為了持續維持日本國內以及與東京奧運舉辦相關的關鍵基礎設施服務的安全性,日本內閣網路中心於2017年4月19日公布關鍵基礎設施資訊安全對策第4次行動計畫。
在第4次行動計畫,關鍵基礎設施防護目的主要是以關鍵基礎設施的功能保證為考量,盡量減少關鍵基礎設施IT故障的發生,並提升從事故中恢復的速度。因此,第4次行動計畫除持續檢討並改善第3次行動計畫原有政策外,較重要的變革為OT(Operation Technology)的重視與風險對應機制整備。在安全基準整備與落實情況方面,要求關鍵基礎設施產業須將OT的觀點融入人才培育。在資訊分享制度方面,分享的資訊範圍應包含IT、OT與IoT的資訊,並排除資訊分享的障礙。而在風險管理部分,日本從功能保證的觀點出發,新增風險情況對應準備的要求,包含事業持續計畫的提出與緊急應變措施的制定等。而在防護基礎強化上,該行動計畫認為關鍵基礎設施產業的IT、OT人員及法務部門必須依其內部資訊安全策略共同為關鍵基礎設施安全而跨組織合作。
另外,第4次行動計畫變更電力領域關鍵基礎設施的重要系統,從原有的運轉監視系統變更為智慧電表,以及新增化學、信用卡與石油三大關鍵基礎設施領域的業者、關鍵系統與因IT故障對關鍵基礎設施可能造成的危害影響。
由於國際出口管制組織「瓦聖那協議」( Wassenaar Arrangement,WA)於去年(93)底修訂半導體晶圓製程技術水準之出口管制規定,由0.35微米放寬為0.18微米;國貿局為配合「瓦聖那協議」之修訂,亦於今年9月公告半導體晶圓製程技術之出口管制修正為0.18微米。 然,我國半導體晶圓製造廠商申請赴中國大陸投資,主要依據經濟部之「在大陸地區投資晶圓廠審查及監督作業要點」辦理,其中第四點申請要件明顯規定「大陸投資事業製程技術限於0.25微米以上」。此外,在國貿局「限制輸出貨品總彙表」更有規範半導體晶圓製造等相關設備之輸出規定121:需要有國貿局簽發輸出許可證;輸出規定488:(一)輸往大陸地區者,應檢附經濟部投資審議委員會核准投資文件;輸往大陸以外地區者,應檢附保證絕不轉售大陸地區之切結書。(二)外貨復運出口者,另檢附原海關進口證明文件。(三)屬戰略性高科技貨品列管項目者,除應申請戰略性高科技貨品輸出許可證,並檢附上述文件外,應另依戰略性高科技貨品輸出入管理辦法規定,檢附下列文件:1、進口國核發之國際進口證明書、最終用途證明書或保證文件。2、外貨復運出口者,如原出口國政府規定需先經其同意者,應另檢附原出口國政府核准再出口證明文件;其於原進口時領有我國核發之國際進口證明書、最終用途證明書或保證文件者,應再檢附該等文件影本。 國際貿易局強調,我國目前開放半導體晶圓製程技術輸往中國大陸仍限為0.25微米以上,並未放寬輸往中國大陸之出口管制。
歐盟公布2016年歐洲創新計分板報告為確保各會員國能有效執行歐盟科研架構計畫(Horizon 2020),歐盟執委會每年針對各會員國整體創新能力及研發活動進行評估,據此研提創新競爭力排名,並定期公布歐盟創新計分板報告(European Innovation Scoreboard, EIS)。而觀諸最新公布2016歐盟創新計分板報告((European Innovation Scoreboard 2016),可歸納以下三項要點: (一) 2016歐盟創新研發能力成長趨緩 由於研發資金政策之限制以及英國脫歐影響下,相較於去年(2015)歐盟創新計分板報告(European Innovation Scoreboard 2015, EIS)之統計,今年度(2016)歐盟整體之創新研發能力成長趨緩。 (二) 2016創新研發先驅仍為瑞典,部分國家仍有大幅度之成長 而今年之歐盟創新計分板報告在整體創新競爭力排名上,第一名仍為瑞典,其次則為丹麥,芬蘭,德國和荷蘭。而相較於去年之排名,拉脫維亞、馬爾他、立陶宛、荷蘭等國家則有顯著之成長。 (三) 在個別指標項目中,會員國創新表現亦有不同 此外,獨立創新指標項目中,各會員國亦有不同之創新表現,例如:在「創新人力資源」及「學術研究項目」中,由瑞典榮獲最具競爭力之國家;而在「創新財政環境」項目中第一名為芬蘭;「創新私人投資」、「創新網絡」及「中小企業創新」等三大項目中,則分別由德國、比利時及愛爾蘭奪冠。
英國發布人工智慧網路資安實務守則英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」(Code of Practice for the Cyber Security of AI,以下簡稱「實務守則」),目的是提供人工智慧(AI)系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引,以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險,並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施,以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同,因此產生新的資安風險,主要包含以下: 1. 資料投毒(Data Poisoning):在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料,影響模型訓練結果,導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆(Model Obfuscation):攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為,以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理,可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令(Indirect Prompt Injection):藉由輸入經精心設計的指令,使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性,實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段,並針對相關角色提出指導。角色界定如下: 1. 人工智慧系統開發者(Developers):負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈(Supply chain):涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則,以確保人工智慧系統的安全性與可靠性: 1. 風險評估(Risk Assessment):識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理(Data management):確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用,並採取完善管理措施。 3. 模型安全(Model Security):在模型訓練、部署和使用階段,均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全(Supply chain security):確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針,期望各角色能有效落實AI系統安全管控,促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。