美國猶他州州長於2025年3月26日正式簽署「應用程式商店問責法(App Store Accountability Act)」(下稱本法)並於同年5月7日生效,為全美首部強制應用程式商店實施年齡驗證及家長同意機制的州法,其核心目標為強化對未成年人的網路環境保護。 本法要求應用程式商店供應商(下稱供應商)於用戶創建帳戶時驗證用戶年齡,若確認為未成年人,其帳戶必須與經過驗證的「家長帳戶」相關聯,未成年人下載或購買應用程式前,供應商須自家長處獲得「可驗證的同意」,且為確保該同意基於充分知情,供應商須向家長提出詳細聲明揭露該應用程式之年齡分級、內容描述、個資之收集與共享情況,以及開發者保護用戶資料之措施等內容,且於前述內容發生重大變更時通知家長並重新取得同意。 應用程式開發者(下稱開發者)亦須向供應商提供準確的資訊,並於應用程式發生「重大變更」時及時通知供應商,及透過數據共享機制驗證其猶他州用戶的年齡以及未成年用戶的家長同意狀態。若開發者善意信賴供應商所提供的年齡及同意資訊行事,可豁免承擔違規責任(安全港機制),爰本法主要的問責對象為供應商。 前述核心義務將於2026年5月6日起生效,若供應商或開發者提供不實資訊,將構成欺騙性交易行為而受到追訴;且自2026年12月31日起,若未成年人因供應商或開發者違反本法規定而受到損害,其本人或家長將有權提起民事訴訟請求賠償。
紡織業大革命 減少石油消耗美國杜邦公司歷經十餘年研究,利用萃取玉米中的葡萄糖為原料,取代以石化製程而研發出紡織用的SORONA生物基聚合物,並取得二十七項專利。以此方法生產的SORONA,除了可降低對石油的依賴,對於全球溫室效應及環境保護將有重大的影響。 位在田納西州首座生化PDO(丙二醇,是生產高分子聚合物的主要原料,可用於製造塑膠、衣物紡織品或其他產品 )明年三月正式投入生產後,將前進亞洲設置第二座PDO廠,並尋求替代玉米的新再生能源。而正式量產後,將供應台灣遠東紡織及大陸廈門翔鷺紡織等十家大廠使用。
日本總務省公布AI運用原則草案日本總務省於2016年10月起召開AI聯網社會推進會議(AIネットワーク社会推進会議),該會議於2018年7月17日公布「報告書2018─邁向促進AI運用及AI聯網化健全發展」(報告書2018-AIの利活用の促進及びAIネットワーク化の健全な進展に向けて-),提出「AI應用原則草案」(AI利活用原則案)。 「AI應用原則草案」制定目的在於促進AI開發及運用,藉由AI聯網環境健全發展,實現以人為中心之「智連社會」(Wisdom Network Society:WINS),其規範主體包括︰AI系統利用者、AI服務提供者、最終利用者(以利用AI系統和服務為業)、AI網路服務提供者、離線AI服務提供者、商業利用者、消費者利用者、間接利用者、資料提供者、第三者和開發者;草案內並根據上開規範對象間關係,整理各種AI運用情境,最終提出「適當利用」、「適當學習」、「合作」、「安全」、「資安」、「隱私」、「尊嚴自律」、「公平性」、「透明性」、「歸責」等十大AI應用原則。總務省表示將持續檢討完善AI應用原則草案細節,以「利用手冊」等形式公布,提供民眾參考。 行政院於2018年初推出「台灣AI行動計畫」,將整合5+2創新產業方案,由相關部會協助發展100個以上的AI應用解決方案,日本總務省所整理之AI應用情境與研提之應用原則,或可作為我國未來推動AI發展之參考。
美國國家安全局發布「軟體記憶體安全須知」美國國家安全局(National Security Agency, NSA)於2022年11月10日發布「軟體記憶體安全須知」(“Software Memory Safety” Cybersecurity Information Sheet),說明目前近70%之漏洞係因記憶體安全問題所致,為協助開發者預防記憶體安全問題與提升安全性,NSA提出具體建議如下: 1.使用可保障記憶體安全之程式語言(Memory safe languages):建議使用C#、Go、Java、Ruby、Rust與Swift等可自動管理記憶體之程式語言,以取代C與C++等無法保障記憶體安全之程式語言。 2.進行安全測試強化應用程式安全:建議使用靜態(Static Application Security Testing, SAST)與動態(Dynamic Application Security Testing, DAST)安全測試等多種工具,增加發現記憶體使用與記憶體流失等問題的機會。 3.強化弱點攻擊防護措施(Anti-exploitation features):重視編譯(Compilation)與執行(Execution)之環境,以及利用控制流程防護(Control Flow Guard, CFG)、位址空間組態隨機載入(Address space layout randomization, ASLR)與資料執行防護(Data Execution Prevention, DEP)等措施均有助於降低漏洞被利用的機率。 搭配多種積極措施增加安全性:縱使使用可保障記憶體安全之程式語言,亦無法完全避免風險,因此建議再搭配編譯器選項(Compiler option)、工具分析及作業系統配置等措施增加安全性。