Kroger成立於1883年,在美國擁有近3000家分店,為美國最大食品雜貨零售店,其註冊商標“Private Selection”相當知名,被廣泛使用在超市、便利商店及其他各種零售商店約20多年。然而在全球擁有超過10000家分店的歐洲零售店巨頭Lidl,亦於2016年9月19日於美國註冊與“Private Selection”近似的商標“Preferred Selection”。
對此,Kroger於Lidl在美國開立新門市不久之後,即於今(2017)年6月30日對Lidl起訴,主張Lidl的“Preferred Selection”與Kroger的“Private Selection”品牌商標太相似,Lidl於德國是以低價折扣作定位之連鎖超市,且產品曾被認定為劣質。Lidl的行為意圖混淆“Preferred Selection”與“Private Selection”,將稀釋Kroger的品牌知名度,不僅侵害商標亦將損及商譽,甚至從中牟取不當利益,導致不公平競爭。故Kroger據以向美國維吉尼亞州地方法院請求禁止Lidl販售使用“Preferred Selection”商標的產品。
Lidl反駁認為其商標註冊已有一段時間,Kroger卻故意選其展店亮相後才大肆攻擊Lidl的新品牌,嚴重干擾Lidl的宣傳效益,更何況兩者商標名稱不同,標誌圖形的設計也不同。今年7月25日,美國維吉尼亞州地方法院法官表示,儘管品牌標誌看起來相似,但兩者並無相同或相似的含意,拒絕授予Kroger聲請之禁令。惟兩造於今年9月達成協議,請求法院駁回訴訟,而Lidl最終於今年9月12日放棄“Preferred Selection”商標權。
世界智慧財產權組織(World Intellectual Property Organization,簡稱WIPO)宣布中國大陸於2022年2月5日提交了加入《海牙協定》1999 年日內瓦文本的文件,加入國際工業設計註冊的海牙體系(Hague System),該協定將於2022年5月5日在中國大陸生效。隨著中國大陸的加入,海牙體系涵蓋的國家總數將達到 94 個,其中包含根據世界銀行排名十大經濟市場中的九個。 工業設計形成物品的裝飾,其可由三維特徵(例如物品的形狀)或二維特徵(例如圖案、線條或顏色)組成,圖形用戶界面或虛擬世界物品則成為最近流行的設計形式。海牙體系為工業設計提供國際保護的解決方案,申請人不需要在各個國家或地區分別提交多次申請,只要透過海牙體系提交一份國際申請,就可在90多個國家/地區註冊多達100項設計。 據統計,2020 年中國大陸居民共提交了795,504件設計,約佔全球總數的 55%。中國大陸加入海牙體系將使其居民可更容易地在海外取得工業設計保護並推廣市場,外國設計師也將能夠更容易地進入中國大陸市場。 我國企業或設計師如有工業設計保護需求,亦可評估運用海牙體系提交國際工業設計申請,在多個國家取得設計註冊。
日本發布資料素養指南之資料處理篇,旨在促使企業理解便於活用於數位技術與服務的資料管理方法日本獨立行政法人情報處理推進機構於2025年7月發布《資料素養指南(下稱《指南》)》,指南分為三大章,第一章為整體資料環境之變化;第二章為資料治理;第三章為資料、數位技術活用案例與工具利用。指南第二章中的資料處理篇,主要為促使企業理解有利活用於數位技術與服務的資料管理方法。 《指南》資料處理篇指出,資料的生命週期涵蓋資料設計、資料蒐集、外部資料連動、資料整合、資料處理、資料提供、資料累積以及資料銷毀等不同階段。《指南》建議在資料生命週期的各階段,盡可能的不要有人類的介入。舉例而言,資料蒐集可以透過感測器或系統進行。該建議的目的在於,人類介入資料生命週期,僅會引起輸入錯誤或是操作錯誤等風險。 此外,《指南》亦於資料處理篇中針對資料治理給出四點建議,分別如下: (一)資料是企業的重要資產,因此應重視其管理方式。管理方式涵蓋帳號密碼、透過生物辨識技術進行資料接觸管理、Log檔之取得、系統設定禁止使用USB等方式。 (二)資料治理的重點在於對人政策。除了向員工強調不要開啟不明網站及釣魚信件以外,企業亦應與員工建立堅實的信賴關係。 (三)資料公開或流通時應注意,如果不希望提供後的資料被二次利用,應於雙方間的資料利用契約中敘明。此外,由於資料具備易於複製及傳輸的特性,因此在公開或流通資料時,應考量適用諸如時戳技術等可確保資料原本性或使資料無法被竄改的數位技術。 (四)資料銷毀如果僅是單純的刪除資料,有透過數位技術找回資料的可能性。因此,除可評估委由專門進行資料銷毀服務的公司協助以外,由於銷毀資料經由個人電腦外洩之事件時有所聞,故亦應留意個人電腦之資料管理。 我國企業如欲將資料活用於數位技術或服務,除可參考日本所發布之《指南》資料處理篇以外,亦可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》,以建立自身資料處理流程,進而強化資料管理能力。 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)
