日本公布「資料與競爭政策檢討會報告書」並探討資料收集利用違反《獨占禁止法》行為
近年來，受到物聯網和人工智慧技術高度發展影響，大數據的重要性逐漸提昇。為避免資料不當收集和資料被不當佔據等可能妨礙競爭之行為，以利業者透過資料收集、累積和分析等方式，創造出新的產業價值，日本公平交易委員會於競爭政策研究中心設置「資料與競爭政策檢討會」，自2017年1月至6月間舉辦數次檢討會，並於2017年6月6日公布《資料與競爭政策檢討會報告書》。該書一共5章，內容為第1章檢討背景，第2章回顧資料環境變化與利用現狀，第3章檢討現今競爭政策及《獨占禁止法》，第4章資料收集、利用相關行為，以及第5章企業結合審查等與資料利用相關之事項。
報告書指出，業者不當收集資料和不當佔據資料等行為，均有適用《獨占禁止法》之可能。前者係指具有優勢地位的業者，利用關係要求有業務往來的企業提供資料等行為，如原本只需要性別和年齡資訊，卻額外要求對方提供住所、電話等訊息；後者則係指業者利用不正當方法與顧客聯繫，排除其他競爭者等行為，如排他性交易、拒絕交易、差別待遇等。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
周晨蕙
副主任 編譯整理
1.〈「データと競争政策に関する検討会」報告書について〉，公正取引委員会，http://www.jftc.go.jp/houdou/pressrelease/h29/jun/170606_1.html（最後瀏覽日期︰2017/07/10）。
2.〈「データと競争政策に関する検討会」報告書〉，公正取引委員会， http://www.jftc.go.jp/cprc/conference/index.files/170606data01.pdf（最後瀏覽日期︰2017/07/10）。
歐盟執委會於2025年7月發布《確保未成年網路高度隱私、安全和保障的措施指引》（Guidelines on measures to ensure a high level of privacy, safety and security for minors online，下稱指引），依據《數位服務法》（Digital Services Act）第28條未成年網路保護規定，未成年人可存取的網路平臺提供者應採取適當措施確保未成年人享有高度隱私及安全保障，且不應迫使數位平臺提供者為評估使用者是否為未成年人而處理額外的個人資料，前述指引目的即為協助數位平臺提供者遵守《數位服務法》第28條之規定。 數位平臺的條款及條件允許未成年人使用該服務，及其服務面向包含未成年人或主要由未成年人使用，或其提供者知曉部分接收者為未成年人，則該數位平臺可被視為提供未成年人存取，數位平臺提供者即應符合比例適當性、保護兒童權利、隱私安全保障設計、年齡適宜設計等一般性原則。指引要求數位平臺提供者需要以準確、可靠和穩定的方式確認使用者的年齡，常見的年齡確認方式有三種：自我聲明、年齡估測、年齡驗證，數位平臺提供者應評估所採方式之必要性及適當性，以最小侵害措施達成高度安全性，並以準確性、可靠性、韌性、低侵害、不歧視為原則。 但指引也引發對於其技術可行性及執法的疑慮，歐洲數位權利組織（European Digital Rights, EDRi）認為政府忽略數位平臺設計與商業模式的根本性問題，依賴年齡認證可能限制未成年人的權利，且對於誤判、規避風險、互通性、與會員國身分系統的整合等問題仍有諸多疑問。雖然指引非法規不具強制性，但歐盟執委會已將指引作為合規評估標準，使數位平臺提供者面臨實施成本及合規證明的壓力。面對日新月異的網路世界，該如何避免未成年人接觸不良網路內容成為許多國家關心的議題，值得持續追蹤相關動態作為我國未成年網路安全政策之參考。
京都議定書效應 核電乾淨能源鹹魚翻身京都議定書實施後，號稱最乾淨能源的核電，反而有利於環境；而台灣燃煤電廠密度列世界前茅，是否有必要再檢討「非核家園」政策，值得觀察。 調查顯示，美國除了將要提前除役的核電廠延役外，芬蘭、韓國、日本都有建新核電廠的計畫，中國大陸更將以一年一座核電的速度，持續到 2020 年，美國奇異公司、法國、甚至韓國都有意分食這塊大餅，就連台灣反核的師法對象德國，都有改弦易轍的打算。 另外，根據國際原子能委員會推估， 2020 年前全球將有超過 60 座的核電廠上線運作，將全球核電廠的數量推升到 500 座，這些核電廠大多分布在亞洲。 目前台灣燃煤發電廠密度名列世界前茅，不論是二氧化碳及汞汙染都十分嚴重，面對京都議定書，燃煤電廠勢必不能再增加，不必將核能發電排除在未來選項中。面對京都議定書所造成的新論點，及國際能源不斷上漲的新趨勢，台灣在六月份全國能源會議中該訂定新的能源比例，不必特別排除核能發電，並發展再生能源，另外，在鼓勵汽電共生政策中，該特別鼓勵天然氣電廠，以減少燃煤電廠比例不斷上升。
強化AI安全防線：八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室（国家サイバー統括室）於2026年3月5日，代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」（Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations）之國際文書（下稱本文書），並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局（Australian Signals Directorate，簡稱ASD）之澳洲網路安全中心（Australian Cyber Security Centre，簡稱ACSC）主導訂定，主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織，揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性，並就AI開發或採購階段，組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家，除了日本與澳洲以外，也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時，應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環，同時評估產品或服務之整體生命週期風險，不應著重於單一技術，而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌，包括特定關係事業者、活用AIBOM（AI物料清單，主要用來記錄AI模型相關資產與資訊，提供快速定位與管控AI問題模型功能）或SBOM（軟體物料清單，主要記錄軟體相依元件，用於漏洞管理與供應鏈透明度）、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險，進行漏洞管理，以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類：AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施（含硬體），以及第三方服務，本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險，其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面，以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外，本文書也針對各類風險提出可行的因應方法，例如： 1.數據面：需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面：需從可信來源取得透明模型，實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面：需做完整性驗證、元件審核，並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面：需確認設備無惡意內容，並在網路中適當分區。 5.第三方服務面：需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說，日本已意識到國家網路安全治理下，針對AI、機器學習的安全，不單是模型安全，而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書，不僅強化國際合作，同時建立供應鏈網路安全共識，因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰，從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法，作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作，提升國家網路安全治理之作法，值得我國未來借鏡參考。
英國資訊委員會將開始調查網站使用cookie是否取得同意根據歐盟隱私暨通訊保護指令（Privacy and Electronic Communications Directive）之規定，網站使用cookies時，應取得當事人之同意。英國於2011年5月，修正其隱私暨電子通訊規則（Privacy and Electronic Communication Regulations，PECR）將歐盟指令納入法律，並給予網站營運者一年之寬限期，更改網站設定以符合新規範。前述寬限期已於2012年5月26日屆至，目前已有320個網站，透過英國資訊委員會（ICO）的線上申報工具，向委員會提出報告，但尚未有任一網站受到稽查。 英國資訊委員會（ICO）指出，目前專案團隊已組成，最快將於9月份開始進行調查。專案團隊未來除針對網站使用cookies是否取得同意進行調查外，亦會針對隱私暨電子通訊規則（Privacy and Electronic Communication Regulations，PECR）規範之電子行銷以及垃圾郵件規範進行稽查。一旦網站經調查不符合法律要求，資訊委員會可處以最高500,000英鎊之罰款。