英國政府公布物聯網設備安全設計報告及製造商應遵循之設計準則草案

  英國數位文化媒體與體育部於2018年3月8日公布「安全設計:促進IoT用戶網路安全(Secure by Design: Improving the cyber security of consumer Internet of Things)」報告,目的在於讓物聯網設備製造商於製程中即採取具有安全性之設計,以確保用戶之資訊安全。此報告經英國國家網路安全中心(National Cyber Security Centre, NCSC)、製造商及零售商共同討論,並提出了一份可供製造商遵循之行為準則(Code of Practice)草案。

  此行為準則中指出,除設備製造商之外,其他包含IoT服務提供者、行動電話軟體開發者與零售商等也是重要的利益相關人。

  其中提出了13項行為準則:

  1. 不應設定預設密碼(default password);
  2. 應實施漏洞揭露政策;
  3. 應持續更新軟體;
  4. 應確保機密與具有安全敏感性的資訊受到保護;
  5. 應確保通訊之安全;
  6. 應最小化設備可能受到網路攻擊的區域;
  7. 應確保軟體的可信性;
  8. 應確保設備上之個資受到妥善保障;
  9. 應確保系統對於停電事故具有可回復性;
  10. 應監督設備自動傳輸之數據;
  11. 應使用戶可以簡易的方式刪除個人資訊;
  12. 應使設備可被容易的安裝與維護;
  13. 應驗證輸入設備之數據。

  此草案將接受公眾意見至2018年4月25日,並規劃於2018年期間進一步檢視是否應立相關法律與規範,以促進英國成為領導國際之數位國家,並減輕消費者之負擔並保障其隱私與安全權益。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

相關連結
相關附件
你可能會想參加
※ 英國政府公布物聯網設備安全設計報告及製造商應遵循之設計準則草案, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8009&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2025/09/13)
引註此篇文章
你可能還會想看
日本特許廳利用人工智慧審查專利與商標申請

  日本特許廳(Japan Patent Office,JPO)從去(2016)年12月開始,與NTT Data公司合作,使用人工智慧(Artificial Intelligence,簡稱AI)來系統化的回答有關專利問題,且依成果顯示,與原先運用人力回復的成果相當;JPO因此決定於今(2017)年夏天開始,將AI技術分階段應用於專利及商標的審查案,並期望能於下一會計年度(2018年4月至2019年3月),在審查業務中全面運用AI技術。   JPO指出,透過AI技術能有助於將專利及商標審查程序中繁冗的檢索程序簡化,以專利審查為例,可搜尋大量文件與檔案,進行專利先前技術檢索,以確保相關技術尚未獲得專利保護,同時也可以協助專利分類;此外,商標審查亦可利用AI之圖像辨識技術比對圖片及標誌,找出潛在的類似商標。   AI技術被證實能提升審查效率,並減輕審查人員檢索與比對部份的工作負擔,有助於抑制人工審查的長時間工作型態,根據2017年日本特許廳現況報告(特許庁ステータスレポート2017),於導入AI技術後,原本從申請到審查完成平均約2年左右之審查時間,期望可在2023年將審查期間降到14個月,讓日本成為智慧財產系統審查最快且品質最好的國家之一。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」

美國國家標準與技術研究院公布人工智慧風險管理框架(AI RMF 1.0)

