日本提出未來車聯網社會之三大威脅及促進實現車聯網社會策略
日本總務省之實現車聯網社會研究會（Connected Car 社会の実現に向けた研究会，下稱車聯網研究會），於2017年8月4日公布研究成果。車聯網研究會指出未來車聯網將面對①遠距離操作、網絡攻擊之威脅；②資料（Data）真實性之威脅；③隱私權之保護等三大威脅。針對遠距離操作、網絡攻擊之威脅，在汽車端及網路端皆應提出防止威脅之策略；在確保資料真實性方面，需建立機制，以防止資料中途被篡改；未來在車輛雲端資料之應用，應以隱私權保護為前提，始促進車輛資料之利用及活用，以保護相關人之隱私權。
車聯網研究會在促進實現車聯網社會策略中，希望透過①聯網計畫（Connected Network プロジェクト）、②互聯資料計畫（Connected Data プロジェクト）、③互聯平台計畫（Connected Platform プロジェクト）等三個計畫，共同建立推廣實證平台，以確立及實證必要之技術，建立資料利用及活用之模式及環境，架構開放性合作模式，並確保隱私及安全性。進而建設高度可靠性之無線通信網路、透過創新產業和商業模式促進資料之利用、創新環境的發展，達到解決日本之社會問題、實踐便利與舒適之生活、國家競爭力之強化與確保等車聯網社會三大目標，最終落實安全、安心、舒適的車聯網社會。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
蕭仁豪
法律研究員 編譯整理
美國交通部公布車輛與基礎設施間聯網指引，強化車聯網時代行車安全
https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&i=72&d=7729&no=64
德國聯網車輛駕駛策略
https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=5&i=1&d=7748&no=57
日本獨立行政法人情報處理推進機構（Information-technology Promotion Agency，下稱IPA）於2026年4月2日發布AI利用者的安全性報告（下稱安全性報告），並呼籲企業強化AI利用過程中的營業秘密保護管理措施。 近年來，以生成式AI為首的人工智慧技術及其應用急速發展，但另一方面，針對AI開發與運用所衍生之安全性風險亦層出不窮。IPA針對其於今(2026)年1月發布之10大資訊安全威脅中的第三位風險，即AI應用所帶來的網路風險，發布安全性報告，期協助企業降低AI利用過程中的營業秘密外洩風險。 安全性報告指出，有高達67%的企業職員會透過個人帳號使用生成式AI，且有高達77%會直接將公司內部資料「複製貼上」到生成式AI對話框。由於雲端AI係藉由網路串接方式提供AI服務，因此人員若將企業之營業秘密輸入AI中，即意味著將企業之營業秘密提供營運AI服務的外部企業。此外，在雲端AI中輸入企業之營業秘密，除了該營業秘密可能會被作為學習資料，用於訓練AI以外，其他企業亦可能透過該雲端AI輸出之內容取得該營業秘密，潛在高度洩密風險。準此，安全性報告提醒企業勿在具備網路串接功能之雲端AI上傳包含企業營業秘密之資料，並呼籲企業透過諸如將AI瀏覽器區分為企業內部使用與外部使用之方式，強化內部營業秘密保護管理措施，以避免洩密風險。 企業如欲於內部導入AI應用以提升業務效率，可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心（資策會科法所創智中心）發布之《營業秘密保護管理規範》、《營業秘密管理指針2.0》，建立營業秘密管理措施或相關機制，避免在使用AI提升業務效率的同時，導致具備機敏性或屬於營業秘密之資訊外洩。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
美國2016年製造創新策略方案依2014年復甦美國製造與創新法（RAMI Act of 2014），美國國家製造創新網絡計畫於2016年2月公布策略方案（Strategic Plan）。國家製造創新網絡有四大目標：以「提升製造競爭力」為終極目標，其他三個目標分別為「促進技術轉型」、「加速製造業人力發展」、以及「確保穩定與永續之基礎建設」。在「促進技術轉型」方面，旨在促進創新技術朝向具備可適性、擁有成本效益、以及高效能之國內製造業量能的方向轉型。由於不同的製造整備度（manufacturing readiness levels）對應不同的技術整備度（technology readiness levels），且國家製造創新網絡有其設定之目標範圍，因而研發機構被預期能夠促進技術轉型的亦有差異。 行政院於民國105年7月核定通過「智慧機械產業推動方案」，透過「智機產業化」與「產業智機化」來建構智慧機械產業生態體系。智慧機械將結合半導體先進製程、精密醫療機械加工與智慧服務型機器人、以及航太與造船軍民通用技術應用，分別對應帶動亞洲矽谷、生技醫藥、以及國防等創新產業政策。透過智慧機械帶動整體產業發展，從精密走向智慧、從單機走向系統，以提高整體產業之產值
