日本內閣府網路安全戰略本部(サイバーセキュリティ戦略本部)於2017年7月13日第14次會議中提出對2020年後網路安全相關戰略案之回顧(2020年及びその後を見据えたサイバーセキュリティの在り方(案)-サイバーセキュリティ戦略中間レビュー-),針對網路攻擊嚴重程度,訂立網路安全判斷基準(下稱本基準)草案。對於現代網路攻擊造成之嚴重程度、資訊之重要程度、影響範圍等情狀,為使相關機關可以做出適當之處理,進而可以迅速採取相應之行動,特制訂強化處理網路攻擊判斷基準草案。其後將陸續與相關專家委員討論,將於2017年年底發布相關政策。
本基準設置目的:為了於事故發生時,具有視覺上立即判斷標準,以有助於事故相關主體間溝通與理解,並可以做為政府在面對網路侵害時判斷之基準,成為相關事件資訊共享之體制與方法之基準。
本基準以侵害程度由低至高,分為第0級至第5級。第0級(無)為無侵害,乃對國民生活無影響之可能性;第1級(低)為對國民生活影響之可能性低;第2級(中)為對國民生活有影響之可能性;第3級(高)為明顯的對國民生活影響,並具高可能性;第4級(重大)為顯著的對國民生活影響,並具高可能性;第5級(危機)為對國民生活廣泛顯著的影響,並具有急迫性。除了對國民及社會影響,另外在相關系統(システム)評估上,在緊急狀況時,判斷對重要關鍵基礎設施之安全性、持續性之影響時,基準在第0級至第4級;平常時期,判斷對關鍵基礎設施之影響,只利用第0級至第3級。
本次報告及相關政策將陸續在一年內施行,日本透過內閣府網路安全戰略本部及總務省、經濟產業省與相關機構及單位之共同合作,按照統一之標準採取措施,並依據資訊系統所收集和管理之資料作出適當的監控及觀測,藉由構建之資訊共享系統,可以防止網絡攻擊造成重大的損失,並防止侵害持續蔓延及擴大,同時也將為2020年東京奧運會之資訊安全做準備。我國行政院國家資通安全會報目前公布了「國家資通安全通報應變作業綱要」,而日本以國民生活之影響程度標準列成0至5等級,其區分較為精細,且有區分平時基準及非常時期基準等,日本之相關標準可作為綱要修正時之參考。
2024年7月1日,美國實務界律師撰文針對使用生成式AI(Generative AI)工具可能導致的營業秘密外洩風險提出營業秘密保護管理的強化建議,其表示有研究指出約56%的工作者已經嘗試將生成式AI工具用於工作中,而員工輸入該工具的資訊中約有11%可能包含公司具有競爭力的敏感性資訊或客戶的敏感資訊,以Chat GPT為例,原始碼(Source Code)可能是第二多被提供給Chat GPT的機密資訊類型。系爭機密資訊可能被生成式AI工具提供者(AI Provider)用於訓練生成式AI模型等,進而導致洩漏;或生成式AI工具提供者可能會監控和存取公司輸入之資訊以檢查是否有不當使用,此時營業秘密可能在人工審查階段洩漏。 該篇文章提到,以法律要件而論,生成式AI有產生營業秘密之可能,因為營業秘密與著作權和專利不同之處在於「發明者不必是人類」;因此,由生成式 AI 工具協助產出的內容可能被視為營業秘密,其範圍可能包括:公司的內部 AI 平台、基礎的訓練算法和模型、輸入參數和輸出結果等。惟基於目前實務上尚未有相關案例,故生成式AI輸出結果在法律上受保護的範圍與條件仍需待後續的判例來加以明確。 實務專家提出,即使訴訟上尚未明確,企業仍可透過事前的管理措施來保護或避免營業秘密洩露,以下綜整成「人員」與「技術」兩個面向分述之: 一、人員面: 1.員工(教育訓練、合約) 在員工管理上,建議透過教育訓練使員工了解到營業秘密之定義及保護措施,並告知向生成式AI工具提供敏感資訊的風險與潛在後果;培訓後,亦可進一步限制能夠使用AI工具的員工範圍,如只有經過培訓及授權之員工才能夠存取這些AI工具。 