價值創造治理行動指針(日本企業における価値創造 マネジメントに関する行動指針)等標準實踐,擴大開放式創新的應用;政府則應採取調整稅制、建置活動據點等方式,建構並提供有利於開放式創新的環境,並針對產業發展願景中的關鍵領域(如感測器等AI應用關聯技術、後摩爾時代(post moore's law)運算技術、生化技術、材料技術、環境與能源技術等)進行投資。

行政院以5年320億推動六項策略科技

  為展現對高科技產業的重視,即將於4月1日舉行之行政院科技顧問會議年度會議,會議重點將鎖定「科技人才發展」與「下世代網路環境建構」。在「科技人才發展」方面,林政委逢慶表示,科技人才發展攸關台灣科技核心競爭力,政府必須進行中、長期人才資源規劃運用,放眼到2015年,政府將持續積極推展延攬海外科技人才的計畫;在替代役條例修正納入研發替代役後,未來投入科技的役男員額,將從目前國防訓儲每年3,500名逐年放寬到1萬人。   另外,政府將在五年內提撥近320億元,發展軟性電子、RFID(無線射頻)、奈米科技、智慧型機器人、智慧化車輛、智慧化居住空間等六大策略性生活科技產業,今年將先提撥58億元投資這些策略性產業上。此外 行政院科技顧問對於發展台灣成為全球奈米研發中心有高度期許,近日亦在行政院科技會報中確認,今年起到2010年的五年內,將投入200億元於奈米科技生活化相關產業上。這是行政院產業科技策略會議所訂六大策略性科技產業中,編列預算最大的一筆。

