新加坡個人資料保護委員會針對企業蒐集、使用、揭露永久居留證(NRIC)號碼提出新的諮詢指引

  考量各行各業的從業習慣及民眾對企業蒐集、使用、揭露永久居留證(National Registration Identification Card, NRIC)號碼之看法,新加坡個人資料保護委員會(Personal Data Protection Commission, PDPC)於2017年11月提議修改個人資料保護法的諮詢指引(Advisory Guidelines on the Personal Data Protection Act ),明確界定企業蒐集、使用、揭露NRIC及其號碼之範圍。

  依據舊的諮詢指引,新加坡個人資料保護法允許企業在基於合理特定目的並依法獲得當事人有效同意之情況下,蒐集、使用或揭露NRIC號碼。因此,不少企業活動習慣蒐集利用民眾的NRIC號碼,包括零售商店所舉辦的抽獎活動。然而,在PDPC提出新的諮詢指引後,企業可蒐集利用NRIC號碼的情況受到大幅限縮。

  由於NRIC號碼與個人資訊息息相關且具不可取代性,無差別地蒐集利用將增加資料被用以從事非法活動之風險,故新的諮詢指引闡明,原則上企業不應蒐集、使用或揭露個人NRIC號碼或複印NRIC,除非有下列兩種例外情況之一:(一)法律要求;(二)為確實證明當事人身分所必要。第一種例外情況,雖因法律要求無須取得當事人同意,但企業仍應踐行告知義務,使當事人知悉NRIC號碼被蒐集、使用或揭露之目的,並確保企業內已採行適當安全措施,防止NRIC號碼被意外洩漏。第二種例外情況則仍須就NRIC號碼的蒐集、使用或揭露取得當事人同意,除非符合個人資料保護法規定下毋庸取得當事人同意之例外(如急救等緊急狀況)。

  此外,PDPC針對得蒐集、使用或揭露NRIC號碼或複印NRIC的情況,以情境案例方式於諮詢指引中說明供企業參考,另給予12個月的審視期間,使企業得修正組織內部政策並尋找可行替代方案。

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歐盟引用 EN 18286 作為高風險 AI 系統品質管理統一標準

歐盟引用 EN 18286 作為高風險 AI 系統品質管理統一標準 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年10月29日 歐盟執委會於2026年10月14日將EN 18286公布於歐盟公報(Official Journal of the European Union)[1]。執委會表示依該標準建立品質管理系統(quality management system)之提供者,就標準所涵蓋之歐盟《人工智慧法》(Regulation (EU) 2024/1689, Artificial Intelligence Act,下稱AIA)第17條要求,享有推定符合的效果[2]。我國《人工智慧基本法》已正式立法,數位發展部亦於115年7月7日發布《人工智慧風險分類框架》,惟各目的事業主管機關之管理規範尚在研擬,標準與驗證工具之銜接機制則未見法令規定。本文爰整理該決定與 EN 18286之要點,並對我國制度可獲啟示提出評析。 壹、事件摘要 AIA第40條第1項規定,高風險AI系統如符合統一標準(harmonised standard),就該標準所涵蓋之要求,可推定符合(presumption of conformity)AIA所定要求[3]。歐盟執委會於2026年10月12日通過施行決定(Commission Implementing Decision (EU) 2026/2274,下稱本決定),採納EN 18286:2026人工智慧品質管理系統,為高風險AI系統供應商提供明確的法律途徑[4]。EN 18286 是由歐洲標準化委員會(European Committee for Standardization, CEN)與歐洲電工標準化委員會(European Committee for Electrotechnical Standardization, CENELEC)之聯合技術委員會 JTC 21(Joint Technical Committee 21)擬訂[5],標準本身雖為不具強制力的自願性文件,但其作用在於提供業者一條經官方認可之遵循路徑,並使主管機關與業者就符合性之判斷有共同基準。 貳、重點說明 一、歐盟 AIA的統一標準與推定符合機制 依AIA第 17 條要求,高風險AI系統提供者建立品質管理系統,同法第40條第1項規定符合統一標準的高風險AI系統或通用AI模型,應推定符合該法第三章第2節(對高風險AI系統的需求)所列要求;於適用時,包括推定符定依該法第五章第2及3節(對通用AI模型及具系統性風險的通用AI模型之提供者)所列義務,但前提是該標準已涵蓋前述條款規定之要求或義務。 