歐盟委員會(European Commission)原則上禁止將歐盟境內的個人資料傳輸至境外,只有經歐盟委員會認定其個人資料保護機制達到歐盟認可標準的國家或地區例外,例如:瑞士、加拿大、以色列等。而日本未能進入前揭國家之列的主要原因,係日本之個人資料保護法未將政府部門納入規範對象。但是基於經濟全球化的需求,日本與歐盟自2017年第一季開始加速進行雙邊合意協商。
日本個人資料保護委員會公布,於2017年5月修正施行的個人資料保護法,已符合歐盟資料保護規則中准許進行境外傳輸的標準。其中包括以獨立的個人資料保護機關來確保必要的保全機制能確實執行等五點(新設立個人資料保護委員會、個人資料定義的明確化、個人料去識別化、非法販賣個人資料之處罰、其他)。
歐盟對此表示,雙邊對於個人資料保護之標準的差異性已經漸漸縮小,利於日本與歐盟間個人資料國際傳輸的環境也已經逐漸形成。目前於歐盟境內設立子公司或是設立法人的日本企業,預期2018年即能自由就歐盟境內雇員或顧客的個人資料,進行日本與歐盟間的國際傳輸。
由於歐盟關於個人資料之保護,為歐洲聯盟基本權利憲章(Charter of Fundamental Rights of the European Union)所明定,企業若非法進行個人資料境外傳輸,會被處以高額罰金,金額約相當於該企業一年內全球營業額總額的4%或2000萬歐元,兩者取其高者為上限;股東甚至也可能面臨被提起訴訟的風險。日本此次修法,對日本在歐盟境內的企業經營將帶來莫大的裨益。
為完善現行著作權登錄制度與加速解決著作權爭議,韓國文化體育觀光部提出著作權法修正案,該修正案於2020年1月9日經國會同意通過,並已在同年2月4日公布,預計於同年8月5日施行,韓國此次著作權的修法主要有三個重點。 一是韓國現行的著作權爭議調解制度,若當事者有一方不同意調解就破局,當事人僅能透過訴訟解決爭議,這樣的調解形式意外增加了韓國司法上的負擔,故此次修法適當的調整了著作權爭議調解制度。標的金額未滿一千萬韓元的案件,或當事人一方無法提出合理的拒絕調解理由,當事人就不能拒絕韓國著作權委員會的調解,此次修法賦予了韓國著作權委員職權調解的權力。 二為現行韓國的著作權係採取創作保護主義,登錄並非是取得著作權之法定要件,故韓國在運行著作權登錄制度時並不會對登錄的著作物做實質審查,這也讓著作權虛偽登錄或錯誤登錄的情況很難被避免,而這次著作權修法賦予了著作權委員會有依職權撤銷這些虛偽登錄、錯誤登錄著作物的權力。 三係若是出於公共利益之目的,如基於調查需求複製著作物、編輯教科書而想利用已刊登的著作物等情形,可以不受著作權的拘束,自由的利用著作物。韓國文化體育觀光部也表示透過此次的修法,希望能為韓國打造一個更適合著作發展的環境並為韓國著作權活用帶來正面的影響。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」
韓國通過《人工智慧資料中心產業促進發展法》,強化韓國AI基礎設施與技術主權韓國國會於今(2026)年5月7日通過《人工智慧資料中心產業促進發展法》(인공지능 데이터센터 산업 진흥에 관한 특별법),6月9日經總統公布,並定於2027年3月10日起正式生效。韓國制定本法是基於《人工智慧發展與建立信任基本法》(인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법안)第25條之立法義務,韓國政府應設置人工智慧資料中心,並推動必要政策措施以支持人工智慧資料中心之運作。 本法全文共29條,由韓國科學技術情報通訊部(과학기술정보통신부,下稱韓國科技部)擔任法規主管機關,就其內容可分為三大部分: 1.明確人工智慧資料中心發展和基礎設施建設的必要事項,包括建立人工智慧資料中心發展所需的政策框架、基本規劃、合作機制、實地調查和資料編制,並制定有關人工智慧資料中心機構和協會的組織規定與權責關係。 2.為支援人工智慧資料中心的營運事項,本法規定促進人工智慧資料中心的發展和基礎建設,包括優先建設之基礎設施、配套的建設規劃、專業人才培育、國際合作拓展以及發展在地經濟。 3.人工智慧資料中心之設置申請程序,得向韓國科技部申請許可證的批量處理,採行政一站式服務簡化其辦理流程,以及就機構負責人的審查時間設下限制,採取「逾期則推定審查同意」機制。同時,本法提供豁免機制,人工智慧資料中心得放寬適用或免除其他建築設施規範(比如免辦電力系統影響評估)之法遵要求。 整體而言,韓國將人工智慧資料中心作為人工智慧產業發展的重要基礎,藉由本法之制定,明確化人工智慧資料中心之定位,並藉由簡化許可程序和法遵豁免等特別規定,提升行政效率以強化基礎設施與技術主權。 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://keid.nat.gov.tw/tips/)
美國資訊安全分析新挑戰:巨量資料(Big Data)之應用在2013年的國際資訊安全會議(RSA Conference)上,資安專家紛紛表示,將Big Data技術應用於資訊安全分析的項目上,確實可以幫助企業建立更佳的情勢判斷能力,但在實際執行過程中是一大挑戰。 資安廠商如RSA和賽門鐵克公司,在會議上表示目前的策略是透過新的數據匯集、比對和分析協助企業篩選、過濾結構化和未結構化資料的威脅指標,這是傳統的特徵偵測(signature-based)安全工具無法做到的。 不像傳統的安全手段著重於阻斷攻擊,新的技術強調偵測並立即回應違犯行為,也就是提前遏止任何違犯行為,協助企業作全面性的偵測而不擔心有所遺漏。 由於越來越多的美國政府機關和民間企業遭受到針對性和持續性的攻擊,巨量資料技術的應用需求激增。企業內部都累積著大量的數據和多元的數據種類,而需要動新技術來保護這些數據資料免於惡意人士或對手的竊取或其他侵害行為。企業應該要因應實際面臨的威脅和所獲悉的威脅情報來建立安全模型,取代部署特定產品和外圍系統的防禦。 美國無論是政府機關或民間企業都被捲入了不對稱戰爭-對手是武器精良、準備充分並有嚴密組織的網路敵人。 「駭客只需要攻擊成功一次,但我們必須每次都是成功的」賽門鐵克的總裁deSouza表示。「因此與其專注的在阻擋所有威脅,更好的辦法是使用巨量資料技術偵測侵入行為並消解之」。而在會議中資安專家都肯認至少從理論上來說,以巨量資料技術強化資訊安全是很好的想法。 不過另有其他的說法,金融服務企業LSQ的首席安全及法務主管皮爾遜認為,許多人的電腦紀錄檔和所有的電子裝置都早就被侵入滲透了,這才是問題所在。他表示,目前現存的SIEM(安全性資訊及事件管理)工具可以讓企業聚集來自許多個安全設備的巨量登錄數據整合在同一系統內,但真正的問題是,SIEM工具必須要有能力分析數據並找出關聯性,如此才能偵測到駭客入侵的前兆證據和真實的入侵行為,這和彙整數據是不同的兩件事。許多企業所面臨的問題不是缺乏數據資料,而是要如何為資訊安全的目的建立關聯規則和應用方式,以有效率的方式找出有用的巨量數據並進行分析,和留下可供進行訴訟使用的證據。