繼2012年最高法院認為警方在無搜索令的情況下,以GPS追蹤裝置查探犯罪嫌疑人之位置資訊違反憲法第四修正案。最高法院於2017年6月5日,認為警方未持搜索票,而向電信公司取得犯罪嫌疑人過去127天共計12,898筆之行動通信基地台位置資訊(cell-site data)之行為,違反憲法第四修正案。
由於個人利用行動通訊服務時,必須透過基地台進行通訊,因而可藉由該基地台位置,得知每個人所在之區域位置,而此一通訊紀錄過去被電信公司視為一般的商業資訊,因為得知通訊基地台的位置資訊,無法直接得知個人所在的精準位置,僅能得知其概略所在地區。
因此,犯罪調查機關基於1979年 Smith v. Maryland案所建立之原則,即只要該個人資訊屬於企業的一般商業紀錄(normal business record),警方可以在無搜索令的情況下,向企業取得個人資訊, 此一原則又稱為第三方法則(third-party doctrine)。過去在地方法院或上訴法院的審理中,法院對此多持正面見解,認為只要該資料與進行中之犯罪偵查活動有實質關聯(relevant and material to an ongoing criminal investigation),警方即可向業者取得。大法官Sonia Sotomayor早在前述2012年GPS追蹤裝置案的協同意見書中表示,第三方法則不應適用在數位時代,例如用戶撥電話給客服人員,或以電子郵件回覆網路購物的賣方等,無數的日常活動已經大量的向第三方揭露許多資訊。
在數位時代,大量的個人資訊以電磁紀錄的形式掌握在第三方手中,本案最高法院的見解,將會對美國的犯罪調查機關在未持搜索令的情況下,更慎重的判斷向業者取得個人資訊做為犯罪偵查使用時,是否與憲法第四修正案有所違背。
歐盟執委會(The European Commission)於05月23日釋出一份關於歐洲數位化進展的報告。 歐洲數位進度報告(Europe's Digital Progress Report ,EDPR)首先以2016年02月公佈的「數位經濟社會指標」(Digital Economy and Society Index ,DESI) 為基礎,分析歐盟會員國的數位發展情況。數位公共服務(Digital Public Services)方面,報告指出, 當前各國政府數位化服務越來越複雜,歐盟現在的挑戰是要讓52%目前還偏好實體互動的民眾進入數位世界。此外,這份報告也提出一些歐盟會員國中數位公共服務還不錯的進度,像是義大利跟匈牙利的eID,奧地利的OpenData,比利時跟羅馬尼亞的協同電子政府 (collaborative eGovernment),以及斯洛伐克電子政府的雲端方案等。 其次,歐盟執委會調查了各國的數位改革方案實施情況,並公佈歐盟會員國與世界上其他15個國家的「數位表現國際指標」完整報告 (full report on a new international index, iDESI),「數位表現指標」指的是連結性(connectivity)、數位能力( digital skills)、網路使用(use of Internet)、企業數位科技整合( Integration of Digital Technology by businesses),以及數位公共服務(Digital Public Services)。這份數據顯示,歐盟領先國(瑞典、丹麥以及芬蘭)在國際上也是處於領先地位,緊接在韓國以及美國之後,但其他歐盟會員國仍有很長一段路要追趕。 最後,歐盟執委會同時發布了「歐洲電子通訊量表研究」( Eurobarometer study on e-communications),這份研究發現使用網路通訊的歐洲民眾逐漸增多,且行動網路普及率大幅增加。 歐盟官方表示,未來將會根據這幾份調查報告提出具體建議,盼能改善多數會員國的數位表現並有益於其經濟與社會,持續朝創造歐盟「數位單一市場」(Digital Single Market)的目標邁進。
德國完成800MHz頻譜重分配德國電信監理機關Bundesnetzagentur (BNetzA)於2010年5月宣告完成包括800MHz、1.8GHz、2GHz和2.6GHz等多頻帶中共計41塊頻段的頻譜拍賣,成為歐洲第一個完成數位紅利頻譜重分配的國家。 本次拍賣主要由四個行動營運商(E-Plus、T-Mobile、Vodafone、O2)參與投標,歷經224回合競標,挹注政府約43.8億歐元收入,遠低於之前預估的80億歐元,也遠低於10年前的3G頻譜500億歐元。 只有三家業者(T-Mobile、Vodafone、O2)取得數位紅利800MHz頻譜使用權;未得標的E-Plus公司則早已表達意願,將租用其中一個得標者的新網路頻寬,以使用數位紅利。 本次拍賣並沒有產生新的市場參進者,此狀況讓那些希望開放新頻譜即可刺激新的市場競爭的人頗為失望。惟BNetzA以為,目前市場上已經有約100家的MVNO業者和為數眾多的次品牌服務經營者在競爭,監管機關看不出應執行拍賣條款中「應有利新的市場參進者」的理由。 市場主導者T-Mobile已經宣稱,將率先於今年開始利用800MHz測試發展LTE服務。但由於在800MHz段部署LTE網路將與歐洲其他國家(主要指TeliaSonera公司在瑞典和挪威)早先同意於2.6GHz佈建的網路技術有異,而在密集的城市環境中,在800MHz與2.6GHz頻段同時部署LTE被視為是相當理想的網路佈建策略,歐盟現階段正在想辦法調和兩個頻段的和諧使用策略中。
歐盟正式通過資料治理法(DGA),歐盟資料共享發展跨出一大步歐盟理事會(Council of the European Union)於2022年5月16日正式通過了資料治理法(Data Governance Act, 簡稱DGA),本法是歐盟執委會(European Commission)於2020年11月提案,經過一年多的意見徵詢與協商,歐盟議會(European Parliament)於今(2022)年4月6日以501票贊成通過,隨後由歐盟理事會通過公布,本法預計將於2023年8月正式生效。 DGA包含幾大面向,除了針對資料中介服務(data intermediation)、資料利他主義(data altruism)、歐盟資料創新委員會(European Data Innovation Board)等機制建立的規定外,在第二章特別針對公部門所持有之特定類別資料的再利用(reuse)進行規定。當公部門持有的資料涉及第三方受特定法律保護的權利時(如涉及第三方之商業機密、智慧財產、個資等),本法規定公部門只要符合特定條件下可將此類資料提供外界申請利用;若為提供符合歐盟整體利益的服務且具有正當理由和必要性的例外情況下,得授予申請對象專有權(exclusive rights),但授權期間不得超過12個月;歐盟應以相關技術確保所提供資料之隱私和機密性。 再者,各會員國應指定現有機構或創建一個新機構擔任提供上述資料類型的單一資訊點(Single Information Point, SIP),以電子方式公開透明地提供資料清單,包含可申請利用之資料的來源及相關描述(至少包含資料格式、檔案大小、再利用的條件等),以提供中小企業、新創企業便利、可信的資料查詢管道。此外,歐盟執委會應建立一個單一近用點(Single Access Point, SAP),提供一個可搜尋公部門資料的電子登記機制(a searchable electronic register of public-sector data),讓使用者得直接搜尋各會員國單一資訊點(SIP)中所提供的資料及相關資訊。 DGA是歐盟2020年2月發布歐盟資料戰略(European Data Strategy)後的第一個立法,歐盟希望透過本法建立一套能提升資料可利用性和促進公私部門間資料共享的機制,以創造歐盟數位經濟的更高價值。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」
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。