此外,AIA第16條第f款規定,高風險AI系統提供者於上市或投入服務前,須依第43條規定辦理符合性評估(ensure that the high-risk AI system undergoes the relevant conformity assessment procedure as referred to in Article 43)。而第43條規定上市前的符合性評估,無論提供者依自行查驗或送公告機關審查,如其已採用EN 18286標準,該標準即為查核的依據[6]。 因此,如AI提供者採用 EN 18286 統一標準者,就該標準所涵蓋之要求,可作為符合高風險AI系統提供者必須建立品質管理系統(AIA第17條)之依據。同時,可於EN 18286標準所涵蓋之範圍,援引AIA第40條第1項,推定符合前述該法第三章與第五章有關對高風險AI系統、通用AI模型及具系統性風險的通用AI模型之提供者義務之要求。無論是否能產生推定符合效果,EN 18286 之重要性在於可做為AIA第17條要求提供者建立品質管理系統的依據,同時在上市或提供服務前,做為辦理符合性評估的標準,成為落實第17條與第43條要求之共同基準[7]。 二、EN 18286 之定位與架構 EN 18286 有別於一般管理系統標準之處,在於其要求均與取得推定符合之目的相關。其前言載明所謂品質可理解為符合AIA之全部法規要求,而且特別規定高風險AI提供者應辨識並系統化地審查適用之法規要求,並建立法規遵循策略、選擇證明遵法之途徑、將對主管機關與公告機關(notified body)之義務轉為內部程序,使管理系統所處理者為法定義務,而非組織自行設定之品質目標(詳見該標準條款0.1、3.1、4.2、4.4)[8]。 依 EN 18286 標準本文,其架構係依AIA第17條第1項,要求高風險AI系統提供者建立品質管理系統,涵蓋法規遵循策略、設計與開發管制、資料管理、風險管理、上市後監測、嚴重事件通報、資源管理與責任架構等事項。第1章至第3章為範圍、引用標準及用語定義;第4章至第7章處理品質管理系統本身,包括適用法規要求之識別、法規遵循策略、最高管理階層責任、風險與品質目標,以及資源、能力與溝通;第8章與第9章規範個別AI系統自構想至退役之生命週期,其中第8章涵蓋風險管理、設計開發、查證與確證(verification and validation)及資料管理,第9章涵蓋投入市場後之供應鏈、變更、上市後監測、嚴重事件通報與不符合事項處理;第10章為績效評估,包括管理審查。 三、EN 18286 的要求重點 (一)、要求提供者訂定法規遵循策略:標準要求策略至少涵蓋基本要求、上市後監測、嚴重事件、資料管理、適用之符合性評估(conformity assessment)程序及變更(4.4)。 (二)、要求提供者建立文件化程序,以確保能提供合規所需資訊,並與國家主管機關、公告機關、進口者、經銷者、授權代表及客戶溝通;亦須就不符合、構成風險之AI系統及嚴重事件之通知建立程序(對應AIA第20條第1項、第2項及第73條),包括涉及重要基礎設施等特定情況之通報期限(7.3、9.6、9.7)。 (三)、將AIA之變更規則轉為作業要求,例如要求提供者判斷上市後之修改是否為實質修改並記載理由,屬實質修改者須重新進行符合性評估(AIA第43條第4項),標準並將其視為新AI系統,要求提供者相應更新品質管理系統(9.4)。 (四)、就個別AI系統之設計開發,要求將法規要求轉為可查證之系統要求並留存紀錄。包括要求提供者依預期用途,決定達成適用法規要求(含基本要求)所必要之系統要求,於界定規格前定期審查,確認其已文件化、涵蓋適用法規要求且可滿足;並依文件化之測試計畫與程序進行查證,結果與措施須以文件化資訊提供(8.3、8.4)。 (五)、資料與文件方面,提供者須界定資料要求,建立涵蓋資料取得、探勘與蒐集、分析、標註、過濾、彙總、保存及儲存之系統與程序;主管機關或符合性評估機構要求時,應提供資料存取,資料停用時須指明銷毀或封存機制,且資料銷毀不得與提供者遵循法規要求之能力相衝突(8.5)。 (六)、EN 18286 著重供應鏈與上市後的風險管控,要求提供者就外部供應者建立評估與選擇準則,並文件化對供應者及所供應產品、組件、資料與服務之管制,以及所須之查證與確證。產品或服務於上市後仍須採取監測作法,作法應主動、系統化並納入績效評估(9.3、9.5)。 參、事件評析 數位發展部已於115年7月7日發布《人工智慧風險分類框架》1.0版,為目前已公布之具體分類與評估規則。於風險評估之後,框架列舉主管機關可採之管理措施,包括要求業者提出說明資料、實施透明度標示,以及對風險達一定程度者採事前審查。框架亦列舉依《人工智慧基本法》要求高風險應用標示注意事項、明確責任歸屬並建立救濟、補償或保險機制等措施。