美國NSF研究基金申請之利益衝突管理機制簡介

美國NSF研究基金申請之利益衝突管理機制簡介 財團法人資訊工業策進會科技法律研究所 法律研究員 吳建興 106年07月17日 壹、事件摘要   國家科研計畫投入大量資金研發,旨在產出符合一定品質之研究成果,而無論其研究成功與否,需具備研究成果之客觀中立性[1]。為達成此目的,研究計畫申請時(含產學研究計畫),申請研究單位需已建立財務利益衝突管理機制,確保其研究人員能避免因其自身財務利益,而影響國家科研計畫所資助之研究客觀成果。以美國National Science Foundation Awards(以下簡稱:NSF)研究基金為例,NSF要求申請機關就其執行研究人員需揭露重大財務利益,並具備相關〈利益衝突管理機制〉[2]。以下將根據the NSF Proposal & Award Policies & Procedures Guide[3] (以下簡稱:PAPPG)簡介此機制內容及運作方式。 貳、NSF研究基金下財務利益衝突管理機制之特色 一、機制首重事前(Ex ante)揭露、審查及管理   美國NSF研究基金之機制,首重利益衝突管理,除非有不能管理之利益衝突存在,否則不會影響研究基金之申請。申請單位於NSF研究基金申請前即需管理利益衝突,主要參與研究計畫之人員,需事前揭露重大財務利益,並由申請機關審查有否利益衝突存在,若認定有財務利益衝突時,需提出管理利益衝突方法。 二、執行計畫研究人員需受利益衝突教育訓練義務。   NSF研究基金依據聯邦法規[4]規定,要求申請NSF研究基金之研究機關需在其計畫書中載明單位如何使參與研究人員接受教育訓練,明瞭何謂負責之研究行為(Responsible Conduct of Research:簡稱RCR),亦即如何避免研究上發生重大財務利益衝突行為。 三、重大財務利益[5]揭露需超越一定門檻   程序上需定義何為需揭露之重大財務利益,包括揭露主體、時機及揭露關係人範圍,以下分述之。   揭露主體:符合聯邦基金計畫下定義之主要研究計畫主持人(All Principal Investigators, Project Directors,Co- Principal Investigators)或其他負責研究計畫之設計、執行及報告之研究人員[6]。皆有填寫一份NSF財務揭露表單之義務。   揭露時機:於提出研究計畫書予NSF研究基金時,相關研究計畫主持人即需提交所需財務揭露表,而於執行計畫期間,研究計畫主持人或其配偶及同居人及未成年子女,仍有揭露新重大財務利益之義務[7]。   揭露關係人範圍:前揭揭露主體之配偶及同居人及未成年子女之所有超過美金一萬元之重大財務利益或持有受研究計畫影響公司之所有權利益超過百分之五皆須申報揭露。   NSF研究基金下所謂之重大財務利益概念係指[8]: 研究主持人及其配偶或未成年子女接受任何超過美金一萬元之合理市價股權利益(equity interest)(含股票、證券、其它所有權利益other ownership interests)或持有任何公司超過5%之所有權利益[9]。 研究主持人及其配偶或未成年子女,於申請前一年內從公司接受任何總計超過美金一萬元之薪資、智財權收入(含權利金)及其他收入[10]。 四、專人審查利益揭露及利益衝突需具備直接及重大性   NSF研究基金規定申請機關得指派一人或多人審查財務揭露[11]並認定是否存在利益衝突,審查型式可以委員會型式[12]呈現或由研究機關指派大學內院長等專人為之,無硬性規定。 關於如何認定重大財務利益衝突存在,NSF研究基金規定若審查人合理認定重大財務利益(SFI)可直接(Directly)或重大(Significantly)影響由NSF所資助研究計畫之設計、執行及報告時,即可認為存在利益衝突[13]。 五、利益衝突管理措施具多樣性,非只有當事人迴避一途   當審查人認定有利益衝突存在,審查人可決定採取限制措施或條件,以管理、降低及移除利益衝突[14]。其可能採取管理措施計包括但不限於:對公眾揭露重大財務利益、獨立審查人控管研究計畫、更改研究計畫、斷絕產生利益衝突關係、脫離重大財務利益及不參與研究計畫[15]。 參、事件評析 (一)美國NSF研究基金制度於有利益衝突時首重衝突管理,而目前臺灣科研計畫無所謂管理利益衝突概念,而採事前一律迴避義務[16]。   我國在研究計畫申請時就已採當然迴避規定,並要求計畫主持人及共同人主持人填寫利益迴避聲明書[17],但就研究執行期間發生利益衝突情況之處理方式並無規定[18]。   以今年2017科技基本法修法通過後為例,其立法意旨雖明確指出擬規範技術移轉的利益迴避,〈讓科研過程更加透明,以避免學研機構及人員在技轉時不慎踩線違法〉[19],然而此利益迴避機制仍是針對研發成果管理後端之技轉過程為利益迴避審查,尚未導入研發階段之利益衝突管理機制。目前子法的修訂仍正在進行中,且公布草案中有要求執行研究發展單位於其研發成果管理機制,建立技術移轉的〈利益迴避管理機制〉,惟對於研發前端的〈利益衝突管理機制〉仍未如NSF基金有一樣之制度建立[20]。 (二)目前臺灣對前端科研計畫之申請並無要求執行機關需對參與研究人員有財務利益衝突認識之教育與訓練   雖就目前科研計畫申請無要求,然在今年2017科技基本法修正後,在其子法預計要求執行研究發展單位需導入針對研發後端之技術移轉時所涉及利益迴避為教育訓練[21]。 (三)臺灣科研研究計畫申請前,仍需在研究前端導入利益衝突管理機制,目前修法僅預計在觸及技轉新創公司時,在研究成果管理機制中新增〈利益迴避管理機制〉,是從研究成果後端導入機制。   近年來,產學合作研究增加研究機關與產業之互動,然而此互動關係也漸趨複雜。為不影響產學研究成果之科學上之客觀性,研究計畫之財務利益衝突管理也需為適時調整。惟有加強此產學合作關係上透明性,確保利益衝突規範之遵行,且加強執行單位之自我監控,做好利益衝突管理及主責機關之監督,方可避免因日漸複雜的產學合作關係,使得其合作成果受到質疑[22]。若申請單位本身能提出財務利益衝突管理方法,落實預防性保護措施,自能保證研究成果之客觀性。   為達前述科研成果之客觀性,此利益衝突管理之導入時機,需在研發前端為之,也就是在研發申請前,執行研究發展單位就需為利益衝突管理。   臺灣似可參考NSF研究基金作法,由於其出自另一種思維,除消極防弊外,更積極將重大財務利益事前發現及揭露,並於揭露後判斷是否會直接及重大影響研究成果,若為肯定,則採行適當管理措施以減輕,消弭或管理利益衝突,達到研究成果客觀性目的。此項利益衝突管理思維,可為如何思考改進現行我國在研發計畫申請時只採當然迴避機制為參考。 [1]指科研計畫不受研究人員利益衝突而影響研究成果之科學上真實性。 [2] 本文用〈利益衝突管理機制〉文字來指稱NSF基金所設立之模式,在認定有重大利益衝突時,需採取一定措施來管理、減輕及移除利益衝突,迴避只是其中一種管理手段,與另一種〈利益迴避管理機制〉模式有所不同,該機制雖有利益揭露,及專人審查,然其審查結果只導向當事人需不需迴避之結果,無採取其他管理措施可言。 [3] Proposal & Award Policies & Procedures Guide, National Scence Foundation,https://www.nsf.gov/pubs/policydocs/pappg17_1/sigchanges.jsp (Last visited, June 14, 2017) [4]其法源依據為:Section 7009 of the America Creating Opportunities to Meaningfully Promote Excellence in Technology, Education, and Science (COMPETES) Act (42 USC 1862o–1) [5] Significant Financial Interest:以下簡稱SFI [6]A. Conflict of Interest Policies, 2., PAPPG, https://www.nsf.gov/pubs/policydocs/pappg17_1/pappg_9.jsp (Last visited, June 14, 2017) [7] 參NSF之財務揭露表 [8] 原文請參照:‘The term "significant financial interest" means anything of monetary value, including, but not limited to, salary or other payments for services (e.g., consulting fees or honoraria); equity interest (e.g., stocks, stock options or other ownership interests); and intellectual property rights (e.g., patents, copyrights and royalties from such rights).’