澳洲個人資料洩漏計畫將於二月施行
澳洲於2018年2月22日施行個人資料洩漏計畫(Notifiable Data Breaches scheme, NDB scheme)，該計畫源於澳洲早在1988年所定「澳洲隱私原則」(Australian Privacy Principles, APPs)之規定。對象包括部分政府機構、年營業額超過300萬澳幣之企業以及私營醫療機構。
根據該計畫，受APPs約束的機構於發生個資洩露事件時，必須通知當事人以及可能會造成的相關損害，另外也必須通知澳洲私隱辦公室（Office of the Australian Information Commissioner, OAIC）相關資訊。
NBD計畫主要內容如下:
一 、規範對象:
- 包括澳洲政府機構，年營業額超過300萬澳幣企業和非營利組織、私營醫療機構、信用報告機構、信貸提供者、稅號（TFN）受領人。
- 若數機構共享個人資料，則該告知義務由各機構自行分配責任。
- 關於跨境傳輸，根據APPs原則，於澳洲境外之機構必須以契約明定受澳洲隱私法規範，原則上若因境外機構有洩漏之虞，澳洲機構也必須負起責任。
二 、個資洩露之認定:
- 未經授權進入或擅自公開該機構擁有的個人資訊或個人資料滅失。
- 可能會對一個或多個人造成嚴重傷害(如身分竊盜、導致個人嚴重經濟損失、就業機會喪失、名譽受損等等)。
- 個資外洩機構無法通過補救措施防止嚴重損害的風險。
三 、OAIC所扮演之角色:
- 接受個資外洩之通報。
- 處理投訴、進行調查並針對違規事件採取其他監管行動。
- 向業者提供諮詢和指導。
四 、於下列情形可免通知義務:
- 為維護國家安全或增進公共利益所必要。
- 與其他法案規定相牴觸者。
五 、通知內容:
- 洩露資料的種類及狀況。
- 發生個資外洩事件機構之名稱以及聯繫窗口。
- 個資當事人應採取之後續行動，避免再度造成損害。
惟NBD 計畫對於個人資料的安全性沒有新的要求，主要是對APPs的補充，針對持有個人資料的機構採取合理措施，保護個人資料免遭濫用、干擾或損失， OAIC目前也正在規劃一系列有關個資洩漏事件指導方針及導入說明手冊。
陳昱凱
法律研究員 編譯整理
1. Privacy Amendment (Notifiable Data Breaches) Act 2017, https://www.legislation.gov.au/Details/C2017A00012 (last visited Jan 10, 2018).
2. Notifiable Data Breaches scheme https://www.oaic.gov.au/privacy-law/privacy-act/notifiable-data-breaches-scheme (last visited Jan 10, 2018).
3. Mandatory Data Breach laws are coming...are you ready? https://www.lexology.com/library/detail.aspx?g=dbd0357d-0b07-4294-865e-6f351550fa64 (last visited Jan 10, 2018).
美國專利商標局（The United States Patent and Trademark Office，簡稱USPTO）與以色列專利局（The Israel Patent Office，簡稱ILPO）宣布以色列專利局將參與合作專利分類（The Cooperative Classification Patent，以下簡稱CPC）系統。以色列專利局是以色列智慧財產權審查及註冊的主管機關，主要負責智慧財產權如專利、設計、商標的審查、註冊及異議。 CPC已於2013年1月正式啟用。美國專利商標局及歐洲專利局(European Patent Office，簡稱EPO)自2010年10月共同發展一個可用於雙方不同審查程序的相容分類系統，降低工作上不必要的重複作業以強化效率。美國專利商標局局長Michelle K. Lee.表示：「合作專利分類系統了除證明美國專利商標局與以色列專利局良好的關係及合作精神外，更能夠幫助國內外申請專利的創新者與企業。」 美國專利商標局已於2016年7月提供以色列專利局CPC的相關訓練。美國專利商標局及以色列專利局預計進一步著手進行更深入的CPC相關訓練與交流事宜。以色列專利局及美國專利商標局之間的合作正持續擴展當中，並已達到以CPC為以色列專利局所收藏之專利進行分類的目標。以色列專利局局長Asa Kling表示：「隨著新系統的轉變，以色列專利局將強化審查專業及效率，並改善提供給以色列申請人的服務。」
VIZIO將為該公司為未獲消費者允可即蒐集收視行為等個人資料支付和解金。美國聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission, 以下稱FTC）在2017年2月6號於其網站中公布， VIZIO, Inc.（以下稱VIZIO），世界最大的智慧電視製造商之一，在未取得購買該公司產品之千萬餘名消費者同意下，即於所生產之智慧型電視中，安裝蒐集消費者收視行為數據之軟體，然此舉業涉及違反美國聯邦貿易委員會法第45條（15 U.S.C. § 45 (n)）以及紐澤西州消費者欺詐法（New Jersey Consumer Fraud Act）。為此VIZIO將支付和解金與美國聯邦貿易委員會及紐澤西州檢察總長辦公室。 本案起訴狀內容指出，VIZIO及其相關企業於2014年2月起便開始於其製造之智慧電視中獲取消費者在收視有線電視、寬頻、機上盒、DVD播放機、無線廣播以及串流裝置等相關影像資料時之資訊。