惟框架之規範對象為目的事業主管機關,業者無從預知其系統於各主管領域將如何分類,亦無可據以辦理之事項、規範或標準。 目前數位發展部雖已成立AI產品與系統評測中心(下稱 AIEC),數位產業署亦於113年3月發布《人工智慧(AI)產品與系統評測參考指引(草案)》,供AI提供者就其產品或服務辦理評測,但該指引以產品與系統為評測對象,與 EN 18286 以提供者組織為對象、規範其品質管理系統之層次不同;AIEC之測試結果並非組織層級管理要求之依據。而認定高風險應用者為中央目的事業主管機關,AIEC並無此項認定權,其測試結果與風險分類框架未見對接,與法規認定亦無明文連結,欠缺規範效力。企業送測所得僅為技術性測試結果,在法律上既不能作為遵法之依據,也無從向交易相對人或主管機關說明其已盡注意。相較之下,歐盟AIA透過賦予統一標準推定效力與搭配符合性評估程序,已然形成由標準通往法律效果之連結誘因,實值參考。 再者,我國《人工智慧基本法》已要求各目的事業主管機關訂定風險為基礎之管理規範,並協助產業自訂指引,將有助於企業的AI風險管理實務操作。如後續能參考歐盟之 EN 18286 設計,各機關將有共通之查核確認責任歸屬之標準,並仍可因應產業性質差異,提供風險因應指引協助。建議可再依同法第5條第3項,由數位發展部等機關提供或建議評估驗證之工具與方法,並公告經審認之標準與工具清單,載明其對應之管理規範事項、適用範圍及限制,連結高風險標示、責任歸屬與配套義務。如此法規、機制、標準與工具得以結合,有助於企業在完備的AI風險管理機制下發揮AI應用的產業效益。 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) [1] Commission Implementing Decision (EU) 2026/2274 of 12 October 2026 on the harmonised standards for high-risk AI systems drafted in support of Regulation (EU) 2024/1689 of the European Parliament and of the Council, OJ L, 14.10.2026, https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/PDF/?uri=OJ:L_202602274 (last visited Oct. 21, 2026). [2] EUROPEAN COMMISSION, First harmonised standard supporting the AI Act published in the Official Journal (Oct. 19, 2026), https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/first-harmonised-standard-supporting-ai-act-published-official-journal (last visited Oct. 21, 2026). [3] Regulation (EU) 2024/1689, art. 40(1), European Commission AI Act Service Desk, https://ai-act-service-desk.ec.europa.eu/en/ai-act/article-40 (last visited Oct. 20, 2026). [4] 前揭註1。 [5] JTC 21, EN 18286 becomes the first harmonised standard under the EU AI Act, https://jtc21.eu/en-18286-becomes-the-first-harmonised-standard-under-the-eu-ai-act/ (last visited Oct. 21, 2026). [6] 條文詳前揭註3。另見前揭註1,前言第(1)點、第(6)點。 [7] 條文詳前揭註3,art. 17(1), https://ai-act-service-desk.ec.europa.eu/en/ai-act/article-17 (last visited Oct. 21, 2026). [8] 標準內容須洽購,重點可參見MODULOS,EN 18286 Quality Management System for EU AI Act, https://docs.modulos.ai/frameworks/eu-ai-act/harmonized-standards/en-18286 (last visited Oct. 21, 2026).