在合約方面,建議公司可與員工簽訂或更新保密契約,納入使用生成式AI的指導方針,例如:明確規定禁止向生成式AI工具輸入公司營業秘密、客戶數據、財務信息、未公開的產品計劃等機密資訊;亦可增加相關限制或聲明條款,如「在生成式AI工具中揭露之資訊只屬於公司」、「限制公司資訊僅能存儲於公司的私有雲上」等條款。 2.生成式AI工具提供者(合約) 針對外部管理時,公司亦可透過「終端使用者授權合約(End User License Agreement,簡稱EULA)」來限制生成式AI工具提供者對於公司在該工具上「輸入內容」之使用,如輸入內容不可以被用於訓練基礎模型,或者該訓練之模型只能用在資訊提供的公司。 二、技術方面: 建議公司購買或開發自有的生成式AI工具,並將一切使用行為限縮在公司的私有雲或私有伺服器中;或透過加密、防火牆或多種編碼指令(Programmed)來避免揭露特定類型的資訊或限制上傳文件的大小或類型,防止機密資訊被誤輸入,其舉出三星公司(Samsung)公司為例,三星已限制使用Chat GPT的用戶的上傳容量為1024位元組(Bytes),以防止輸入大型文件。 綜上所述,實務界對於使用生成式AI工具可能的營業秘密風險,相對於尚未可知的訴訟攻防,律師更推薦企業透過訴訟前積極的管理來避免風險。本文建議企業可將前述建議之作法融入資策會科法所創意智財中心於2023年發布「營業秘密保護管理規範」中,換言之,企業可透過「營業秘密保護管理規範」十個單元(包括從最高管理階層角色開始的整體規劃建議、營業秘密範圍確定、營業秘密使用行為管理、員工管理、網路與環境設備管理、外部活動管理,甚至是後端的爭議處理機制,如何監督與改善等)的PDCA管理循環建立基礎的營業秘密管理,更可以透過上述建議的做法(對單元5.使用管理、單元6.1保密約定、單元6.4教育訓練、單元7.網路與環境設備管理等單元)加強針對生成式AI工具之管理。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
加州消費者隱私保護法修正法案重點說明隨著個人資料保護意識的興起,各國也持續增修法律來保護人民權益以及協調產業標準,但這變動的過程會對本來就複雜的法律結構帶來更多挑戰。 如美國同時會有聯邦法與州法兩個層次的法律,當兩者分別發展隱私權相關法律規範時,難免會缺乏協調,出現定義不明的重疊規範,進而提高企業之法令遵循成本與管理成本。最終導致的結果,就是非必要地降低了產業發展速度,以及提高了消費者獲得服務的成本。 日前美國加州政府修改了首部以消費者個人資料權利為規範之州級法律「加州消費者隱私保護法(California Consumer Privacy Act, CCPA)」,使該部法案對於個人資料保護與利用之規範日漸完備,並減少與聯邦政府重複管轄項目,進而達到合理降低州內企業的遵法成本。美國加州州長紐松(Gavin Newsom)簽署的CCPA修正案「AB-713號法案」(Assembly Bill No. 713, an act to amend Sections 1798.130 and 1798.145 of the Civil Code )通過後,CCPA之適用範圍將限縮。若「同時符合」下列二者條件,則可免受CCPA規範: 受「加州醫療資訊保密法」(the California’s Confidentiality of Medical Information Act, CMIA)所規範的的醫療資訊及個人健康資訊之衍生資訊,或受「美國聯邦受試者保護通則」(Federal Common Rule for human research subjects) 所規範的可識別之個人資訊。 根據「健康保險可攜性及責任法」(Health Insurance Portability and Accountability Act, HIPPA)之標準,已去識別化的資訊。 