日本獨立行政法人情報處理推進機構(Information-technology Promotion Agency,下稱IPA)於2026年4月2日發布AI利用者的安全性報告(下稱安全性報告),並呼籲企業強化AI利用過程中的營業秘密保護管理措施。 近年來,以生成式AI為首的人工智慧技術及其應用急速發展,但另一方面,針對AI開發與運用所衍生之安全性風險亦層出不窮。IPA針對其於今(2026)年1月發布之10大資訊安全威脅中的第三位風險,即AI應用所帶來的網路風險,發布安全性報告,期協助企業降低AI利用過程中的營業秘密外洩風險。 安全性報告指出,有高達67%的企業職員會透過個人帳號使用生成式AI,且有高達77%會直接將公司內部資料「複製貼上」到生成式AI對話框。由於雲端AI係藉由網路串接方式提供AI服務,因此人員若將企業之營業秘密輸入AI中,即意味著將企業之營業秘密提供營運AI服務的外部企業。此外,在雲端AI中輸入企業之營業秘密,除了該營業秘密可能會被作為學習資料,用於訓練AI以外,其他企業亦可能透過該雲端AI輸出之內容取得該營業秘密,潛在高度洩密風險。準此,安全性報告提醒企業勿在具備網路串接功能之雲端AI上傳包含企業營業秘密之資料,並呼籲企業透過諸如將AI瀏覽器區分為企業內部使用與外部使用之方式,強化內部營業秘密保護管理措施,以避免洩密風險。 企業如欲於內部導入AI應用以提升業務效率,可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心(資策會科法所創智中心)發布之《營業秘密保護管理規範》、《營業秘密管理指針2.0》,建立營業秘密管理措施或相關機制,避免在使用AI提升業務效率的同時,導致具備機敏性或屬於營業秘密之資訊外洩。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
愛爾蘭資料保護委員會發布《控制者資料安全指引》,提供資料控制者關於個人資料安全措施之依循指引愛爾蘭資料保護委員會(Ireland's Data Protection Commission)於今(2020)年2月公布控制者資料安全指引(Guidance for Controllers on Data Security),愛爾蘭資料保護委員會表示本指引亦適用於資料處理者。指引內針對17個面向說明控制者於資料處理時應考量之安全措施,分別為:(1)資料蒐集與留存政策(Data Collection and Retention Policies);(2)存取控制(Access Controls);(3)螢幕保護程式(Automatic Screen Savers);(4)加密(Encryption);(5)防毒軟體(Anti-Virus Software);(6)防火牆(Firewalls)(7)程式修補更新(Software Patching);(8)遠端存取(Remote Access);(9)無線網路(Wireless Networks);(10)可攜式設備(Portable Devices);(11)檔案日誌及軌跡紀錄(Logs and Audit Trails);(12)備份系統(Back-Up Systems);(13)事故應變計畫(Incident Response Plans);(14)設備汰除(Disposal of Equipment);(15)實體安全(Physical Security);(16)人為因素(The Human Factor);(17)認證(Certification)。 此外,愛爾蘭資料保護委員會還強調,歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)第25條與第32條有關資料控制者之義務,可透過「從設計與預設機制著手資料保護(Data protection by design and by default)」,與適當的技術及組織措施等方式,並考量現有技術、執行成本、處理之本質、範圍、脈絡及目的與對當事人權利及自由之風險可能性與嚴重性等因素,以確保其安全措施符合相應資料風險之安全等級。 最後,愛爾蘭資料保護委員會表示資料控制者更應確保其組織內員工瞭解該等安全措施並確實遵守,資料控制者應於制定其資料安全政策時考量到本指引所列各項目,以履行其保護資料安全之義務。
德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南(Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen),旨在提升企業數位化與社會責任,並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議: 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時,必須將影響評估列入開發流程,並列為公司應遵守的道德倫理守則,以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義,企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息,並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此,企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下,可能會增加理解性和可追溯性難度,但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中,應特別關注並進一步討論。另外,透過教育及使用說明協助及控制功能,教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段(演算法,機器學習,AI)。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外,應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外,例如透過幫助頁面,儀表板或部落格,解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策,使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施,使用戶理解是否及如何使用相關演算法,此可能包括使用自動化決策,使用特定資料組和使用技術的目的,亦即使用戶對演算法,機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估,目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言,將可帶來巨大的利益,因此應該充分利用。例如,人工智慧可降低語言障礙,幫助行動不便的人可更加獨立自主生活,改善醫療診斷,提升能源供應效率,甚至是交通規劃和搜索停車位,都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展,應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間,同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要,但應兼顧受影響者的利益,並與廣大公眾利益找出妥協平衡點,且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時,應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如,可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分,必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同,資料不完整或錯誤,將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭,如果可能的話,只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此,確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況,特別是在自我學習系統中資料引入的標準,並根據錯誤來源進行檢查,且儘可能全面記錄,針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法,機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要,在開發預期用途的演算法時必須納入考量,對員工應針對道德影響進行培訓,並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題,並特別注意資料饋送,以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程,例如在車輛的自動控制或醫療診斷中,應設計成由責任主體保留最終的決策權力,直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任,並非透過對方法的無條件追踪來實現,而是經過仔細測試,學習和記錄來實現
美國FTC預告修訂《預先通知默示同意規則》,保障消費者之自主選擇權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。