解析雲端運算有關認驗證機制與資安標準發展

解析雲端運算有關認驗證機制與資安標準發展 科技法律研究所 2013年12月04日 壹、前言   2013上半年度報載「新北市成為全球首個雲端安全認證之政府機構」[1],新北市政府獲得國際組織雲端安全聯盟( Cloud Security Alliance, CSA )評定為全球第一個通過「雲端安全開放式認證架構」之政府機構,獲頒「2013雲端安全耀星獎」(2013 Cloud Security STAR Award),該獎項一向是頒發給在雲端運用與安全上具有重要貢獻及示範作用之國際企業,今年度除了頒發給旗下擁有年營業額高達1200億台幣「淘寶網」的阿里巴巴集團外,首度將獎項頒發給政府組織。究竟何謂雲端認證,其背景、精神與機制運作為何?本文以雲端運算相關資訊安全標準的推動為主題,並介紹幾個具有指標性的驗證機制,以使讀者能瞭解雲端運算環境中的資安議題及相關機制的運作。   資訊安全向來是雲端運算服務中最重要的議題之一,各國推展雲端運算產業之際,會以提出指引或指導原則方式作為參考基準,讓產業有相關的資訊安全依循標準。另一方面,相關的產業團體也會進行促成資訊安全標準形成的活動,直至資訊安全相關作法或基準的討論成熟之後,則可能研提至國際組織討論制定相關標準。 貳、雲端運算資訊安全之控制依循   雲端運算的資訊安全風險,可從政策與組織、技術與法律層面來觀察[2],涉及層面相當廣泛,包括雲端使用者實質控制能力的弱化、雲端服務資訊格式與平台未互通所導致的閉鎖效應(Lock-in)、以及雲端服務提供者內部控管不善…等,都是可能發生的實質資安問題 。   在雲端運算產業甫推動之初,各先進國以提出指引的方式,作為產業輔導的基礎,並強化使用者對雲端運算的基本認知,並以「分析雲端運算特色及特有風險」及「尋求適於雲端運算的資訊安全標準」為重心。 一、ENISA「資訊安全確保架構」[3]   歐盟網路與資訊安全機關(European Network and Information Security Agency, ENISA)於2009年提出「資訊安全確保架構」,以ISO 27001/2與BS25999標準、及最佳實務運作原則為參考基準,參考之依據主要是與雲端運算服務提供者及受委託第三方(Third party outsourcers)有關之控制項。其後也會再參考其他的標準如SP800-53,試圖提出更完善的資訊安全確保架構。   值得注意的是,其對於雲端服務提供者與使用者之間的法律上的責任分配(Division of Liability)有詳細說明:在資訊內容合法性部分,尤其是在資訊內容有無取得合法授權,應由載入或輸入資訊的使用者全權負責;而雲端服務提供者得依法律規定主張責任免除。而當法律課與保護特定資訊的義務時,例如個人資料保護相關規範,基本上應由使用者與服務提供者分別對其可得控制部分,進行適當的謹慎性調查(Due Diligence, DD)[4]。   雲端環境中服務提供者與使用者雙方得以實質掌握的資訊層,則決定了各自應負責的範圍與界限。   在IaaS(Infrastructure as a Service)模式中,就雲端環境中服務提供者與使用者雙方應負責之項目,服務提供者無從知悉在使用者虛擬實體(Virtual Instance)中運作的應用程式(Application)。應用程式、平台及在服務提供者基礎架構上的虛擬伺服器,概由使用者所完全主控,因此使用者必須負責保護所佈署的應用程式之安全性。實務上的情形則多由服務提供者協助或指導關於資訊安全保護的方式與步驟[5]。   在PaaS(Platform as a Service)模式中,通常由雲端服務提供者負責平台軟體層(Platform Software Stack)的資訊安全,相對而言,便使得使用者難以知悉其所採行的資訊安全措施。   在SaaS(Software as a Service)模式中,雲端服務提供者所能掌控的資訊層已包含至提供予使用者所使用的應用程式(Entire Suite of Application),因此該等應用程式之資訊安全通常由服務提供者所負責。此時,使用者應瞭解服務提供者提供哪些管理控制功能、存取權限,且該存取權限控制有無客製化的選項。 二、CSA「雲端資訊安全控制架構」[6]   CSA於2010年提出「雲端資訊安全控制架構」(Cloud Controls Matrix, CCM),目的在於指導服務提供者關於資訊安全的基礎原則、同時讓使用者可以有評估服務提供者整體資訊安全風險的依循。此「雲端資訊安全控制架構」,係依循CSA另一份指引「雲端運算關鍵領域指引第二版」[7]中的十三個領域(Domain)而來,著重於雲端運算架構本身、雲端環境中之治理、雲端環境中之操作。另外CCM亦將其控制項與其他與特定產業相關的資訊安全要求加以對照,例如COBIT與PCI DSS等資訊安全標準[8]。