新加坡個人資料保護委員會2017年7月發布資料共享指引
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：
- 在同一組織內或關係組織間共享
- 與資料中介機構共享(依契約約定資料留存與保護義務)
- 與一個或多個組織共享(在不同私部門間、公私部門間)
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：
- 共享目的為何？是否適當？
- 共享的個資類型為何？是否與預期目的相關？
- 在該預期目的下，匿名資料是否足以代替個資？
- 共享是否需要得同意？是否有例外?
- 即使無須同意，是否需通知共享目的？
- 共享是否涉及個資跨境傳輸?
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。
孫鈺婷
專案經理 編譯整理
1. Personal Data Protection Commission (PDPC), New Guide to Data Sharing, https://www.pdpc.gov.sg/news/latest-updates/page/0/year/2017/month/All/new-guide-to-data-sharing (last visited Aug. 24, 2017).
2. Personal Data Protection Commission (PDPC), GUIDE TO DATA SHARING, https://www.pdpc.gov.sg/docs/default-source/other-guides/guide-to-data-sharing-(270717).pdf?sfvrsn=8 (last visited Aug. 24, 2017).
挪威交通部（Ministry of Transportation）甫於本月推出電子通訊法（Electronic Communication Act）修法草案，其主要針對1-5、2-12、4-14條之規定進行修正，期望透過確認主管機關對費率和爭端處理程序等事項之管轄權和財務補貼，解決歐盟（European Union；EU）和歐洲經濟區（European Economic Area；EEA）內，長期爭議不決的國際漫遊費率問題。 強調區域整合的泛歐盟經濟體（含27個EU會員國和挪威、列支敦士登、冰島3個EEA會員國），雖在貨物、人口、服務、貨幣之自由流通等，各項單一市場上的努力上相當成功，但其電信漫遊之跨國界服務，卻經常受到各界批評，主要問題即源自於居高不下的跨國漫遊費率。因歐洲地理和人口分佈稠密度甚高，居民極容易使用跨國電信服務，但卻需負擔動輒數倍的國際漫遊費用問題。近年來歐盟有意對此尋求解決之道，而挪威此次修法即為初步重要嘗試之一。
歐盟執委會發布第二份「數位十年狀況報告」，說明「2030年數位十年政策計畫」當前進展歐盟執委會（European Commission）於2024年7月2日發布第二份「數位十年狀況報告」（State of the Digital Decade Report）（下稱該報告），全面檢視「2030年數位十年政策計畫」（Digital Decade Policy Programme 2030, DDPP）之施行現況。特別的是，該報告今年首次新增歐盟成員國提出之「數位十年國家戰略路線圖」（National Digital Decade Strategic Roadmaps），說明預計投入數位轉型之措施、行動及資金。 為了呼籲歐盟成員國加強行動，進而促進經濟繁榮並提升社會凝聚力，歐盟執委會於該報告提出兩大面向之建議。首先，於數位基礎設施及企業之部分，該報告指出，目前高品質之5G網路覆蓋率僅有歐盟領土之50%。對此，各成員國與執委會應共同努力創建真正之數位單一市場（Digital Single Market）。此外，歐洲公司對於人工智慧、雲端、巨量資料之採用率遠低於DDPP欲達成之75%目標。若欲實踐商業部門數位化，應鼓勵中小企業採用創新之數位工具，且應積極投資具有高度發展可能性之新創企業。 其次，於數位技能與公共服務之層面，該報告提及，社會經濟相關之數位轉型過程中，以人為本係一貫之核心理念。然而，目前僅55.6%之歐盟人口具備基本數位技能，各成員國應採取多元方法於各級學校推動培養教育。又，為提升公共服務數位化，各成員國應致力於線上提供重要公共服務、電子健康紀錄，以利民間及企業方便運用。 最後，歐盟成員國須於2024年12月2日前審視、調整「數位十年國家戰略路線圖」，以符合DDPP闡述之目標。此外，歐盟執委會將監督、評估報告中建議之實施情形，並於2025年發布之「數位十年狀況報告」追蹤改善進度。
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。
防範網路釣魚──事後追究有其侷限，多管齊下始屬正途