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:

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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:

  1. 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。
  2. 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)。
  3. 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:

  1. 接受個資外洩之通報。
  2. 處理投訴、進行調查並針對違規事件採取其他監管行動。
  3. 向業者提供諮詢和指導。

  四 、於下列情形可免通知義務:

  1. 為維護國家安全或增進公共利益所必要。
  2. 與其他法案規定相牴觸者。

  五 、通知內容:

  1. 洩露資料的種類及狀況。
  2. 發生個資外洩事件機構之名稱以及聯繫窗口。
  3. 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。

相關連結
※ 澳洲個人資料洩漏計畫將於二月施行, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7983&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/08/26)
引註此篇文章
你可能還會想看
把生物廢棄物變黃金—英國智庫建議政府應提供更多的財務協助

  當前科學家正極力從廢棄的生物物質(biomass)中,尋找可以做為燃料使用的資源(biofuel)。使用生物燃料的概念與全球氣候變遷以及石油價格一再攀高有關,生物燃料是指在不影響食物供應的前提下,使用木材、稻桿或麥桿、庭園廢棄物等作為第二代的燃料來源。不過在鼓勵發展生物燃料之餘,發展此一領域之技術卻亦有不可忽略的問題有待解決。   以英國為例,英國法律規定在2010年以前,英國政府必須確保所有公路運輸使用的燃料中,至少有5%是使用生物燃料;而最近英國的能源檢視報告則建議,在2015年前,此項生物燃料使用的門檻值應達10%。英國國家非食用作物研究中心(National Non-Food Crops Centre, NNFCC)近期也提出報告,指出英國每年農作收成後皆剩餘大量的小麥、甜菜,若能輔以更多的政府促進措施,例如租稅減免,則達成2010年5%的門檻指標,並非難事。不過若想要達成2015年10%的指標,英國政府則必須另外從國外進口生物燃料。   生物廢棄物的利用指的是把各地方的廢棄物以及非食用作物拿來轉化成為生物燃料。使用生物燃料最大的缺點是建置成本(start-up costs)過高,舉例來說,使用甜菜或黃豆來生產生質柴油(biodiesel)的成本,每英噸約為700至800歐元,其中把生物廢棄物液態化的過程(biomass to liquids (BTL) process),約需每英噸450至500歐元;而要建置一個第一代生物燃料廠乃至運作,其投資費用高達5千萬歐元,第二代生物燃料的生產所需建置成本,則可能為前述數字的五至十倍。有鑑於此,NNFCC透過經濟模式的運算,建議英國政府應對第二代生物燃料廠提供每公升至少35%的租稅減免優惠(目前英國政府僅給予每公升20%的租稅減免優惠),始能鼓勵民間部門進行相關投資。   另一項發展生物燃料的隱憂則是,由於生物燃料與食物的來源都是取自於自然界的同一資源,發展生物燃料是否反而可能造成食物與燃料的爭戰中,侵蝕自然界的資源,最後反而導致各種價格的上升。