在雲端運算之國際標準尚未正式出爐之前,CSA提出的CCM,十分完整而具備豐富的參考價值。   舉例而言,資訊治理(Data Governance)控制目標中,就資訊之委託關係(Stewardship),即要求應由雲端服務提供者來確認其委託的責任與形式。在回復力(Resiliency)控制目標中,要求服務提供者與使用者雙方皆應備置管理計畫(Management Program),應有與業務繼續性與災害復原相關的政策、方法與流程,以將損害發生所造成的危害控制在可接受的範圍內,且回復力管理計畫亦應使相關的組織知悉,以使能在事故發生時即時因應。 三、日本經產省「運用雲端服務之資訊安全管理指導原則」[9]   日本經濟產業省於2011年提出「運用雲端服務之資訊安全管理指導原則」,此指導原則之目的是期待藉由資訊安全管理以及資訊安全監督,來強化服務提供者與使用者間的信賴關係。本指導原則的適用範圍,主要是針對機關、組織內部核心資訊資產而委託由外部雲端服務提供者進行處理或管理之情形,其資訊安全的管理議題;其指導原則之依據是以JISQ27002(日本的國家標準)作為基礎,再就雲端運算的特性設想出最理想的資訊環境、責任配置等。   舉例而言,在JISQ27002中關於資訊備份(Backup)之規定,為資訊以及軟體(Software)應遵循ㄧ定的備份方針,並能定期取得與進行演練;意即備份之目的在於讓重要的資料與軟體,能在災害或設備故障發生之後確實復原,因此應有適當可資備份之設施,並應考量將備份措施與程度的明確化、備份範圍與頻率能符合組織對於業務繼續性的需求、且對於儲存備份資料之儲存媒體亦應有妥善的管理措施、並應定期實施演練以確認復原程序之有效與效率。對照於雲端運算環境,使用者應主動確認雲端環境中所處理之資訊、軟體或軟體設定其備份的必要性;而雲端服務提供者亦應提供使用者關於備份方法的相關訊息[10]。 参、針對雲端運算之認證與登錄機制 一、CSA雲端安全知識認證   CSA所推出的「雲端安全知識認證」(Certificate of Cloud Security Knowledge, CCSK),是全球第一張雲端安全知識認證,用以表示通過測驗的人員對於雲端運算具備特定領域的知識,並不代表該人員通過專業資格驗證(Accreditation);此認證不能用來代替其他與資訊安全稽核或治理領域的相關認證[11]。CSA與歐盟ENISA合作進行此認證機制的發展,因此認證主要的測試內容是依據CSA的「CSA雲端運算關鍵領域指引2.1版(英文版)」與ENISA「雲端運算優勢、風險與資訊安全建議」這兩份文件。此兩份文件採用較為概略的觀念指導方式,供讀者得以認知如何評估雲端運算可能產生的資訊安全風險,並採取可能的因應措施。 二、CSA雲端安全登錄機制   由CSA所推出的「雲端安全登錄」機制(CSA Security, Trust & Assurance Registry, STAR),設置一開放網站平台,採取鼓勵雲端服務提供者自主自願登錄的方式,就其提供雲端服務之資訊安全措施進行自我評估(Self Assessment),並宣示已遵循CSA的最佳實務(Best Practices);登錄的雲端服務提供者可透過下述兩種方式提出報告,以表示其遵循狀態。   (一)認知評價計畫(Consensus Assessments Initiative)[12]:此計畫以產業實務可接受的方式模擬使用者可能之提問,再由服務提供者針對這些模擬提問來回答(提問內容在IaaS、PaaS與SaaS服務模式中有所不同),藉此,由服務提供者完整揭示使用者所關心的資訊安全議題。   (二)雲端資訊安全控制架構(CCM):由服務提供者依循CCM的資訊安全控制項目及其指導,實踐相關的政策、措施或程序,再揭示其遵循報告。   資安事故的確實可能使政府機關蒙受莫大損失,美國南卡羅萊納州稅務局(South Carolina Department of Revenue)2012年發生駭客攻擊事件,州政府花費約2000萬美元收拾殘局,其中1200萬美元用來作為市民身份被竊後的信用活動監控,其他則用來發送被害通知、資安強化措施、及建立數位鑑識團隊、資安顧問。   另一方面,使用者也可以到此平台審閱服務提供者的資訊安全措施,促進使用者實施謹慎性調查(Due Diligence)的便利性並累積較好的採購經驗。 三、日本-安全・信頼性資訊開示認定制度   由日本一般財團法人多媒體振興協會(一般財団法人マルチメディア振興センター)所建置的資訊公開驗證制度[13](安全・信頼性に係る情報開示認定制度),提出一套有關服務提供者從事雲端服務應公開之資訊的標準,要求有意申請驗證的業者需依標準揭示特定項目資訊,並由認證機關審查其揭示資訊真偽與否,若審查結果通過,將發予「證書」與「驗證標章」。   此機制始於2008年,主要針對ASP與SaaS業者,至2012年8月已擴大實施至IaaS業者、PaaS業者與資料中心業者。 