. 參A. Conflict of Interest Policies, 2., PAPPG, https://www.nsf.gov/pubs/policydocs/pappg17_1/pappg_9.jsp (Last visited, June 14, 2017) [9]原文請參照:‘A.2.e. an equity interest that, when aggregated for the investigator and the investigator’s spouse and dependent children, meets both of the following tests: does not exceed $10,000 in value as determined through reference to public prices or other reasonable measures of fair market value, and does not represent more than a 5% ownership interest in any single entity;’由此段文字反推而出。 https://www.nsf.gov/pubs/policydocs/pappg17_1/pappg_9.jsp (Last visited, June 14, 2017) [10]原文請參照:‘A.2.f. salary, royalties or other payments that, when aggregated for the investigator and the investigator’s spouse and dependent children, are not expected to exceed $10,000 during the prior twelve-month period.’由此段文字反推而出。 https://www.nsf.gov/pubs/policydocs/pappg17_1/pappg_9.jsp (Last visited, June 14, 2017) [11] A. Conflict of Interest Policies, 4. PAPPG, https://www.nsf.gov/pubs/policydocs/pappg17_1/pappg_9.jsp (Last visited, June 14, 2017) [12] 加州柏克萊大學設有利益衝突委員會而史丹佛大學則由學院長指定專人審查。 [13] 原文為:‘‘A conflict of interest exists when the reviewer(s) reasonably determines that a significant financial interest could directly and significantly affect the design, conduct, or reporting of NSF-funded research or educational activities.’’ A. Conflict of Interest Policies, 4. supra note 6.(黑體字為本文所強調) [14]原文為:‘‘4.An organizational policy must designate one or more persons to review financial disclosures, determine whether a conflict of interest exists, and determine what conditions or restrictions, if any, should be imposed by the organization to manage, reduce or eliminate such conflict of interest.’’ A. Conflict of Interest Policies, 4. supra note 6. (黑體字為本文所強調) [15] A. Conflict of Interest Policies, 4. supra note 6. [16]參科技部補助產學合作研究計畫作業要點第一章通則之六、(迴避規定)以下。 [17]參科技部補助產學合作研究計畫書第三頁,https://www.most.gov.tw/folksonomy/list?menu_id=4dda1fd8-2aa9-412a-889b-9d34b50b6ccd&l=ch(最後瀏覽日:2017/06/14) [18] 經查科技部補助產學合作研究計畫作業要點無相關規定。 [19] 黃麗芸,〈科技基本法三讀,行政教職可兼新創董事〉,中央社,2017/05/26,https://finance.technews.tw/2017/05/26/administrative-staff-can-be-start-up-company-director/ (最後瀏覽日:2017/07/17) [20]請參照科技部公告〈政府科學技術研究發展成果歸屬及運用辦法部分條文修正草案對照表〉內修正條文第五條第三項之四、利益迴避、資訊揭露管理:受理資訊申報、審議利益迴避、公告揭露資訊 等程序,並落實人員、文件及資訊等保密措施。及修正條文第五條之一及修正條文第五條之二等相關條文。 https://www.most.gov.tw/most/attachments/61706f66-80b1-4812-9d6a-3fb140ab21f9 (最後瀏覽日:2017/07/17) (粗體字為本文強調所加)。 [21]請參照科技部公告〈從事研究人員兼職與技術作價投資事業管理辦法部分條文修正草案對照表〉內修正條文第七條學研機構應就依本辦法之兼職或技術作價投資設置管理單位,訂定迴避及資訊公開之管理機制,包括設置審議委員會、適用範圍、應公開揭露或申報事項、審議基準及作業程序、違反應遵行事項之處置、通報程序及教育訓練等。https://www.most.gov.tw/most/attachments/db227464-b0f8-4237-ae7c-d6eb712ff3f7 (最後瀏覽日:2017/07/17)(黑體字為本文強調所加)。 [22] 參美國聯邦衛生部(HHS)於2011年修改旗下PHS之研究基金申請規則之背景說明(42 CFR part 50, subpart F and 45 CFR part 94 (the 1995 regulations), that are designed to promote objectivity in PHSfunded research.)。Responsibility of Applicants for Promoting Objectivity in Research for Which Public Health Service Funding Is Sought and Responsible Prospective Contractors, 76 Fed. Reg.53,256,53,256(Aug. 25, 2011)(to be codified at 42 CFR Part 50 and 45 CFR Part 94).