以自己姓氏Chanel作為髮廊名稱引發商標侵權訴訟

  如同一般事業經營者,位於印地安那州的一名女士Chanel Jones(以下簡稱Jones),以自己的姓氏Chanel作為自營髮廊的名稱”Chanel’s Salon”。然而這看似普遍平凡的舉動卻引來令Chanel Jones始料未及的訴訟爭議。   今年(2014)8月Chanel Inc.(以下簡稱Chanel公司)對Jones提起訴訟,主張Jones違反商標法及不公平競爭法,剽竊Chanel公司長期耕耘的品牌名氣、識別度及良好商譽,其行為可能造成消費者錯誤連結印象認為Chanel公司是Jones開設髮廊的經營者或贊助者,並請求法院判決禁制令禁止Jones使用其名Chanel作為髮廊名稱。   根據Chanel公司的起訴書,Jones兩年前開始使用Chanel’s Salon作為髮廊名稱,而2013年7月開始Chanel公司寄給Jones停止侵權通知書(cease-and-desist letter)要求他不得再將Chanel出現於其髮廊名稱中,隨後又再度寄了四封追蹤/跟催信(follow-up letter),但Jones始終未作任何回應,所以Chanel公司才於今年提起訴訟。   經歷了數月之後,於今年12月16日,Jones於此商標戰中屈服,當庭與Chanel公司達成和解,法官作出和解決定書(consent judgment),和解決定書中載明永久禁止Jones再使用其姓氏Chanel於髮廊名稱,並且於2015年2月15日前將所有提及Chanel的內容全部移除。雙方並且於簽定的和解判決書中認定使用Chanel名稱是侵犯Chanel公司商標權的行為。   值得一提的是,如同起訴狀內容,此和解決定書中亦特別謹慎正視Chanel是Jones姓氏的這個事實。內容提及並非Jones再也無法使用自己的姓名於任何個人且非商業性的場合或用來識別指稱自己,只要Jones使用其姓名的行為不會產生任何與Chanel公司密切關連或關係的隱含。   Chanel公司大動作維權行為並非首舉,事實上這個擁有105年歷史的精品時尚品牌不僅早於1924年開始就陸續申請註冊商標,一直以來也非常積極維護其品牌商標權,從一系列的維權舉動似乎也可看出百年品牌對於商標保護的重視,透過商標侵權的制止、商標權利的維護,堅定地捍衛其品牌於精品時尚業屹立不搖的地位。

英國政府制定監管計畫以應對科技巨頭帶來的問題

  英國政府於2022年5月6日宣布將針對大型企業(major firms)壟斷市場的情況制定新的監管計畫。該監管計畫將重新平衡大型與中小企業和消費者的關係,以利中小企業和消費者受到更好的保護,並使市場競爭環境更為公平。   該監管計畫針對的大型企業,即是國際市場上的科技巨頭(tech giants),如Google and Facebook。此類科技巨頭擁有並控制大量用戶的網路資料,並將該資料應用在特定應用程式與瀏覽器的搜尋演算法上,以確保其市場壟斷地位,使潛在的競爭者難以進入市場,進而影響市場的公平競爭以及消費者的自由選擇權。為解決前揭問題,英國預計透過修法賦予競爭和市場管理局下的「數位市場部門」(Digital Markets Unit, DMU)法定權力與監管權限,並搭配措施與作法如下: 強化市場公平性:英國政府預計提出價格糾紛解決機制,平衡內容提供商(如媒體業與廣告業)與科技巨頭間的議價能力,以確保更為公平、透明的市場。此外,科技巨頭亦應將其演算法之資訊分享給一般公司,避免科技巨頭濫用其市場力量。 增進消費者權益:科技巨頭必須確保消費者在使用資訊設備或服務時有充分的自主權與選擇權。例如,於手機的IOS和 Android 系統之間轉換或是社交軟體帳戶之間的資訊移轉時不會喪失其資料和訊息。DMU也將限制公司預先安裝瀏覽器、社交軟體等APP,讓消費者在APP上有更多選擇權。而隨著新業者進入市場,智慧型手機用戶將可以有更多搜尋引擎和社交平台選擇。此外消費者亦可選擇退出具有針對性的個人化廣告發送,以達成讓消費者擁有更多的資料自主權。   為能有效落實上述措施,DMU將有權指定特定企業為具有「戰略市場地位」(strategic market status)的公司。指定標準將依公司的營業額、對消費者的影響力、對市場活動的影響力、公司的活躍程度與規模等綜合評估,檢視其是否達到強大且根深蒂固的力量(substantial and entrenched market power)。DMU並將針對少數主導數位市場的企業應如何公平對待其用戶和其他公司提出行為準則。被指定的公司若違反相關規範,將面臨全球年營業額最高10%的罰款,如果連續違反,則可被處以全球每日營業額5%的額外罰款。   英國政府期待透過新的監管計畫及未來的修法介入市場競爭,促使市場環境更為公平且適於創新,同時讓消費者擁有更多選擇權。英國新監管計畫之實施情形,值得持續關注。

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。

TOP