肆、雲端運算資訊安全國際標準之形成   現國際標準化組織(International Organization for Standardization, ISO)目前正研擬有關雲端運算領域的資訊安全標準。ISO/IEC 27017(草案)[14]係針對雲端運算之資訊安全要素的指導規範,而ISO/IEC 27018(草案)[15]則特別針對雲端運算的隱私議題,尤其是個人資料保護;兩者皆根基於ISO/IEC 27002的標準之上,再依據雲端運算的特色加入相應的控制目標(Control Objectives)。 [1]http://www.ntpc.gov.tw/web/News?command=showDetail&postId=277657 (最後瀏覽日:2013/11/20) [2]European Network and Information Security Agency [ENISA], Cloud Computing: Benefits, Risks and Recommendations for Information Security 53-59 (2009). [3]ENISA, Cloud Computing-Information Assurance Framework (2009), available at http://www.enisa.europa.eu/activities/risk-management/files/deliverables/cloud-computing-information-assurance-framework . [4]ENISA, Cloud Computing-Information Assurance Framework 7-8 (2009). [5]ENISA, Cloud Computing-Information Assurance Framework 10 (2009). [6]CSA, Cloud Controls Matrix (2011), https://cloudsecurityalliance.org/research/ccm/ (last visited Nov. 20, 2013). [7]CSA, CSA Guidance For Critical Areas of Focus in Cloud Computing v2 (2009), available at https://cloudsecurityalliance.org/research/security-guidance/#_v2. (last visited Nov. 20, 2013). [8]https://cloudsecurityalliance.org/research/ccm/ (last visited Nov. 20, 2013). [9]日本経済産業省,クラウドサービスの利用のための情報セキュリティマネジメントガイドライン(2011),http://www.meti.go.jp/press/2011/04/20110401001/20110401001.html,(最後瀏覽日:2013/11/20)。 [10]日本経済産業省,〈クラウドサービスの利用のための情報セキュリティマネジメントガイドライン〉,頁36(2011)年。 [11]https://cloudsecurityalliance.org/education/ccsk/faq/(最後瀏覽日:2013/11/20)。 [12]https://cloudsecurityalliance.org/research/cai/ (最後瀏覽日:2013/11/20)。 [13]http://www.fmmc.or.jp/asp-nintei/index.html (最後瀏覽日:2013/11/20)。 [14]Information technology - Security techniques- Security in cloud computing (DRAFT), http://www.iso27001security.com/html/27017.html (last visited Nov. 20, 2013). [15]ISO/IEC 27018- Information technology -Security techniques -Code of practice for data protection, controls for public cloud computing services (DRAFT), http://www.iso27001security.com/html/27018.html (last visited Nov. 20, 2013).

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