新加坡個人資料保護委員會(Personal Data Protection Commission, PDPC)於2017年7月27日發布資料共享指引(GUIDE TO DATA SHARING),該指引協助組織遵守新加坡2012年個人資料保護法(Personal Data Protection Act 2012, PDPA),並提供組織內部和組織之間的個資共享指引,例如得否共享個資,與如何應用,以確保符合PDPA共享個資之適當方法;並得將特定資料共享而豁免PDPA規範。該指引共分為三部分,並有附件A、B。
指引的第一部分為引言,關於資料共享區分為三種類型探討:
共享包含向一或多組織為利用、揭露或後續蒐集個資;而在組織內共享個人已同意利用之個資,組織還應制定內部政策,防止濫用,並避免未經授權的處理、利用與揭露;還應考慮共享的預期目的,以及共享可能產生的潛在利益與風險。若組織在未經同意的情況下共享個資,必須確保根據PDPA的相關例外或豁免之規定。
指引的第二部分則在決定共享資料前應考慮的因素:
上述因素還能更細緻對應到附件A所列應思考問題,附件B則有相關作業流程範例。
指引的第三部分,具體說明如何共享個資,與資料共享應注意規範,並提供具體案例參考,值得作為組織遵守新加坡個人資料保護規範與資料共享之參考依據。
印度民航局(Directorate General of Civil Aviation,以下簡稱DGCA)在禁止公眾使用無人機多年後,終於在2017年11月1日發布無人機使用規則(草案),並於網站上公開徵求意見。民航局部長P Ashok Gajapathi Raju表示,草案將於接下來的30日內,與所有利益相關者進行交流,一旦協商完成,將會確定無人機監管框架。預計今年12月底前完成訂定無人機使用管理規範,包含商業用途無人機。 根據規則草案,無人機依照最大起飛重量將其分為五類,分別為: 奈米(nano)無人機:重量小於250克; 微型(micro)無人機:重量在250克和2公斤之間; 迷你無人機(mini):重量介於2公斤至25公斤; 小型無人機:重量25公斤至150公斤; 大型無人機:重量150公斤以上。 除了飛行能力不超過50英尺高度的奈米無人機,所有無人機必須依照DGCA規定取得識別碼(Unique Identification Number)。針對2公斤以上的無人機需有無人機操作員許可證(Unmanned Aircraft Operator Permit),任何無人機的遙控飛行員必須年滿18歲,且需受過規定的培訓。 另,基於安全考量,草案規定禁止飛行無人機之區域,例如:機場範圍半徑5公里內、國際邊界50公里範圍內、戰略區域500公尺以內的國家重地、人口稠密地區、影響公共安全或正在進行緊急行動的地區、移動式平台(如:汽車、飛機或輪船)、及國家公園和野生動物保護區等生態敏感區域(eco-sensitive areas)等,違規者將依印度刑法之規定起訴。
澳洲立法強制Google及Facebook向媒體業者支付合理費用2020年4月20日澳洲政府要求澳洲競爭及消費者委員會(Australian Competition and Consumer Commission, ACCC)草擬強制性行為準則,以解決澳洲新聞媒體業者與數位平台(特別是Google及Facebook)間不對等的議價地位問題,由於2019年ACCC曾嘗試讓Google、Facebook自願與業者議價,並訂定相關程序準則,但事後成效不彰。為因應政府要求,ACCC於同年7月31日公布一份行為準則草案,「2020年修正草案—新聞媒體與數位平台強制性議價守則」(TREASURY LAWS AMENDENT (NEWS MEDIA AND DIGITAL PLATFORMS MANDATORY BARGAINING CODE) BILL 2020)。 此行為準則允許新聞媒體業者各自或集體向數位平台協議使用新聞內容的合理費用,請求費用的媒體公司至少須符合最低的編輯專業標準,並保持編輯獨立性,且每年營收須超過15萬澳元。雖然目前草案只適用於Google及Facebook,但未來也可能有其他數位平台列入適用範圍。 澳洲財政部長Josh Frydenberg表示,此準則設立的目的,是為了保護媒體公司著作內容的原創性,並確保業者能獲得合理的報酬,若Google及Facebook三個月內,無法與媒體公司達成報酬協議,將命仲裁員做出具有約束力的決定,違反規定者將會被裁處1000萬澳元的罰款。 此草案公布後,預計於8月28日完成磋商審議程序,並向議會提出最終草案版本,經議會通過後正式生效。由ACCC負責執行並管理該準則,而新聞媒體業者的資格則由澳洲通信媒體管理局(The Australian Communications and Media Authority)認定之。
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。
英國修正公布施行「2017年智慧財產權不正當威脅法」,使智慧財產權之法規範更具明確性英國智慧財產局於2017年10月1日修正公布施行智慧財產權不正當威脅法(IP Unjustified Threats Act 2017),使智慧財產權之法規範更具明確及一致性,並協助企業免於昂貴的訴訟費用。 所謂智慧財產權之不正當威脅(unjustified threat)係指無智慧財產權、智慧財產權已過期或無效、或雖未實際發生智慧財產權之侵權事實,卻對他人提起侵權之法律行為或措施,該行為耗費成本、引起市場混亂,致使客戶出走並造成企業合法販售商品或服務之業務停滯,並扼殺智慧財產創新之本質,破壞市場衡平。 因涉及智慧財產侵權之法規範複雜、不明確或不一致,且當有侵權之虞尚未進入司法審判程序前其紛爭難以解決,致使智慧財產權人(特別是擁有智慧財產權之中小企業)不願意實施其權利。因此,修正公布施行智慧財產權不正當威脅法將有助於智慧財產權人或第三人知悉何種行為算是威脅,提供明確之規範框架,鼓勵企業建立商談(talk first)文化,使爭議雙方可交換訊息以解決紛爭,而非興訟。並使企業或個人在智慧財產權爭議中取得公平合理的地位,以保護客戶及供應鏈(包括零售商或供應商),避免企業或個人因不正當威脅、惡性之商業競爭,而遭受損害。再者,智慧財產權之不正當威脅法適用於專利權、商標權及設計權,使智慧財產權法複雜之規範更趨明確且一致。