這些資訊包含了性別、年齡、收入、婚姻狀況、教育程度、住屋資訊等交付與VIZIO、第三方及其相關企業做為行銷、發送特定廣告使用。 起訴狀中並稱該公司所謂之智能互動機制，雖可做為協助節目製作和建議，卻也同時於未對消費者詳細說明之下，逕行蒐集相關收視資訊，而此類追蹤消費者資訊屬不公平且欺騙的行為，已違反了FTC與紐澤西州對於消費者保護之法律。 為達成本案之和解，該公司願支付兩百二十萬美元作為和解金，包含向FTC繳納的一百五十萬美元及一百萬美元罰款與紐澤西州消費者事務所。聯邦法院命令並要求VIZIO必須清楚揭露其蒐集資料及分享給他方單位之行為，並取得消費者明示同意；另一方面，該命令亦禁止VIZIO對他們所蒐集消費者之隱私、安全及機密性資訊做誤導性的不實陳述以及刪除於2016年3月1日前所有以不當方式取得之消費者個人資料。該公司尚須接受兩年一次的隱私權安全保障計畫(名詞)，包括全面性隱私風險評估、識別消費者個資之潛在不當使用情形，並制訂相關措施來修復這些風險。另新增一項銷售管理計畫，以確保該公司產品經銷商及售後服務均能就消費者個人資料得到保障。 此次事件而言，和解金雖非屬可觀之金額，然重點在於作為世界最大的智慧電視製造商之一的VIZIO，經揭露此一訊息後對其商譽之影響，或許才是最大的打擊。為了在大數據時代中能有效的管控法律風險，任何蒐集消費者行為等個人資料時，均應符合相關法令的規範，如建立個人資料保護機制並事前告知取得消費者蒐集之同意為宜。
日本P2P軟體Winny開發者再遭起訴，並具體求刑一年日本東京地檢署以助長著作權侵害為由，於 7 月 3 日 向東京地方法院對日本知名檔案交換軟體（ P2P ） Winny 的開發者金子 勇提起訴訟，並具體求處有期徒刑一年。這是繼 2004 年 5 月京都地檢署起訴金子 勇後，對同一 P2P 軟體開發者另為起訴的案件。 2002 年，東京大學資訊理工學系研究助理金子 勇開發出可供他人使用的分散式 P2P 軟體 Winny ，旋即受到廣大網友的歡迎。使用者透過 Winny ，不僅交換著未經授權的音樂、影片檔案，甚至包括了部份的警方或自衛隊官方文件。而日本各大企業，如日本雅虎、富士通及 NEC 等，也陸續傳出因公司職員使用 Winny 而導致員工及客戶個人資料外洩的事件。 針對 Winny 開發者起訴案件，目前京都地方法院尚未作出判決，而日本東京地方法院已預定於 9 月 4 日 進行公開審判。此外，因應 Winny 所肇致的資安問題，各相關企業也順勢推出可過濾 Winny 的軟硬體設備，如日本京瓷公司（ KCCS ）即於 7 月 10 推出企業網路管理軟體，除可偵測內部電腦是否安裝 Winny 外，亦可阻絕已安裝 Winny 的電腦連接至企業網路。
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局（European Patent Office, 下稱EPO）於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧（Artificial Intelligence, AI）與機器學習（Machine Learning, ML）的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項，然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明，例如：神經網路、遺傳演算法、支援向量機（Support Vector Machines, SVM）、K-Means演算法、核迴歸和判別分析，不論它們是否能夠藉由數據加以訓練，此類運算模型和演算法本身，因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中，EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形，說明可否具備發明技術特徵： （一）可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳，此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵（例如：影像邊緣、像素數值）的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類，屬於分類演算法的技術應用。 （二）可能不具技術性 根據文字內容進行分類，本身不具技術目的，而僅是語言學的目的（T 1358/09） 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類，但未說明所產生分類的技術用途，亦被認定本身不具技術目的，即使該分類演算法的數據價值高（例如：穩健性）（T 1784/06）。 在新版審查指南中亦指出，當分類方法用於技術目的，其產生之訓練集（training set）和訓練分類器（training the classifier）的步驟，則能被視為發明的技術特徵。 近年來，人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中，無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等，隨著人工智慧和機器學習技術快速發展，新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準，EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術，將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」