德國柏林高等法院(LG Berlin)判決「Facebook」違反聯邦資料保護法
德國柏林高等法院(LG Berlin)於2018年1月16日在德國聯邦消費者中心協會(Verbraucherzentrale Bundesverband)對 Facebook提起之訴訟中，判決 (Az. 16 O 341/15)Facebook網站之預設功能(Voreinstellungen)和部分使用及資料保護條款(Nutzungs- und Datenschutzbedingungen)，違反德國聯邦資料保護法(Bundesdatenschutzgesetz)之相關規定，因此，部分針對企業徵求用戶同意使用其資料之條款被判定無效。
Facebook在其隱私設定中心隱藏對用戶資料保護有利之默認設置，且在新用戶注冊帳戶時未充分告知，故未符合用戶同意條款之要求。依據聯邦資料保護法之規定，個人資料僅允許在相關人同意下徵集及使用。為讓用戶能在知情下自行判斷是否同意個資使用，網路供應商須清楚、詳盡告知資料使用之方式、範圍及目的。但Facebook並未遵守該項要求，Facebook在手機App上已自行啟用定位服務，一旦用戶使用聊天功能，將透露其所在位置。尤其在隱私設定中，已預設各種搜尋引擎可取得用戶個人版面之連結，任何人均可快速和簡易的透過此種方式，發現任一用戶在Facebook上的個人資訊。因用戶能否被事先告知無法確實保障，對此，法官判定5項Facebook備受聯邦消費者中心協會批評的預設功能無效。
此外，柏林高等法院亦宣告8項包括預擬同意之服務條款無效，依照這些條款之規定，Facebook可將用戶之姓名和個人資訊運用於商業、贊助商或相關事業之內容，且其條款並未明確說明，哪些資料會被傳送至美國，以及其後續處理過程與所採用之資料安全標準為何。法官認為，上述預擬條款之意思表示並非有效之資料使用同意授權。此外，用戶在Facebook僅可使用實名之義務亦屬違法，德國聯邦消費者中心協會對此表示，電信媒體法(Telemediengesetz; TMG)規定，網路供應商須儘可能讓網路用戶匿名或他名參與網路運作，然而柏林高等法院對此觀點仍持保留態度。
柏林高等法院於判決中強調，本案單就聯邦消費者中心協會對Facebook之用戶使用條款是否有效提起之訴進行判決，並非判斷支援此些條款運作的資料處理過程之合法性。儘管如此，法院之見解仍可能對資料處理過程合法性之判斷造成影響。該項判決目前仍未最終定讞，故本案兩造皆可上訴柏林最高法院(Kammergericht)，尤其聯邦消費者中心協會認為，Facebook以免費使用為廣告宣傳用語，不無誤導消費者之可能，故將對此提起上訴。至於未來本案上訴至柏林最高法院後之發展，關係個人資料保護程度之擴張及網絡供應商可用範圍之限制，故仍須持續關注。
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彭睿仁
資深法律研究員 編譯整理
Facebook: Urteil stellt Datenschutzverstöße fest https://www.datenschutzbeauftragter-info.de/facebook-urteil-stellt-datenschutzverstoesse-fest/ （最後瀏覽日：2018年2月13日）。
Das Landgericht Berlin in einem Urteil vom 16. Januar 2018 (Az. 16 O 341/15) https://www.vzbv.de/sites/default/files/downloads/2018/02/12/facebook_lg_berlin.pdf （最後瀏覽日：2018年2月13日）。
Facebook verstößt gegen deutsches Datenschutzrecht https://www.vzbv.de/pressemitteilung/facebook-verstoesst-gegen-deutsches-datenschutzrecht （最後瀏覽日：2018年2月13日）。
