「聯合國2017年年度隱私報告聚焦政府監督行為」
聯合國人權理事會(Human Rights Council)於2016年3月8日依據28/16號「數位時代下之隱私權」(Right to Privacy in the Digital Age)決議，設立隱私特別報告員(Special Rapporteur on Privacy, SRP)，專責調查各國隱私保護情形並每年定期向人權理事會和聯合國大會提交隱私報告(Report of the Sepcial Rapporteur on the right to privacy)。
2017年年度隱私報告(A/HRC/34/60)於2月24日提出，報告除延續第一年報告中所列出的五大隱私優先課題 (跨國界隱私認知、安全與監督、巨量資料與開放資料、健康資料、企業擔任資料管理者議題等)，主題聚焦於「情報蒐集」行為的監督，將政府監督行為歸類為十項：
- 基於使用國際化、標準化的術語和語言而有監督必要；
- 基於了解國家體系、體系比較之監督必要，以秘密(secretive)或公開形式進行；
- 促進、保護基本人權之相關措施；
- 保障與救濟措施(隱私特別報告員建議採國際性層次)；
- 責任與透明度；
- 為蒐集、討論實務實踐狀況；
- 對政府監督行為之進一步討論；
- 尋求與公民溝通管道；
- 基於放寬安全部門、執法機關秘密性監督之必要；
- 基於對政府監督議題之公共論壇需求。
期中報告對現階段政府監督行為以隱私友善(privacy-friendly)立場出發，總結後續推動方向如下：
- 為何民粹主義(polulism)、隱私兩議題與安全議題會產生衝突；
- 國家如何透過監督情報增進隱私保護；
- 誰有權主張隱私權，隱私權的普世性(universality)於政府監督行為具特別意義；
- 隱私權如何透過內國法、國際法的推動而更加落實；
- 透過更廣泛討論，關於監督的法律文件及相關國際法規範可期待成熟發展。
- 零售業個資安全宣導暨安全維護計畫規劃說明會
- (已額滿)114年「企業營業秘密保護實務座談會」(北部場)–營業秘密因應數位環境之保護風險及管理對策
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- 【新北場】通訊傳播事業個資法遵教育訓練
- 【高雄場】通訊傳播事業個資法遵教育訓練
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- 114年「企業營業秘密保護實務座談會」（南部場）
- 114年「企業營業秘密保護實務座談會」（中部場）
- 114年資訊服務業者個資安維辦法宣導說明會
- 【線上】資訊服務業個資安維計畫說明會
- 【實體】資訊服務業個資安維計畫說明會暨交流工作坊
- 【台北場1】通訊傳播事業個資保護實務專題講座
- 【台北場2】通訊傳播事業個資保護實務專題講座
- 【台北場3】通訊傳播事業個資保護實務專題講座
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林其樺
專案經理 編譯整理
OHCHR, Report of the Special Rapporteur on the right to privacy (2017), http://www.ohchr.org/EN/Issues/Privacy/SR/Pages/AnnualReports.aspx (last visited Jun 22, 2017).
一名南韓金姓男子以「LOUIS VUITON DAK」為名開設炸雞店，於2015年9月遭法國精品品牌Louis Vuitton Malletier(以下簡稱LV)提起商標侵權訴訟，法院判決金姓男子應停止使用與LV近似的商標和圖騰。近日(2016年4月)法院認為金姓男子未遵從禁令，仍持續使用與LV商標近似的店名，判決金姓男子賠償1450萬韓元(約41萬元台幣)。 金姓男子以韓文全雞「tongdak」的諧音，將炸雞店命名為「LOUIS VUITON DAK」，並於炸雞外帶餐盒及紙巾上，印製使用與LV商標圖騰極為相似的圖案。此舉引來LV的不滿，於2015年9月向南韓法院提起訴訟，認為金姓男子使用LV的近似名稱販賣炸雞，將對LV的品牌形象帶來嚴重損害。2015年10月，法院要求金姓男子立即停止使用近似LV的商標圖騰及店名，否則將處以一日50萬韓元的罰款。金姓男子後將店名改為「chaLouisvui tondak」，然而LV仍認為該店名與其商標有部分雷同。法院同意LV的主張，認為金姓男子雖更改了店名拼法，但其讀音仍與「LOUIS VUITON DAK」幾乎相同，因此以一日50萬韓元的罰款金額，計算使用新店名的29日，判決金姓男子須向LV賠償1450萬韓元。 【本文同步刊登於TIPS網站(http://www.tips.org.tw)】
歐盟發布「2021年數位經濟與社會指數」，指出數位轉型持續但不均歐盟執委會於2021年11月12日發布「2021年數位經濟與社會指數」（Digital Economy and Society Index 2021, DESI 2021），指數顯示歐盟各成員國都在持續推動數位轉型，但存在前段國家與後段國家之間的鴻溝仍然巨大，為了達成「歐洲數位十年：2030數位轉型目標」（Europe’s Digital Decade: digital targets for 2030），各成員國間應加強在數位轉型的協力合作。 DESI 2021統計資料取自2020年第一季到第二季之間，因此對於COVID-19疫情肆虐下對歐洲各國數位化的影響，需要等到2022年的指數方能呈現。不過DESI 2021資料顯示，56%的歐盟公民已經具備基本的數位技能，而歐盟資通訊專業人員數量來到840萬人，相較前一年的780萬人有顯著成長，但仍有55%的企業表示推動數位轉型最大的困難在於找不到資通訊人才。 在連線能力方面，歐盟推動「超高容量網路」（very high-capacity network, VHCN）的成果使家戶普及比例來到59%，相較前一年的50%亦有明顯增長，但相較全球高速寬頻網路普及目標仍有相當大的差距；在鄉村VHCN的布建上，則由2019年的22%來到2020年的28%。5G網路方面，完成頻譜分配的國家從16個成長至25個，其中有13個國家已經啟動5G商轉。 在數位科技整合方面，運用雲端技術的公司比例出現顯著成長，由2018年的16%成長至2020年的26%，大型企業持續擴大數位科技應用，包含運用企業資源規劃（Enterprise Resource Planning, ERP）進行電子資訊分享、雲端軟體的使用等。資料顯示數位轉型正在不斷落實與推進，但是要達成2030數位轉型目標仍有相當大的差距，有賴各國的合作與努力。
EU要求OFCOM落實固網批發價格管制在2009年6月26日，英國電信業者Opal Telecom針對英國電信（BT） 的固網批發價格的問題（Fixed Termination rate），向OFCOM提起爭議仲裁。不過在OFCOM做出裁決之前，歐盟執委會（The European Commission）已要求OFCOM應該就固定網路的批發價為適當之價格管制，並提供所有通訊業一致性的固定費率。 執委會做出這樣要求的原因，是著眼於今日英國在終端服務（termination services），業者仍然處於壟斷狀態，且有調高終端服務費用之可能，恐不利於促進競爭。 基於改善這樣的現象，並為促進市場競爭和歐盟規範的一致性，執委會提出要求： 應無差別（non-discrimination）使所有業者均得利用原有之固定網路來提供服務，並確保在相同環境、相同條件下進行公平競爭；同時，建議採取對於固定網路費率之管制，以促進市場競爭，其結果對固定通訊服務的競爭者與消費者而言，最為有利。 OFCOM已在2009年10月23日公布裁決結果，基於通訊市場公平競爭和歐洲市場一致的發展的原則下，BT提供Opal固定網路通路（network access）和服務互通（service interoperability）尚屬適當，至於費率部份，則以適用BT在電信業者價格表（Carrier Price List）的批發價為宜。
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。