歐盟第29條工作小組於2017年10月3日為因應歐盟一般資料保護規則(GDPR)第22條規定發布「自動化個人決策和分析指引」(Guidelines on Automated individual decision-making and Profiling for the purposes of Regulation 2016/679,2018年2月6日進一步修正,下稱指引),處理對個人資料自動化決策(automated decision-making)和個人檔案剖析(Profiling)的建立。
指引分為五個部分與最佳實踐建議,旨在幫助資料控制者(controller)合乎GDPR對個人資料自動化決策和分析的要求,內容包括下幾點:1.定義自動化決策和分析,以及GDPR對這些概念的處理方法;2.對GDPR第22條中關於自動化決策的具體規定;3.對自動決策和分析的一般規定;4.兒童和個人檔案剖析(Profiling)的建立;5.資料保護影響評估。
指引的主要內容包括:
個人檔案剖析(Profiling),意謂收集關於個人(或一群個人)的資料,並分析他們的特徵或行為模式,加以分類或分群,放入特定的類別或組中,和/或進行預測或評估(例如,他們執行任務的能力,興趣或可能的行為)。
禁止對個人資料完全自動化決策,包括有法律上法或相類重大影響的檔案剖析,但規則也有例外。應有措施保障資料主體的權利,自由和合法利益。
GDPR第22條第二項a之例外規定,(履行契約所必需的),自動化個人決策時,應該作狹義解釋。資料控制者必須能夠提出分析、自動化個人決策的必要性,同時考慮是否可以採取侵害隱私較少之方法。
工作小組澄清,關於在要求提供有關自動化決策所涉及的邏輯上有意義的資料時,控制者應以簡單的方法,告訴資料主體其背後的理由或依據的標準,而不得總是以自動化決策所使用算法進行複雜的解釋或者公開完整的算法為之。所提供的資料應該對資料當事人有意義。
對資料主體提供關於處理自動化決策上有關重要性和預期後果的資料,其意義在於必須提供關於該資料之用途或資料未來處理以及自動化決策如何影響資料主體的重要訊息。例如,在信用評等的情況下,應有權知道其資料處理的基礎,資料主體並能對其作出正確與否的決定,而不僅僅是關於決策本身的資料。
「法律效果」是指對某人的法律權利有影響,或者影響到個人法律關係或者其契約上權利。
工作組並未將GDPR前言71段視為絕對禁止純粹與兒童有關的自動決定,指出僅在某些情況下才有其適用(例如,保護兒童的福利)。
在基於自動化處理(包括分析)以及基於哪些決策產生法律效應或類似顯著效果的基礎上對個人方面進行系統和廣泛評估的情況下,進行資料保護影響評估並不局限於「單獨」自動化處理/決定。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國消費者權益律師事務所Hagens Berman於2014年5月1日向美國加州北區聯邦地方法院(U.S. District Court for the Northern District of California)針對Google提出一項全國性反壟斷的集體訴訟,控告Google運用市場影響力,要求Android行動裝置製造商祕密簽署「行動應用程式散布協議」(Mobile Application Distribution Agreements,以下簡稱MADA),使競爭者難以進入Android手機,阻礙市場競爭,非法壟斷美國網路行動搜尋市場。 MADA原屬於機密文件,因Google與甲骨文(Oracle)的專利訴訟而曝光。該協議規定所有Android行動裝置中必須內建其應用程式,例如Google Search、YouTube、Google Maps、Gmail、Google Play與Google Talk等APP,並把Google Search設為預設搜尋引擎。原告律師Steve Berman表示,「很明顯地,Google能獨占行動搜索市場並非透過良好的搜尋引擎,而是藉由不正當的競爭手段操控市場實現的。並以此抬高Samsung Electronics和HTC手機裝置價格,要求應判賠償金給權益受損的消費者。行動裝置製造商倘若能選擇其他廠商的服務,將能改善行動搜索品質。」 Google則聲明:「任何人都可以在沒有Google的情況下使用Android系統,相對的,也可以在沒有Android系統的情況下使用Google,兩者是可獨立使用的服務。自從Android推出以來,智慧型手機市場競爭愈來愈激烈,讓消費者有更多平價的選擇。」雖然Google並未阻止製造商在Android手機上安裝第三方應用程式,但這份協議明顯已經抑制市場競爭。
