開放非銀行事業從事預付式行動付款服務法制議題之研究

刊登期別
2006年03月
 

※ 開放非銀行事業從事預付式行動付款服務法制議題之研究, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=788&no=66&tp=1 (最後瀏覽日:2026/07/15)
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線上遊戲「Second Life」大筆玩家資料外洩

  線上遊戲新奇的聲光效果與眾多同儕參與的凝聚感,吸引全球玩家爭先投入此一新興娛樂領域之際,遊戲本身的安全性卻也格外值得重視。知名的線上遊戲「 Second Life 」驚傳個人資料外洩事件,遊戲營運商「 Linden Lab 」 9 月 10 號發布公開聲明,表示「 Second Life 」遊戲伺服器於同月 6 日遭到駭客入侵,總計約有 65 萬名玩家的個人資料遭竊。   廣受全球玩家青睞的多人線上角色扮演遊戲( Massive Multiplayer Online Role Playing Game ; MMORPG )「 Second Life 」採取全然的 3D 介面( three-dimensional ),遊戲當中所有的虛擬物件,包括角色、道具與各式各樣的配件均由個別玩家設計與創造,玩家可在遊戲中從事虛擬土地及建築物的買賣並賺取遊戲虛擬貨幣( Linden Dollars );玩家亦可將遊戲中獲取的虛擬貨幣於真實社會中進行現金交易。   營運商「 Linden Lab 」表示,此次駭客係利用「 Zero-Day Exploit 」技術滲透遊戲伺服器,外洩的個人資料包括了玩家姓名、住址、帳號密碼及其信用卡卡號等。 Linden Lab 除已要求所有的玩家立即更改密碼,並將在遊戲的部落格( blog )中提供新的安全方案。

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  歐洲專利局(European Patent Office,簡稱EPO)與俄羅斯聯邦知識產權局(Russian Federal Service for Intellectual Property,簡稱ROSPATENT)啟動專利審查高速公路(Patent Prosecution Highway,簡稱PPH)計畫,自今(2017)年2月1日至2020年1月31日起試行三年。專利申請人向EPO或ROSPATENT提出全部或部分相同的技術內容,至少有一個請求項經過其第一申請局(Office of First Filing,簡稱OFF)核准,即可以相關檢索或審查文件提供予第二申請局(Office of Second Filing,簡稱OSF)參考,同時請求此對應的專利申請案加速審查。   事實上,EPO這幾年已展開一系列的專利申請加快審查程序,除了在世界五大專利局(簡稱IP5,包含歐洲以及韓國、中國大陸、美國、日本),亦基於專利合作條約(Patent Cooperation Treaty,簡稱PCT)國際專利申請的架構,已與澳洲、加拿大、哥倫比亞、以色列、墨西哥、新加坡以及俄羅斯等國家進行PPH計畫,另後續也同意與馬來西亞和菲律賓的PPH合作協議(目前尚未啟動),由此可見EPO相當積極促成多國PPH程序以減少雙方專利局重覆審查作業並增進資源的有效利用。   對於專利申請人而言,因應企業全球化經營的思維及國際專利申請佈局策略,考量屬地主義侷限於當地申請才能取得權利保護的情況下,透過各國專利局雙方簽署PPH協議得以較快獲得審查結果。然而,就算相同的技術內容,並不一定保證OSF依循OFF核准其可專利性,建議尚須注意各國專利審查制度的差異性。 【本文同步刊登於TIPS網站(http://www.tips.org.tw)】

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新加坡網路安全局(Cyber Security Agency of Singapore, CSA)於2024年10月15日發布人工智慧系統安全指南(Guidelines on Securing AI Systems),旨在強化AI系統安全,協助組織以安全之方式運用AI,降低潛在風險。 該指南將AI系統生命週期分成五個關鍵階段,分別針對各階段的安全風險,提出相關防範措施: (1)規劃與設計:提高AI安全風險認知能力,進行安全風險評估。 (2)開發:提升訓練資料、模型、應用程式介面與軟體庫之供應安全,確保供應商遵守安全政策與國際標準或進行風險管理;並辨識、追蹤及保護AI相關資產(例如模型、資料、輸入指令),以確保AI開發環境安全。 (3)部署:適用標準安全措施(例如存取控制、日誌記錄),並建立事件管理程序。 (4)運作與維護:持續監控AI系統的輸入和輸出,偵測異常與潛在攻擊,並建立漏洞揭露流程。 (5)壽命終期:應根據相關行業標準或法規,對資料與模型進行適當之處理、銷毀,防止未經授權之存取。 CSA期待該指南發布後,將有助於預防供應鏈攻擊(supply chain attacks)、對抗式機器學習攻擊(Adversarial Machine Learning attacks)等安全風險,確保AI系統的整體安全與穩定運行。

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