美國近期通過「外國情報偵察法」(Foreign Intelligence Surveillance Act, FISA)之修正案,其中,原先於1月份到期的第七章(Title VII)702條款(Section 702),重新延長授權6年,直至2023年12月31日。
此法案於1978年生效,為美國第一個要求政府須先獲得法院許可,始能進行電子監視的法律。法案宗旨係為平衡國家安全以及人民權利,基於憲法第四修正案對人民的保障,使身處美國領土內的人民免於被恣意監視,國家在通常情況下,須獲得外國情報偵察法院(Foreign Intelligence Surveillance Court, FISC)搜索票(warrant)才可對人民進行搜查。
本次法案修正通過後,使聯邦調查局能夠持續使用情報數據資料庫,以獲取有關美國人的信息,但法案新增要求聯邦調查局在預測性刑事調查中(predicated criminal investigation)如要索取與國家安全無關的內容,必須事先經FISC法院審查許可(court order)。
因911恐攻事件後出現的反恐需要,2008年增訂第七章702條款為FISA的正式條款,原本在今年1月到期,法案修正通過後,此條款延長授權6年。目的為美國公民提供隱私保護,禁止政府針對美國公民和位於美國境內的外國人為監視對象;僅處於國外的外國人,涉及外國情報資訊才可被列為本條進行監視的目標。允許情報部門,在三個政府部門(外國情報偵察法院,行政部門和國會)的監督下,收集關於國際恐怖分子,武器散布者以及其他位於美國境外的重要外國情報。
此項修正案保留702條款的操作靈活性,並加入了一些增強隱私措施及要求。惟,受質疑且具爭議的是,702條款條文內容規範,允許美國政府的情報機構--國家安全局(National Security Agency, NSA)基於該條款,例外不需法院搜索票,可向Google、Apple、微軟、Facebook或電信業者等美國企業蒐集、調閱國外非美國人用戶的海外通訊內容(包含電子郵件、電話、其他私人信息等),當這些被監聽的國外用戶之通訊對象係涉及美國人時亦同;意即,若美國人曾接觸被鎖定的國外對象,也會被納入調查並取得通訊紀錄等個資,且禁止業者通知受影響的用戶。曾有國會參議員試圖修改此法案,加入隱私保護條款,但最終並未獲多數同意。
燃料電池是種藉由氫氣及氧氣產生電化學反應,而將化學能轉換電能之裝置,運用在交通運輸及可攜式產品(如手機或筆記型電腦等)方面,目前以質子交換膜燃料電池為主,其中的關鍵組件是電池內部兩片基板中的薄塑膠質子交換膜,目前仍是杜邦公司(Nafion膜)的專利權。 在世界石油能源有限的情況下,替代能源是各國急於開發的產品。杜邦全球科技長Thomas Connelly表示,杜邦將與台灣電腦廠商合作開發筆記型電腦燃料電池,備機時間可長達10小時,預計二至三年後推出。 燃料電池成為明星電源,乃基於三大特色︰第一是效率,它的能量轉換效率非常高;其次是乾淨,發電過程幾乎沒有造成任何污染;第三是安靜。在國外,燃料電池的發展已趨成熟並邁入商業化階段。在國內,國人對於燃料電池的應用較為熟悉應屬「電動車」,只不過成本居高不下,在政府補助不足及週邊規劃未盡完善下,造成推廣不佳,商業化困難。
美國FDA公布醫療器材上市前審查指令510(k)美國食品藥物管理局(The Food and Drug Administration,簡稱FDA)於今年(2014)7月更新並公布了醫療器材上市前審查(premarket notification)的指令(guidance)(該指令名稱為510(k) Program: Evaluating Substantial Equivalence in Premarket Notification,以下簡稱510(k)),針對醫療器材業者將其生產製造的醫療儀器申請上市的過程做了新的調整及規範。此指令主要是讓業界及FDA人員了解FDA在評估醫療器材申請過程中所評估的因素及要點,並藉由FDA在審查醫療器材的實務規範及審查標準來當作標準並訂定510(k)修正,以提高510(k)評估的可預測性、一致性及透明度,讓業界有一定的遵循標準。雖然FDA的指令文件並不受法律強制規範,但可供醫材藥廠清楚FDA所重視的審查程序及內容。 510(k)審查的內容主要規範於美國藥物食品化妝品管理法第513(i)條,其重點規範包括定義FDA評估實質上相同的標準:實質上相同指新醫材在技術上特點(technological characteristics)與比對性醫材相同;若該新醫材的技術特點在材料設計等和比對性醫材不盡相同,其需證明該儀器的資訊包括臨床試驗或是實驗數據等,與比對性醫材的安全及有效性性質並無歧異。以下為FDA在進行510(k)審查過程中,主要的評估內容: 1.說明欲申請上市新醫材在技術上的特點。 2.比較新醫材及比對性醫材在器材技術上特點的異同。欲申請510(k)的製造商需比較新醫材及已上市的醫材在功能上的異同。 3.決定技術特點的差異是否會影響新醫材的安全及有效性。
