New Balance在中國大陸一審獲判商標侵權賠償
美國紐百倫公司（以下稱New Balance）去年控告中國大陸當地三家製鞋商侵害其中N字logo商標。其中一位被告為已在美國科羅拉多州成立公司的新百倫體育用品有限公司（USA New Bai Lun Sporting Goods Group Inc）。近日，中國大陸蘇州中級人民法院判決在一審判決中判處這三名被告侵害New Balance商標權，應支付New Balance人民幣一千萬元（即美金一百五十萬元）之損害賠償。
一名美國律師指出，此賠償數額以國際標準而言不算高，但這是中國大陸外企至今在商標侵權爭議案件中獲得的最大一筆賠償金，對在中國大陸的外企而言是一大鼓舞。New Balance品牌保護經理Angela Shi表示，此案的勝訴讓New Balance更有信心繼續在中國大陸開展品牌保護的工作。
根據中國大陸當地律師指出，過去中國大陸各地方人民法院由於必須考量當地就業及社會穩定等因素，較不傾向做出有利於外企的判決。在本判決之前，美國總統川普曾簽屬一份備忘錄，要求調查中國大陸竊取美國企業智慧財產權之問題，而中國大陸國家主席習近平近期亦曾公開表示要嚴懲侵害智慧財產權者。本次New Balance的勝訴，除了對外企而言有標竿性的作用外，也展現了中國大陸政府解決仿冒問題的決心。
陶思妤
法律研究員 編譯整理
Chinese court awards New Balance $1.5 million in trademark case https://www.reuters.com/article/us-new-balance-china-trademark/chinese-court-awards-new-balance-1-5-million-in-trademark-case-idUSKCN1B317X
Why New Balance's Trademark Infringement Victory in China Is Such a Big Deal http://fortune.com/2017/08/23/new-balance-china-infringement/
China court rules against New Balance in trademark case http://www.reuters.com/article/us-new-balance-china-trademark/china-court-rules-against-new-balance-in-trademark-case-idUSKCN0ZA0D4
美國聯邦貿易委員會（The Federal Trade Commission, FTC）於2026年3月13日發布《預先通知默示同意規則》（簡稱默示同意規則）（Rule Concerning the Use of Prenotification Negative Option Plans）之「法規制定預告」（Advance Notice of Proposed Rulemaking, ANPRM），期望針對現代消費市場中廣泛存在的商業模式，如健身房、數位串流之預設自動續約與試用轉付費機制等進行全面規範，並將現行不完整且分散的消保法規加以整合，建立全國性標準。 FTC曾於2024年底修訂默示同意規則，後遭聯邦上訴法院以程序瑕疵為由撤銷。因應法院要求，FTC依法重啟修法程序，就以下核心議題廣徵意見： (1)產業現況與普及性：企業透過「默示同意」方式行銷產品和服務的規模，以及在各行業中的具體運作模式。 (2)市場不當作法：包含哪些情況未取得消費者「明確知情同意」便逕行收費，以及如何阻礙消費者取消訂閱等。 (3)可能的監管方式：修訂現行規則、訂立新法，或實施替代方案（例如教育消費者和企業如何避免「默示同意」行銷行為）。 FTC已於2026年4月13日完成首輪意見徵集，後續將評估是否提出正式修正條文並進行第二輪意見徵集。美國監管機關未來在審查契約與數位服務介面時，將更嚴格審視「暗黑模式」（Dark Patterns）設計，避免消費者被迫加入不想要或無法取消的訂閱服務，持續為無意訂購的產品或服務支付費用。
世界61個個資保護主管機關發布聯合聲明，避免AI生成私密影像危害兒少安全61個來自世界各國及歐盟之個資保護主管機關於2026年2月23日發布「AI生成影像及隱私保護聯合聲明」（Joint Statement on AI-Generated Imagery and the Protection of Privacy），旨在警示AI生成影像工具之開發者與使用者，未經當事人同意生成逼真私密影像及有害內容，不僅可能侵害個人隱私或名譽，亦可能嚴重威脅兒少安全。 本聯合聲明是在全球隱私大會（Global Privacy Assembly）國際執法合作工作小組（Internal Enforcement Cooperation Working Group）協調下所發起。其內容強調AI生成影像因廣泛融入社群媒體平臺，更易對兒少造成網路霸凌或剝削等潛在危害，呼籲開發及使用AI生成內容系統時，應遵循隱私與個資保護規則，並注意未經同意創建私密影像在某些國家可能構成刑事犯罪。 針對AI生成內容系統之開發者與使用者，聯合聲明提出下列基本指導原則： （1）實施健全的防護措施，避免濫用個人資料及未經同意生成私密影像或其他描述兒少之有害內容。 （2）確保透明度，有意義地揭露AI系統之功能、安全措施、可接受之用途及濫用後果。 （3）提供有效且易於使用之機制，以接收並快速回應移除有害內容之請求。 （4）向兒童、家長、監護人及教育工作者提供清晰、適齡之資訊，以應對特定兒少風險。 簽署聯合聲明之個資保護主管機關，將持續交流分享相關執法、政策推行與教育宣導經驗，共同努力應對全球隱私及兒少風險。
歐洲區塊鏈數位基礎設施聯盟預計於2024年正式開始運作，將進一步擴大推動區塊鏈的公共應用服務歐洲區塊鏈夥伴關係（European Blockchain Partnership, EBP）的成員於2023年6月正式向歐盟執委會（European Commission, EC）申請成立區塊鏈的「歐洲數位基礎設施聯盟」（European Digital Infrastructure Consortium, EDIC），若審核通過，未來歐盟將有一個正式的機構負責推動區塊鏈的發展與應用。 歐盟執委會於2023年1月發布了「2030年數位十年政策計畫」（Digital Decade Policy Programme 2030, DDPP），為促進歐盟數位轉型的大規模部署及能力建構，達到DDPP所設定的具體目標，執委會提出跨（多）國專案（Multi-Country Projects, MCPs）的概念，期待整合歐盟、各成員國、私部門的資源，以實現單一成員國無法獨立部署的數位化基礎設施。 執委會參考2009年開始陸續成立的「歐洲研究基礎設施聯盟」（European Research Infrastructure Consortium, ERIC），提出了「歐洲數位基礎設施聯盟」（EDIC）的規劃。EDIC並非由歐盟的資助計畫支持，而是由成員國申請（至少要包含3個成員國）成立以執行MCPs，EDIC具有法人格，並有獨立的財務來源；此外，EDIC成立後開放私部門參加。 2023年3月執委會發布的「數位歐洲2023~2024年工作計畫」（Digital Europe Work Programme 2023-2024）中，即將「區塊鏈」列為MCPs的重要發展項目之一。2023年6月15日於瑞典舉辦的歐盟數位大會（Digital Assembly 2023）上，執委會表示EBP及歐洲區塊鏈服務基礎設施（European Blockchain Services Infrastructure, EBSI）的相關成員國已遞交EDIC的申請。 斯洛維尼亞共和國（Republic of Slovenia）的區塊鏈小組負責人Nena Dokuzov是成立聯盟的主要推動者之一，其受訪時表示，EBSI從2018年以來，主要是由執委會以專案方式支持，未來聯盟成立以後，將能集結更充足的資源，強化歐洲區塊鏈的治理和穩定性，進一步地擴大推動歐洲區塊鏈的公共應用服務。我國「司法聯盟鏈」於2022年成立，為我國第一個跨部會、大規模的區塊鏈應用案例，並制定了跨組織協作標準規範（簡稱b-JADE），未來可持續觀測歐盟區塊鏈聯盟的發展，作為我國的參照。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
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。