德國在2017年的3月通過了最新的無人機相關法規命令,亦包含傳統模型飛機的部分,並於2017年4月7日生效,新的修正重點如下:
綜合觀察可以發現,德國對於無人機的使用規範(或限制),可以歸結至三 方面,對於使用人的規範、無人機的大小以及使用地點的限制。
英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」(Code of Practice for the Cyber Security of AI,以下簡稱「實務守則」),目的是提供人工智慧(AI)系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引,以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險,並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施,以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同,因此產生新的資安風險,主要包含以下: 1. 資料投毒(Data Poisoning):在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料,影響模型訓練結果,導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆(Model Obfuscation):攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為,以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理,可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令(Indirect Prompt Injection):藉由輸入經精心設計的指令,使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性,實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段,並針對相關角色提出指導。角色界定如下: 1. 人工智慧系統開發者(Developers):負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈(Supply chain):涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則,以確保人工智慧系統的安全性與可靠性: 1. 風險評估(Risk Assessment):識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理(Data management):確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用,並採取完善管理措施。 3. 模型安全(Model Security):在模型訓練、部署和使用階段,均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全(Supply chain security):確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針,期望各角色能有效落實AI系統安全管控,促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。
司法改革的一小步,替代性紛爭解決機制的一大步-談日本「ADR 利用促進法 政府資訊業務委外涉及個人資料保護法律責任分析及因應建議 加拿大「保護加拿大國民遠離網路犯罪法」生效,保障國民免受網路霸凌加拿大對於日益嚴重之網路霸凌及網路犯罪,甚至青少年因網路霸凌而自殺案件頻傳,為免此種悲劇再發生,加拿大政府擬訂之「保護加拿大國民遠離網路犯罪法」(Protecting Canadians from Online Crime Act,簡稱Bill C-13),於2015年3月10日生效。 此項法案係修正刑法、競爭法及證據法,法案內容如下: 1.適用對象:不分是否成年,皆有適用。 2.增修內容: (1) 補充修訂非自願的親密圖片散佈法令,授權法官得從網路上移除這些圖像及收取回復費用,得以沒收財產及下達擔保命令,以限制加害人使用電腦或網路就此類圖像之散布。 (2)賦予保存請求權和命令之權力,強制保全電子證據。 (3)新訂法院可下達提供命令,強制相關義務人提供通訊傳輸、交易位置、個人及相關事物資訊。 (4)授權延長關於使用電信傳輸相關資料之調查權。 (5)授權與法律分配利害關係相關之交易、個人與事物等做為追蹤調查對象。 (6)簡化關於取得關於截取私人通訊之法官授權及命令程序。 (7)修訂加拿大證據法,以確保加害人之配偶得為被害人證人。 惟就本次修訂,有反對意見認為可能會擴張國家調查權,而侵害人民隱私。