美國資訊安全分析新挑戰:巨量資料(Big Data)之應用

  在2013年的國際資訊安全會議(RSA Conference)上,資安專家紛紛表示,將Big Data技術應用於資訊安全分析的項目上,確實可以幫助企業建立更佳的情勢判斷能力,但在實際執行過程中是一大挑戰。   資安廠商如RSA和賽門鐵克公司,在會議上表示目前的策略是透過新的數據匯集、比對和分析協助企業篩選、過濾結構化和未結構化資料的威脅指標,這是傳統的特徵偵測(signature-based)安全工具無法做到的。   不像傳統的安全手段著重於阻斷攻擊,新的技術強調偵測並立即回應違犯行為,也就是提前遏止任何違犯行為,協助企業作全面性的偵測而不擔心有所遺漏。   由於越來越多的美國政府機關和民間企業遭受到針對性和持續性的攻擊,巨量資料技術的應用需求激增。企業內部都累積著大量的數據和多元的數據種類,而需要動新技術來保護這些數據資料免於惡意人士或對手的竊取或其他侵害行為。企業應該要因應實際面臨的威脅和所獲悉的威脅情報來建立安全模型,取代部署特定產品和外圍系統的防禦。   美國無論是政府機關或民間企業都被捲入了不對稱戰爭-對手是武器精良、準備充分並有嚴密組織的網路敵人。   「駭客只需要攻擊成功一次,但我們必須每次都是成功的」賽門鐵克的總裁deSouza表示。「因此與其專注的在阻擋所有威脅,更好的辦法是使用巨量資料技術偵測侵入行為並消解之」。而在會議中資安專家都肯認至少從理論上來說,以巨量資料技術強化資訊安全是很好的想法。   不過另有其他的說法,金融服務企業LSQ的首席安全及法務主管皮爾遜認為,許多人的電腦紀錄檔和所有的電子裝置都早就被侵入滲透了,這才是問題所在。他表示,目前現存的SIEM(安全性資訊及事件管理)工具可以讓企業聚集來自許多個安全設備的巨量登錄數據整合在同一系統內,但真正的問題是,SIEM工具必須要有能力分析數據並找出關聯性,如此才能偵測到駭客入侵的前兆證據和真實的入侵行為,這和彙整數據是不同的兩件事。許多企業所面臨的問題不是缺乏數據資料,而是要如何為資訊安全的目的建立關聯規則和應用方式,以有效率的方式找出有用的巨量數據並進行分析,和留下可供進行訴訟使用的證據。

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