美國化學營業秘密哪些必須揭露?哪些可以保密?為因應有害化學物質所產生之公安事件,2015年6月8號美國職業安全管理局(Occupational Safety and Health Administration,簡稱(OSHA))發佈一項措施,針對具危險性化學物質之運輸過程,規範處理程序,包括製造商須提供物質安全數據表,以及可能具有風險的有害物質說明書等。 為此,OSHA考量到此將影響化學製造商營業秘密保護,遂提出判斷準則,以釐清對於化學製造商而言,何種情況將構成營業秘密,包括:(1)在一定的程度內該資訊是否已被外界所知;(2)在一定程度內,該資訊對於員工或其他參與者是否已知;(3)是否有一定程度對於該資訊內容進行保護措施;(4)該資訊對於競爭對手是否有價值;(5)是否投入大量時間和金錢開發該資訊;(6)該資訊對企業而言是否得被他人簡易取得與複製。 進而在符合上述營業祕密要件時,企業即無須對一般員工(非研發工程師)揭露化學公式等內容,其中包括一般操作人員或者運輸人員等。然而考量到此等人員接觸化學物質情況頻繁,倘若操作人員或者運輸人員工作過程中,因有害但屬營業祕密之化學物質造成意外傷害,為平衡公眾安全與營業秘密之保障,OSHA要求化學製造商必須立即提供醫護人員有害化學物質方程式等內容,但可要求醫護人員簽訂保密協議,藉此兼顧公安與營業秘密之保障。
強化AI安全防線:八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室(国家サイバー統括室)於2026年3月5日,代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」(Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations)之國際文書(下稱本文書),並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局(Australian Signals Directorate,簡稱ASD)之澳洲網路安全中心(Australian Cyber Security Centre,簡稱ACSC)主導訂定,主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織,揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性,並就AI開發或採購階段,組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家,除了日本與澳洲以外,也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時,應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環,同時評估產品或服務之整體生命週期風險,不應著重於單一技術,而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌,包括特定關係事業者、活用AIBOM(AI物料清單,主要用來記錄AI模型相關資產與資訊,提供快速定位與管控AI問題模型功能)或SBOM(軟體物料清單,主要記錄軟體相依元件,用於漏洞管理與供應鏈透明度)、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險,進行漏洞管理,以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類:AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施(含硬體),以及第三方服務,本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險,其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面,以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外,本文書也針對各類風險提出可行的因應方法,例如: 1.數據面:需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面:需從可信來源取得透明模型,實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面:需做完整性驗證、元件審核,並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面:需確認設備無惡意內容,並在網路中適當分區。 5.第三方服務面:需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說,日本已意識到國家網路安全治理下,針對AI、機器學習的安全,不單是模型安全,而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書,不僅強化國際合作,同時建立供應鏈網路安全共識,因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰,從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法,作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作,提升國家網路安全治理之作法,值得我國未來借鏡參考。