美國國家標準與技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)於2023年1月26日公布「人工智慧風險管理框架1.0」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0),該自願性框架提供相關資源,以協助組織與個人管理人工智慧風險,並促進可信賴的人工智慧(Trustworthy AI)之設計、開發與使用。NIST曾於2021年7月29日提出「人工智慧風險管理框架」草案進行公眾徵詢,獲得業界之建議包含框架應有明確之衡量方法以及數值指標、人工智慧系統設計時應先思考整體系統之假設於真實世界中運作時,是否會產生公平性或誤差的問題等。本框架將隨著各界使用後的意見回饋持續更新,期待各產業發展出適合自己的使用方式。 本框架首先說明人工智慧技術的風險與其他科技的差異,定義人工智慧與可信賴的人工智慧,並指出設計該自願性框架的目的。再來,其分析人工智慧風險管理的困難,並用人工智慧的生命週期定義出風險管理相關人員(AI actors)。本框架提供七種評估人工智慧系統之信賴度的特徵,包含有效且可靠(valid and reliable):有客觀證據證明人工智慧系統的有效性與系統穩定度;安全性(safe):包含生命、健康、財產、環境安全,且應依照安全風險種類決定管理上的優先次序;資安與韌性(secure and resilient);可歸責與資訊透明度(accountable and transparent);可解釋性與可詮譯性(explainable and interpretable);隱私保護(privacy-enhanced);公平性—有害偏見管理(fair – with harmful bias managed)。 本框架亦提出人工智慧風險管理框架核心(AI RMF Core)概念,包含四項主要功能:治理、映射(mapping)、量測與管理。其中,治理功能為一切的基礎,負責孕育風險管理文化。各項功能皆有具體項目與子項目,並對應特定行動和結果產出。NIST同時公布「人工智慧風險管理框架教戰手冊」(AI RMF Playbook),提供實際做法之建議,並鼓勵業界分享其具體成果供他人參考。

日本人工智慧(AI)發展與著作權法制互動課題之探討

  日本著作權法第2條第1項第1款規定對著作物定義中,創作性之表現必須為具有個人個性之表現,日本對於無人類行為參與之人工智慧創作物,多數意見認定此種產品無個性之表現,非現行著作權法所保護之產物。人工智慧之侵權行為在現行法的解釋上,難以將人工智慧解釋其本身具有「法人格」,有關人工智慧「締結契約」之效力為「人工智慧利用人」與「契約相對人」間發生契約之法律效果。日本政府及學者對人工智慧之探討,一般會以人工智慧學習用資料、建立資料庫人工智慧程式、人工智慧訓練/學習完成模型、人工智慧產品四個區塊加以探討。日本政策上放寬著作權之限制,使得著作物利用者可以更加靈活運用。為促進著作之流通,在未知著作權人之情況下,可利用仲裁系統。在現今資訊技術快速成長的時代,面對人工智慧的浪潮,日本亦陸續推出相關人工智慧研發等方針及規範,對於爾後之發展值得參酌借鏡。

美國加州於6月28日通過新版個資隱私法規

  加州立法體系在2018年6月28日通過了美國最嚴格的個人資料隱私法規,該法案無異議通過,並已經加州州長Jerry Brown簽署同意,將於2020年1月1日施行,以賦予科技產業修正其內部政策的緩衝期間。   該法案之所以如此速戰速決,據媒體解讀是為了避免該法案內容成為加州11月選舉併公民投票之公投提案的一部分。如以公投方式通過這部法規,日後修正時將重新以公民投票進行,有造成修法困難的疑慮;而以立法者立法方式通過這部法規,賦予立法者有對其修訂改正權限,於日後能以一般修法程序進行修法。   該法案內容與2018年5月25日實施的歐洲GDPR規範相近似,將造成加州原先隱私權規範些許改變,與倡議最初法案不同的地方在於,揭露接受個資第三人的相關資料時需揭露該第三者之類型(category)而非其身分。   隨著本年度加州消費者隱私保護法(The California Consumer Privacy Act)的修法,大型科技公司如Google和Facebook等蒐集有大量消費者個人資料者,都將受到重大影響,依據該法,一般使用者可以向企業確認被蒐集的個資種類以及個資販賣流向,亦可以請求中止個資的蒐集及販賣,提升了一般使用者在以往對於個資使用上的地位。   自歐洲GDPR規範實施以來至目前,美國聯邦法尚未有相應強度之規範,本次加州修法可認係GDPR實施以來美國國內第一部因應而修正之法律。

TOP