換言之,已經依HIPAA標準去識別化之第一點資訊,即可豁免CCPA針對個人資料保護之相關規定。此將減輕本身不受 HIPAA 規範,但因進行研究或業務目的需接收 HIPPA 去識別化資訊企業之合規負擔。 「AB-713號法案」對於已去識別化資訊之利用或販售行為,增設了契約須載明下列規範架構之條款內容: 如有利用或販售去識別化資訊涉及病患資料者,須在契約中予以聲明。 禁止買受人或被授權利用人以任何方式重新識別去識別化資訊。 除法律另有規定,或第三方受到相同或更嚴格限制之個資保護約束,買受人或被授權利用人不得將去識別化資訊再行揭露予第三方。 「AB-713號法案」亦要求進行CCPA所涵蓋販售或揭露去識別化病患資訊的企業,其隱私政策聲明應納入以下內容: 將出售或揭露去識別化病患之資訊; 採用HIPAA所允許如專家法(Expert determination)或安全港法(Safe harbor)等之何種方式,進行病患資訊之去識別化。 整體來說,「AB-713號法案」讓CCPA的規範稍加鬆綁,明確排除CCPA對特定去識別化資訊之適用,並擴張對研究行為之豁免範圍,在處理上有更多彈性,惟同時也要求企業須充分揭露其個人資料處理原則。
世界經濟論壇2020年十大新興科技報告,與健康和環境相關之前瞻科技發展備受矚目世界經濟論壇(World Economic Forum, WEF)於2020年11月10日發表「2020年十大新興科技報告」(Top 10 Emerging Technologies 2020),報告中提出10個近年出現,且被認為在未來5年內最具有正面改變社會潛力的新興科技,並說明除了關注這些科技帶來的改變外,也應關注其引發的風險。 2020年全球最密切關注的議題為健康與氣候變遷,也因此2020年被認為具有發展潛力的新興技術均與這兩個議題有關,包含:(1)無痛注射與測試用的微針技術(Microneedles);(2)太陽能化學(Sun-Powered Chemistry)利用可見光將二氧化碳轉換為普通材料,可作為合成藥物、清潔劑、化學肥料和紡織品的材料;(3)虛擬患者(Virtual Patients),替代人類做人體臨床試驗,比一般試驗更快更安全;(4)空間計算(Spatial Computing)以強化虛擬生活和現實的連結;(5)數位醫療(Digital Medicine)應用程式之發展可以診斷甚至治癒疾病;(6)電動飛航(Electric Aviation)裝置,例如電動推進器可以清除直接碳排放(direct carbon emissions),減少九成的燃料成本、五成維護成本和七成噪音汙染,降低整體航空旅程環境污染並提高效率;(7)低碳水泥(Lower-Carbon Cement)的發展作為氣候變遷下的新興建築材料;(8)量子感測(Quantum Sensing)做為高精準度計算方式,將於未來三到五年進入市場,並首重用於醫療和國防應用產業上;(9)新興零碳能源如綠氫(Green Hydrogen),可補充風力和太陽能;(10)全基因合成(Whole-Genome Synthesis)作為下一代細胞工程(cell engineering)尖端科技,使未來醫學得以治癒更多遺傳疾病。 報告中指出,雖然這些新興技術具有改變社會和產業的潛力,但卻無法確保技術本身是否能被妥善使用(Good is not guaranteed)。首先,這些技術仍需要龐大資金以達到成熟度和可利用的價格點(price point),才能與相關產業達成整合化、規模化。此外面對這些新興科技,決策者必須迅速針對可能引發的風險提出對應策略,例如數位醫療在手機應用程式上會引發政府許可、資料利用、隱私等問題。因此,政策與產業如何協作,使用相關科技、限制濫用並控制技術中風險等,是面對是類新興科技應積極考量的方向。
資通安全法律案例宣導彙編 第3輯