英國資訊委員辦公室(Information Commissioner’s Office,ICO)認定Uber違反《Data Protection Act 1998》資料保護法英國資訊委員辦公室(Information Commissioner’s Office,ICO)認定知名共享公司Uber未能在網路攻擊期間保護客戶的個人資料,故處以罰款385,000英鎊。 ICO調查發現Uber的諸多過失,包含系統存有一系列原可避免的數據安全漏洞,使得攻擊者可透過Uber美國母公司旗下所營運的雲端儲存系統,下載大約270萬筆英國客戶個人資料,例如全名、電子郵件及電話號碼等。該事件亦影響了Uber在英國8萬多名司機的相關營運紀錄,如旅程詳情及支付金額。然而,受影響的客戶和司機竟達一年多未被告知此個資外洩事故。相反的,Uber反而向攻擊者妥協並支付了10萬美元,以銷毀被盜取的數據。 ICO認為,這不僅為Uber資料安全之問題,且當時未採取任何措施通知可能受影響的人,或對其提供任何協助,已完全忽視受害客戶和司機之權益。而對攻擊者支付贖金後即保持沉默,亦非對於網路攻擊之適當反應,Uber未完善的數據保護措施,以及隨後的決策與行為,反將可能會加劇受害者權益的受損。 因此,ICO認為該事件已嚴重違反了英國1988年資料保護法(Data Protection Act 1998, DPA)第7條的原則,有可能使受影響的客戶和司機面臨更高的詐欺風險,故從嚴判處Uber高達385,000英鎊罰款。
韓國個人資訊保護委員會(PIPC)宣布個資法施行令修法草案,強化個資事故通報義務及違規罰鍰韓國個人資訊保護委員會(PIPC)於 2026 年6月2日公布《個人資訊保護法》施行令修法草案,本次修訂的具體內容如下: 一、強化企業首席隱私官(Chief Privacy Officer, CPO)選任程序 首席隱私官CPO是指在企業內部,負責督導與管理個人資訊處理業務的最高負責人,在本次修法前,雖然法規已規定特定規模的企業必須選任CPO,但CPO在企業內部的職權並無較嚴謹的法律約束,導致CPO在公司內的獨立性與話語權往往不足,難以有效制衡在個資保護義務上失職的高階主管或部門。 為保障CPO的獨立性與地位,此次修法要求企業在選任、變更或撤銷CPO時,必須經由董事會決議,並在人事異動的一個月內向個人資訊保護委員會報告。 二、要求一定規模以上業者應接受國家級ISMS-P認證 ISMS-P 是韓國綜合性的安全認證制度,認證範圍包含「資訊安全管理」與「個人資訊保護」。修法前的ISMS-P 認證多採取「自主申請」或僅針對極少數超大型電信、網路服務業者進行強制規範,許多掌握大量民眾個資的系統營運商及新興身分驗證機構,主管機關並無強制力要求其取得認證。本次修法後明確須強制接受 ISMS-P 認證的範圍,包含:公共系統營運商、行動通信業者、身分驗證機構及其他持有個資筆數達一定規模之大企業。 三、強化業者於個資事故之通報義務 此次修法針對個資事故之通報義務進行調整,發現有「非法存取個人資料」或「個人資料被非法交易或傳播」之情形時,即應在72小時內向主管機關及可能受影響之當事人通報,使民眾能第一時間更改密碼或採取防範措施。 此外,以往具通報義務的情形僅限於個資遺失、外洩或遭竊,修法後個資遭到偽造、竄改或損壞等情形,業者也必須依規定通報。 四、修訂裁罰標準 對於過往情節輕微,裁處「免罰緩並施以警告」的違規行為,修法後該警告將計為一次違規記錄,若未來再次發生相同的違規行為,將直接適用「第二次違規」的加重處罰標準。 此次韓國個人資訊料護法實施細則的修訂,從組織架構、認證系統、通報應變流程到事後裁處,建立了一套更為主動且嚴格的個資保護系統,該修正案目前已進入公告並廣泛收集各界意見階段,預計於今年9月正式施行。
美國推動產業巨量資料(Big Data)新型應用分析--SunShot子計畫近年來,巨量資料(Big Data)狂潮來襲,各產業競相採用此種新型態模式,將充斥各領域之資料量,加以深度分析及集合、比對,篩選具價值性之各項資料。以美國為例,於2011年2月份正式啟動SunShot計畫,期透過聯邦政府的資源,加強推動不同領域之巨量資料分析,有利各領域之政府資源重整運用,以期使推動計畫更經濟效率且具競爭力。並且,美國政府更於2013年1月30日,宣布將挹資900萬元資助7項科專計畫,補助對象分別為: (1) SRI International; (2) 麻省理工學院(MIT); (3)北卡羅萊納大學 (Charlotte校區); (4) Sandia 國家實驗室;(5) 國家再生能源實驗室;(6) 耶魯大學;(7) 德州大學奧斯汀分校,加強各領域推動及整合。 此項「巨量資料」參與計畫之研究團隊將與公私營金融機構(financial institutions)、事業單位(utilities)及州層級之行政機關(agencies)展開合作(partnership),運用統計和電腦工具(statistical and computational tools),解決產業面之難題(challenges);同時,其將運用發展出之模型(Models),測試分散全美不同地區領航計畫(pilot projects)創新研發之影響和規模。計畫中,美國政府亦將以200萬元的預算,分析數十年來的科學報告、專利、成本、生產等資料,期能拼湊出相關產業之全貌,加速發掘科技突破之方法並有效降低成本。以德州(Texas)為例,奧斯汀分校(UT Austin)研究團隊乃與六個不同事業單位(utilities)進行合作,研析經營所蒐集之資料(datasets),以有效了解消費者的需求,提升太陽能未來安裝和聯結(installation and interconnection)之效率。 時值全球鼓勵產業轉型及資源整合,作為世界先進國家的美國,善用聯邦政府和高等學術研究機構之資源,進行整體產業之資料分析,殊值我國借鏡參考。