智慧聯網基礎設施與應用服務之法制建構－資訊安全與車聯網之例
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
有鑑於目前美國的廣播電視系統所使用的698-806 MHz 頻譜波段（一般稱作700MHz頻段），預計在由類比式的電視系統轉換至數位電視系統後，該頻段可完全地為各類無線服務所使用，包括公共安全以及商業服務，聯邦通訊傳播委員會（Federal Communications Commission, FCC）在2007年4月25日對此採納了「報告與命令」（Report and Order）以及「規則制訂建議的進一步通告」(Further Notice of Proposed Rulemaking )等文件作為相關規範。 關於700 MHz頻段的使用，目前FCC正朝下列三個面向來規劃： (1) 在商用服務方面，FCC以不同經濟規模的區域（如都會區、較大的經濟區塊等）來決定執照的發放，同時也制訂了如功率限制及其他的技術性規範。 (2)在保護頻道（Guard Bands）方面，FCC將改變目前在次級市場方面的租賃管理制度，使取得執照的業者在保護頻道的使用上更有彈性與效率； (3) 在公共安全頻段方面，FCC認為藉著更多頻段的釋放，使全國不同的網路（包括寬頻與窄頻）皆能全面達成互連，使危難發生時更得以發揮保障公共安全之功能。 上述相關的規則與建議將使FCC得以拍賣700 MHz頻段中不同用途的執照，並期待在全國性無線寬頻服務的互連方面，營造出更為創新以及符合公共安全的服務環境。
智慧綠建築推動方案之修正—新增公有新建建築物應符合綠建築指標 英國與13家科技公司簽署《防範線上詐欺憲章》，建立網際網路防詐之重要里程碑英國內政部（Home Office）於2023年11月30日與全球13家線上平臺與服務提供者（包括Amazon、eBay、Facebook、Google、Instagram、LinkedIn、Match Group、Microsoft、Snapchat、TikTok、X（Twitter）、techUK及YouTube等）簽署自願性《防範線上詐欺憲章》（Online Fraud Charter），促進落實防詐措施。 此協議針對線上平臺與服務提供者之防詐重點要求如下： 1.設置監測及預防體系：線上平臺與服務提供者應建立有效流程，以辨別、標註和移除不當的內容和帳號；記錄違規使用者，以防其再次啟用或註冊新帳號。此外，線上平臺與服務提供者應採行符合英國國家網路安全中心（National Cyber Security Centre）密碼保護指引的身分驗證機制，並鼓勵使用者採用兩階段驗證，幫助使用者辨別真偽。而在電子商務與社群媒體方面，線上平臺與服務提供者應設置賣家驗證措施以防範不肖業者，並為使用者提供高風險交易安全指南與安全支付服務機制及資訊，保障使用者之消費權益。 2.建立檢舉途徑：線上平臺與服務提供者應提供簡捷的檢舉途徑，方便民眾檢舉詐欺行為，並與執法部門合作，以快速通報平臺或服務所發生之可疑詐欺活動。當未知帳號透過私訊聯繫使用者時，線上平臺與服務提供者可提供適當的警告，以提醒使用者可能的詐欺風險。 3.與公部門合作進行防詐宣導：所有線上平臺與服務提供者必須參與英國線上廣告計畫任務小組（Online Advertising Programme’s Taskforce），完備防制詐欺網。並要求有付費服務之線上平臺與服務提供者於其平臺內設置廣告驗證程序，以便過濾並防止詐欺資訊傳播，確保網路廣告真實性。此外，線上平臺與服務提供者須與英國政府、英國金融行為監督總署（Financial Conduct Authority）及英國資訊專員辦公室（Information Commissioner's Office）等公部門展開跨部門協調合作機制，加強防詐情報共享與配合執法取締詐欺。最後，線上平臺與服務提供者必須提供最新詐欺風險資訊以幫助民眾辨別詐欺手法。 該憲章簽署之線上平臺與服務提供者須在六個月內實施上述措施，但因係自願性質，因此其有效性仍有待觀察。
新加坡網路安全局發布人工智慧系統安全指南，以降低AI系統潛在風險新加坡網路安全局（Cyber Security Agency of Singapore, CSA）於2024年10月15日發布人工智慧系統安全指南（Guidelines on Securing AI Systems），旨在強化AI系統安全，協助組織以安全之方式運用AI，降低潛在風險。 該指南將AI系統生命週期分成五個關鍵階段，分別針對各階段的安全風險，提出相關防範措施： （1）規劃與設計：提高AI安全風險認知能力，進行安全風險評估。 （2）開發：提升訓練資料、模型、應用程式介面與軟體庫之供應安全，確保供應商遵守安全政策與國際標準或進行風險管理；並辨識、追蹤及保護AI相關資產（例如模型、資料、輸入指令），以確保AI開發環境安全。 （3）部署：適用標準安全措施（例如存取控制、日誌記錄），並建立事件管理程序。 （4）運作與維護：持續監控AI系統的輸入和輸出，偵測異常與潛在攻擊，並建立漏洞揭露流程。 （5）壽命終期：應根據相關行業標準或法規，對資料與模型進行適當之處理、銷毀，防止未經授權之存取。 CSA期待該指南發布後，將有助於預防供應鏈攻擊（supply chain attacks）、對抗式機器學習攻擊（Adversarial Machine Learning attacks）等安全風險，確保AI系統的整體安全與穩定運行。