歐盟個資保護委員會公布GDPR裁罰金額計算指引歐盟個人資料保護委員會 （European Data Protection Board, EDPB）在徵詢公眾意見後，於今（2023）年5月24日通過了「歐盟一般資料保護規則行政裁罰計算指引04/2022」（Guidelines 04/2022 on the calculation of administrative fines under the GDPR）。此一指引，旨在協調各國資料保護主管機關（Data Protection Authorities, DPAs）計算行政罰鍰的方法，以及建立計算《歐盟一般資料保護規則》(General Data Protection Regulation, GDPR )裁罰金額的「起點」（Starting Point）。 時值我國於今（2023）年5月29日甫通過《個人資料保護法》之修法，將違反安全措施義務的行為提高裁罰數額至最高1500萬，金額之提高更需要一個明確且透明的定裁罰基準，因此該指引所揭露的裁罰計算步驟值得我國參考。指引分為五個步驟，說明如下： 1.確定案件中違反GDPR行為的行為數以及各行為最高的裁罰數額。如控管者或處理者以數個行為違反GDPR時，應分別裁罰；而如以一行為因故意或過失違反數GDPR規定者，罰鍰總額不得超過最嚴重違規情事所定之數額（指引第三章）。 2.確定計算裁罰金額的起點。EDPB將違反GDPR行為嚴重程度分為低度、中度與高度三個不同的級別，並界定不同級別的起算金額範圍，個案依照違反GDPR行為嚴重程度決定金額範圍後，尚需考量企業的營業額度以定其確切金額作為裁罰數額起點（指引第四章）。 3.控管者/處理者行為對金額的加重或減輕。評估控管者/處理者過去或現在相關行為的作為加重或減輕的因素而相應調整罰鍰金額（指引第五章）。 4.針對各違反行為，參照GPDR第83條第4項至第6項確定行政裁罰上限。GDPR並沒有對具體的違反行為設定固定的罰款金額，而是對不同違反行為規範了裁罰最高額度上限，EDPB提醒，適用第三步驟或下述第五步驟所增加的額度不能超過GDPR第83條第4至第6項度對不同違反行為所訂的最高額度限制（指引第六章）。 5.有效性、嚇阻性與比例原則的考量。個資保護主管機關應針對具體個案情況量以裁罰，必須分析計算出的最終額度是否有效、是否發揮嚇阻以及是否符合比例原則，而予以相應調整裁罰額度，而如果有客觀證據表明裁罰金額可能危及企業的生存，可以考慮依據成員國法律減輕裁罰金額（指引第七章）。 EDPB重申其將不斷審查這些步驟與方法，其亦提醒上述所有步驟必須牢記，罰鍰並非簡單數學計算，裁罰金額的關鍵因素應取決具體個案實際情況。
2013年全球智慧財產權申請量顯見成長，中國大陸佔居首要世界智慧財產權組織（WIPO）於2014年12月所公布的世界智慧財產權指標（World Intellectual Property Indicators）基準報告指出，商標、工業設計及實用新型的申請量較前一年度成長，並以中國，美國和日本居前三位；另就申請類別而言，總成長比率分別為專利占9%、商標占6.4%、工業設計占2.5%、和植物品種占6.3%。 報告統計結果顯示，2013年全球專利申請案件約260萬件，比起前一年成長了9%，其中，中國大陸占總申請量的三分之一，其次為美國占總申請量的22%，日本申請量達32萬筆，排名為全球第三位。 報告另指出，專利申請領域依序為，電腦技術佔7.6%、電子機械佔7.2%、測量佔4.7%、數位通訊佔4.5%及醫療技術佔4.3%。 除專利外，其他的智慧財產申請情況，商標申請量上升近500萬件，亦以中國大陸排名首要。另工業設計申請案約達124萬筆，較前一年度成長約2.5%，中國大陸占總申請量的53%。 WIPO總幹事Francis Gurry表示，綜觀全球智慧財產申請全貌，中國大陸及美國於智慧財產權申請量仍明顯成長，而相對於歐洲及日本整體申請量則有明顯衰退之趨勢。