為達到二○一○年二氧化碳排放量比一九九○年降低百分之十的目標，瑞士政府已決定明年開徵取暖用油稅，及提高汽油與柴油進口稅。瑞士環境部長勒恩伯格警告，假如溫室氣體排放程度不能降低，可能會課徵更多的燃料捐。 瑞士的「二氧化碳法(CO2 LAW)」奠定了永續能源政策及氣候變遷政策，規定到二○一○年，石化燃料排放的二氧化碳必須比一九九○年水準低百分之十，超過京都議定書的百分之八。瑞士當局已決定，二○○六年起，每公升取暖用油將課徵稅收九分瑞士法郎，汽油與柴油進口稅每公升增加一點六分。 在去年十月，瑞士政府提出四種不同課稅建議，經過諮商，多數贊同取暖用油稅，因為百分之六十的二氧化碳排放來自取暖用油。勒恩伯格表示，這項稅收是公平的，已採取減少二氧化碳排放措施的個人與公司受到的影響較小，「污染者付稅」將可鼓勵採取有利於環境的措施。 瑞士政府並認為，其他溫室氣體排放也會因此降低，健康衛生的開支也因此下降。
韓國智慧財產局提出「營業秘密原本證明」可直接申請海牙認證，強化營業秘密跨境保護2025年9月15日，韓國智慧財產局（Korean Intellectual Property Office，下稱KIPO）與韓國外交部轄下之海外僑胞廳 （Overseas Koreans Agency，下稱OKA）共同宣布：即日起，「營業秘密原本證明（Trade Secret Original Certificate）」無須經過公證人的公證程序，即可直接申請海牙認證（Apostille）。此項政策旨在簡化韓國企業在海外保護其營業秘密的程序，減輕企業的時間與金錢成本。 在KIPO與OKA尚未推出該新政策前，依據韓國《不正競爭防止法》第 9-2條第3款規定，推定註冊此營業秘密原本證明者在註冊的時點，已擁有該電子文件所記載的資訊。然而，海牙認證僅頒發給「官方文件」，非官方機構所核發的營業秘密原本證明在國際上不會被視為官方文件，即營業秘密原本證明僅在韓國國內生效。當韓國企業積極擴展海外市場或在海外面臨營業秘密侵權糾紛時，企業如欲將營業秘密原本證明申請海牙認證以作為跨國訴訟之證據，需經過以下3步驟： （1）將其含有營業秘密內容的電子文件，向KIPO指定的原本證明機構申請註冊「營業秘密原本證明」。 目前KIPO指定4家非官方\機構，如韓國智慧財產權保護院（한국지식재산보호원）、LG CNS、RedWitt、Onnuri 國際營業秘密保護中心。以韓國智慧財產權保護院之流程為例，該機構自電子文件生成獨一無二的數位指紋（Hash，或稱雜湊值），與時間戳技術結合，製作營業秘密原本證明，以確保在特定時間點，該文件確實存在，且之後未被變更。即使對文件的微小修改都會影響數位指紋，使營業秘密原本證明失效。 （2）將其營業秘密原本證明交由公證人公證。 （3）取得公證人公證後，方得依據《關於官方文件簽發海牙認證及領事認證規定》（總統令）（공문서에 대한 아포스티유 및 본부영사확인서 발급에 관한 규정」（대통령령））向主管機關（即OKA）申請海牙認證。 9月新政策將「營業秘密原本證明」納入「可直接申請海牙認證的文件範圍」，即企業在取得由 KIPO 指定機構所核發的原本證明後，不須經公證流程，可直接申請海牙認證。此舉簡化行政程序，且經海牙認證為韓國真實文件之營業秘密原本證明，在海外爭議中可作為官方文件，提升公信力。 綜上可得知，韓國營業秘密原本證明的服務僅留存電子文件的最終版本所生成之數位指紋，而非註冊當時的電子文件本身。因此，本文建議企業仍應先打好文件管理機制的地基，簡要說明如下： 1.第一步，選定有價值、有高度洩密風險或即將對外共享的數位資料（如研發紀錄、客戶名單、演算法等），明確該資料相關之權責人員與作業規範。 2.第二步，建立可行之重要數位資料的生命週期（自原始資料之生成、保護到維護，再延伸至存證資訊之取得、維護與驗證）流程化管理機制，確認具備與管理流程相應的資源（如人員面之保密契約、教育訓練以及環境面之系統備份等）。 3.第三步，檢視現行規範與實際執行之情況與分析落差原因。 4.第四步，因應管理機制落實之程度、內外部變動之需求，進而調整合適的管理作法。 前述建議之管理作法已為資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》所涵蓋，企業如欲強化數位資料管理機制，可以參考此規範。 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）
合成資料（synthetic data）「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。