德國最新無人機之法規命令(Die Drohnen-verordnug)

  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:

  1. 模型飛機如在專用的機場飛行則維持不變,但如果離開專用機場作使用時,則必須安裝記載有所有人姓名及住址的徽章。
  2. 在非專用機場使用時,無人機與模型飛機的共通事項:
    (1) 超過0.25公斤時:必須安裝記載有所有人姓名及住址的徽章。
    (2) 超過2公斤時:除前述的徽章外,還必須有特別的有關無人機或模型飛機的專業知識證明;而該知識證明,可以從聯邦航空局(Luftfahrt-Bunderamt)或民間飛行運動協會(Luftsportverband)透過考試取得。
    (3) 超過5公斤時:除前述的條件外,需要從各地區航空管理部門(Landesluftfahrtbehörden)追加額外的升空許可(Aufsteigserlaubnis)。
  3. 關於操作者的規範:
    (1) 無人機的操作者,除了在模型飛機基地外,原則上禁止飛行超過100米高,但可向地區航空管理部門提出申請。
    (2) 模型飛行器操作者須有專業知識證明。
    (3) 無人機與模型飛行器只能在能肉眼可見下飛行。
  4. 一般適用規定:無人機與模型飛行器不能阻礙或危害人力駕駛飛行器。
  5. 禁止事項:
    (1) 所有的無人機或模型飛行器不得在敏感區域(例如:警察機關、救難隊、大群民眾所在地、主幹道、航空起降區等)使用。
    (2) 無人機與模型飛行器不得於住宅區接收、播送、以及紀錄影片、聲音、或是無線電訊號。

  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。

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※ 德國最新無人機之法規命令(Die Drohnen-verordnug), 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7872&no=67&tp=1 (最後瀏覽日:2026/10/22)
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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。

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