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:
二 、個資洩露之認定:
三 、OAIC所扮演之角色:
四 、於下列情形可免通知義務:
五 、通知內容:
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。
歐盟執委會(European Commission)於2023年10月3日公布「關於歐盟經濟安全關鍵技術領域之建議」(Recommendation on Critical Technology Areas for the EU’s Economic Security),以便與各會員國進行經濟安全關鍵技術之風險評估。該建議源自於歐盟於6月發布之「歐盟經濟安全戰略」(European Economic Security Strategy)目的在於地緣政治緊張之局勢下,將最大限度的減少經濟流動所帶來之風險,為歐盟經濟安全制定全面的戰略方針。此「建議」列出十大關鍵技術領域的清單,係根據以下標準進行風險評估: (1)技術是有促成及轉型之本質(Enabling and Transformative Nature of the Technology)。 (2)民用與軍用融合技術之風險(The Risk of Civil and Military Fusion)。 (3)科技可能被用於侵害人權之風險(The Risk the Technology Could Be Used in Violation of Human rights)。 根據上述標準所列出十個關鍵技術領域後,其中有四個領域項目被認定是最敏感之技術領域,分別有半導體、人工智慧技術、量子技術及生物技術四大類別。 歐盟積極制定此計畫,以確保先進技術不落入敵國手中,減少對於如中國等國家單一供應商之依賴;歐盟預計於今年年底與會員國進行廣泛的風險評估,以確保下一步可能所採取的措施,可能包含出口管制及對外之審查投資,預計於2024年初提案。
維吉尼亞州最高法院判定該州之垃圾郵件法規違憲維吉尼亞州最高法院以維吉尼亞州電腦犯罪法(Virginia Computer Crimes Act)中關於垃圾郵件之條文違反美國憲法第一修正案對言論自由之保護,於2008年9月12日判定該條文違憲。 2003年時,維吉尼亞州檢方為追查垃圾郵件發送人,而搜索居住於加州地區之Jeremy Jaynes,據信Jeremy Jaynes透過發送垃圾郵件每月可獲利達75萬美元。在該次搜索過程中,維吉尼亞州檢方發現Jeremy Jaynes持有大量電子郵件位址資訊以及上百萬美國線上公司(AOL)用戶之電子郵件帳號及其他個人資訊,檢方便以維吉尼亞州電腦犯罪法中關於垃圾郵件之規範起訴他。Jeremy Jaynes在一審及二審均被判有罪,然其抗辯維吉尼亞州電腦犯罪法中關於垃圾郵件規範之條文違反美國憲法第一修正案所保障之言論自由。 維吉尼亞州最高法院認為,電腦犯罪法中關於垃圾郵件之規範並不以商業性電子郵件為限,則包含政治性言論以及宗教性言論之非商業性電子郵件亦將受到此一條文之限制。有鑑於發表匿名言論乃是美國憲法第一修正案所保護之言論自由的一環,該法條即必須通過嚴格審查標準,亦即該管制規範必須係為達州之重大公共利益之侵害最輕微的手段,電腦犯罪法之該條文並無法通過此一審查標準之檢驗,故而判定違憲。
藥品專利聯盟與藥廠達成首件授權協議國際藥品採購機制(UNITAID)為協助開發中國家取得價格可負擔的人類免疫缺陷病毒(Human Immunodeficiency Virus,HIV)及愛滋病(Acquired Immuno-deficiency Syndrome,AIDS)用藥,2009年12月時即宣布成立「藥品專利聯盟基金會」(Medicines Patent Pool Foundation,MPPF),提供5年約442萬美元作為促進各大藥廠投入專利於所組之藥品專利聯盟(Medicines Patent Pool,MPP)之經費。去(2010)年7月,MPPF在瑞士登記成立後,立即展開與藥廠協議將其專利授權給MPP,以及同意MPP再授權給其他藥廠生產製造相關藥品之行動。 經過近1年努力,今(2011)年7月,MPPF終於與第一家美國藥廠Gilead Sciences達成授權協議,將旗下的Tenofovir(此為B型肝炎治療用藥)、Emtricitabine、Cobicistat、Elvitegravir及前述藥品固定劑量之單一藥丸產品Quad,授權給MPP再利用。接下來,MPP預計還要繼續向Abbott Laboratories、Boehringer-Ingelheim、Bristol-Myers Squibb、Merck & Co、Roche、Tibotec / Johnson & Johnson及Viiv Healthcare等藥廠爭取授權。 