美國總統簽署行政命令,為數位資產帶來全面的管制框架美國總統喬‧拜登(Joe Biden)於美國時間2022年3月9日簽署「確保數位資產負責任發展」行政命令(Executive Order on Ensuring Responsible Development of Digital Assets)。該行政命令為數位資產(Digital Assets)提供全面性的管制框架。所謂數位資產,係指透過分散式帳本技術以數位形式發行,表彰一定價值,或用於支付、投資、傳輸或交易資金或其等價物之憑證或資產。以下將簡述該行政命令所揭示的政策目標: 對於美國消費者、投資者與企業之權利保護,包含機敏資料的隱私保護等; 為降低金融市場的系統性風險,應建構相關數位資產帶來風險之監管措施; 避免因濫用數位資產所衍生之非法金融與國家安全風險; 透過發展支付創新(payment innovations)與數位資產,以加強美國於全球金融體系與經濟競爭力之領導地位; 強調金融服務提供之公平性,並降低金融創新下產生的負面影響,以促進金融普惠; 關注以負責任的方式促進數位資產的技術發展,包括於技術架構中確保隱私與安全,並減少因加密貨幣挖礦所導致的氣候衝擊(negative climate impacts)與環境污染(environmental pollution)。 為達成上述目標,該行政命令要求政府機關應跨部門合作,並於指定期間提出針對數位資產相關議題之評估報告及政策框架等;於國際方面,該行政命令則宣示將透過G7、G20、FATF、FSB等管道擴大與國際的合作,包括洗錢防制、建構中央銀行數位貨幣(Central Bank Digital Currency,CBDC)開發標準、穩定幣(stablecoin)與跨境資金轉帳與支付系統等議題。 其中值得注意的是,有鑑於已有國家嘗試開發CBDC,此次行政命令也顯示美國正視CBDC於金融市場之趨勢,並要求有關政府部門評估政策之可行性與實施條件等。 雖然本次行政命令並未公布新的法律規範,亦未能從行政命令觀察美國政府目前對數位資產監管所採取的立場,但可顯見美國政府藉由此次行政命令宣示將對數位資產進行全面且縝密的政策規劃。
英國發布人工智慧網路資安實務守則英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」(Code of Practice for the Cyber Security of AI,以下簡稱「實務守則」),目的是提供人工智慧(AI)系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引,以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險,並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施,以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同,因此產生新的資安風險,主要包含以下: 1. 資料投毒(Data Poisoning):在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料,影響模型訓練結果,導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆(Model Obfuscation):攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為,以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理,可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令(Indirect Prompt Injection):藉由輸入經精心設計的指令,使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性,實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段,並針對相關角色提出指導。角色界定如下: 1. 人工智慧系統開發者(Developers):負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈(Supply chain):涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則,以確保人工智慧系統的安全性與可靠性: 1. 風險評估(Risk Assessment):識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理(Data management):確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用,並採取完善管理措施。 3. 模型安全(Model Security):在模型訓練、部署和使用階段,均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全(Supply chain security):確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針,期望各角色能有效落實AI系統安全管控,促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。