根據Gilead藥廠授權協議,MPP得以無償、非專屬、不可轉讓方式製造、使用、邀約販賣及販賣前述藥品,並將之再授權給印度學名藥廠;合法的被再授權人(Sublicensee)得出口及販賣其藥品,並支付3-5%權利金,但被再授權人若是為12歲以下兒童病患開發液體狀、可分散之兒科醫學劑型配方時,則可例外無須支付權利金。雖然Gilead藥廠之授權協議在內容上仍有諸多值得檢討之處,例如只限授權給印度學名藥廠、提供臨床試驗階段之Cobicistat、Elvitegravir及 the Quad藥品,雖確實可使開發中國家最快速度享受到最新的有效藥,但不免會引起是否涉及開發中國家新藥人體試驗之揣測。但無論如何,MPP成功獲得Gilead藥廠之授權,除打破外界先前對於MPP能否實際說服商業藥廠為公益目的加入之質疑,藉由雙方所訂之對象、範圍、權利金與例外等授權條件,更能明確看出MPP日後實際運作將採之方式。
因應使用「生成式AI(Generative AI)」工具的營業秘密管理強化建議2024年7月1日,美國實務界律師撰文針對使用生成式AI(Generative AI)工具可能導致的營業秘密外洩風險提出營業秘密保護管理的強化建議,其表示有研究指出約56%的工作者已經嘗試將生成式AI工具用於工作中,而員工輸入該工具的資訊中約有11%可能包含公司具有競爭力的敏感性資訊或客戶的敏感資訊,以Chat GPT為例,原始碼(Source Code)可能是第二多被提供給Chat GPT的機密資訊類型。系爭機密資訊可能被生成式AI工具提供者(AI Provider)用於訓練生成式AI模型等,進而導致洩漏;或生成式AI工具提供者可能會監控和存取公司輸入之資訊以檢查是否有不當使用,此時營業秘密可能在人工審查階段洩漏。 該篇文章提到,以法律要件而論,生成式AI有產生營業秘密之可能,因為營業秘密與著作權和專利不同之處在於「發明者不必是人類」;因此,由生成式 AI 工具協助產出的內容可能被視為營業秘密,其範圍可能包括:公司的內部 AI 平台、基礎的訓練算法和模型、輸入參數和輸出結果等。惟基於目前實務上尚未有相關案例,故生成式AI輸出結果在法律上受保護的範圍與條件仍需待後續的判例來加以明確。 實務專家提出,即使訴訟上尚未明確,企業仍可透過事前的管理措施來保護或避免營業秘密洩露,以下綜整成「人員」與「技術」兩個面向分述之: 一、人員面: 1.員工(教育訓練、合約) 在員工管理上,建議透過教育訓練使員工了解到營業秘密之定義及保護措施,並告知向生成式AI工具提供敏感資訊的風險與潛在後果;培訓後,亦可進一步限制能夠使用AI工具的員工範圍,如只有經過培訓及授權之員工才能夠存取這些AI工具。 在合約方面,建議公司可與員工簽訂或更新保密契約,納入使用生成式AI的指導方針,例如:明確規定禁止向生成式AI工具輸入公司營業秘密、客戶數據、財務信息、未公開的產品計劃等機密資訊;亦可增加相關限制或聲明條款,如「在生成式AI工具中揭露之資訊只屬於公司」、「限制公司資訊僅能存儲於公司的私有雲上」等條款。 2.生成式AI工具提供者(合約) 針對外部管理時,公司亦可透過「終端使用者授權合約(End User License Agreement,簡稱EULA)」來限制生成式AI工具提供者對於公司在該工具上「輸入內容」之使用,如輸入內容不可以被用於訓練基礎模型,或者該訓練之模型只能用在資訊提供的公司。 二、技術方面: 建議公司購買或開發自有的生成式AI工具,並將一切使用行為限縮在公司的私有雲或私有伺服器中;或透過加密、防火牆或多種編碼指令(Programmed)來避免揭露特定類型的資訊或限制上傳文件的大小或類型,防止機密資訊被誤輸入,其舉出三星公司(Samsung)公司為例,三星已限制使用Chat GPT的用戶的上傳容量為1024位元組(Bytes),以防止輸入大型文件。 綜上所述,實務界對於使用生成式AI工具可能的營業秘密風險,相對於尚未可知的訴訟攻防,律師更推薦企業透過訴訟前積極的管理來避免風險。本文建議企業可將前述建議之作法融入資策會科法所創意智財中心於2023年發布「營業秘密保護管理規範」中,換言之,企業可透過「營業秘密保護管理規範」十個單元(包括從最高管理階層角色開始的整體規劃建議、營業秘密範圍確定、營業秘密使用行為管理、員工管理、網路與環境設備管理、外部活動管理,甚至是後端的爭議處理機制,如何監督與改善等)的PDCA管理循環建立基礎的營業秘密管理,更可以透過上述建議的做法(對單元5.使用管理、單元6.1保密約定、單元6.4教育訓練、單元7.網路與環境設備管理等單元)加強針對生成式AI工具之管理。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)