今年1月底日本Coincheck虛擬貨幣交易所爆出最大規模的駭客攻擊事件後,日本金融廳開始擴大調查國內虛擬貨幣交易平台營運狀況;3月8日首次對2家虛擬貨幣交易平台業者Bit Station及FSHO祭出為期一個月「勒令停業」之行政處分,前者主因係公司內部高階主管擅自挪用客戶資金,違反資金結算法中用戶財產管理與用戶保護措施規範;後者則係發現多筆高額交易時,網路系統並未進行用戶認證,公司亦未對員工進行內部培訓課程,違反資金結算法中關於用戶保護措施之規範。
同時,日本金融廳亦對Coincheck、Bicrements、GMO Coin、Tech Bureau,及Mr.Exchange等5家虛擬交易平台業者發布下令改善之行政處分,要求業者重新審視經營漏洞,限期建立有效且完善的風險管理系統、保護消費者機制、反洗錢與打擊資恐、資金管理系統、內部稽核與內部控制系統及用戶客服系統等,避免再度發生大型駭客攻擊事件。
另為能有效地建立虛擬貨幣交易市場管制規範,日本金融廳宣布成立「虛擬貨幣交易產業研究小組」,並由學者、金融業者及虛擬貨幣業者為主要成員,為將來虛擬貨幣市場可能面臨各種議題,研析相關監管政策及法制規範。
面對襲捲而來之虛擬貨幣交易經濟,日前法務部邀集金管會、內政部、央行、警政署、調查局等單位跨部會協商,並就管制面、執法面等持續進行研商;我國或可以日本該次事件為借鏡,於行政管制強度做適當之調整,尤其我國為亞太防制洗錢組織(APG)創始會員,而虛擬貨幣交易之匿名性,已成為反洗錢與反資恐之最大風險,隨著虛擬貨幣交易行為頻繁與發展態樣多變,日後對於虛擬貨幣交易之管制政策與範圍都將備受矚目。
日本政府於2022年11月29日公布「個人編號法」(平成二十五年法律第二十七号,行政手続における特定の個人を識別するための番号の利用等に関する法律)之預計修正內容。 目前個人編號法第9條第2項主要限定於社會保障、稅收、災害防治三個領域,該法對哪一些行政機關能調取,以及可調取個人資料的種類均有詳細規定。本次修正案目的為將個人編號的用途擴大,除了前揭所提三個領域外,將再包括國家資格管理、汽車登記以及外籍居民行政程序、國家急難救助金及其他津貼發放等。其次,為擴大個人編號用途與增加運用彈性,此次修法重點之一在於擴大該法第4章第19條特定個人編號(My Number)提供限制中,第17款關於其他依據「個人資料保護委員會」所訂規則準用事項範圍。未來日本政府可透過「政省令」的修改(基於國會立法授權,而由行政部門所頒訂,具有對外法拘束力,類似我國法規命令位階),讓政府及相關機關能在有需要時即可蒐集特定個人編號,以迅速、彈性地對應外在情況。 本案若經國會審議通過後,細節部分還需約時二年修改作業系統,最快預定令和7年(2025年度)施行。其他修正重點如:1.將公家機關掌握民眾銀行帳戶資訊和個人編號自動連結,此舉係為改善疫情期間之問題,未來將可使政府發放補助金及急難救助金時更為順暢;2.尚未取得個人編號卡仍可申請「資格確認書」參加社會保險或診療;3.嬰幼兒五歲前「個人編號卡」都不須附上照片等。 唯輿論有批評,在尚未經過國會及有識者充分討論前,貿然大幅擴大資料調取、使用範圍,尤其日本政府計畫將個人所有銀行帳戶都強制連結個人編號,可能讓政府更容易掌握民眾資訊,像是追蹤稅務狀況、打擊逃漏稅等。日本「個人編號法」主管機關總務省則再三保證個人編號卡晶片不會儲存稅金、年金等個人資料,即使作為醫療或健康用途時,也不會紀錄健檢結果和服用藥物等訊息。雖然仍有部分待改進處,惟日本以專法規定個人編號卡儲存資料之種類與範圍,並於該法中說明相關管理措施,仍值得我國未來密切關注。
法國國家資訊自由委員會將推出符合GDPR的人工智慧操作指引(AI how-to sheets)法國國家資訊自由委員會(CNIL)於2023年10月16日至11月16日進行「人工智慧操作指引」(AI how-to sheets)(下稱本指引)公眾諮詢,並宣布將於2024年初提出正式版本。本指引主要說明AI系統資料集建立與利用符合歐盟一般資料保護規則(GDPR)之作法,以期在支持人工智慧專業人士創新之外,同時能兼顧民眾權利。 人工智慧操作指引主要內容整理如下: 1.指引涵蓋範圍:本指引限於AI開發階段(development phase),不包含應用階段(deployment phase)。開發階段進一步可分為三階段,包括AI系統設計、資料蒐集與資料庫建立,以及AI系統學習與訓練。 2.法律適用:當資料處理過程中包含個人資料時,人工智慧系統的開發與設計都必須確定其適用的法律規範為何。 3.定義利用目的:CNIL強調蒐集及處理個資時應該遵守「明確」、「合法」、「易懂」之原則,由於資料應該是基於特定且合法的目的而蒐集的,因此不得以與最初目的不相符的方式進一步處理資料。故明確界定人工智慧系統之目的為何,方能決定GDPR與其他原則之適用。 4.系統提供者的身分:可能會是GDPR中的為資料控管者(data controller)、共同控管者(joint controller)以及資料處理者(data processor)。 5.確保資料處理之合法性:建立AI系統的組織使用的資料集若包含個人資料,必須確保資料分析與處理操作符合GDPR規定。 6.必要時進行資料保護影響評估(DIPA)。 7.在系統設計時將資料保護納入考慮:包含建立系統主要目標、技術架構、識別資料來源與嚴格篩選使用…等等。 8.資料蒐集與管理時皆須考慮資料保護:具體作法包含資料蒐集須符合GDPR、糾正錯誤、解決缺失值、整合個資保護措施、監控所蒐集之資料、蒐集之目的,以及設定明確的資料保留期限,實施適當的技術和組織措施以確保資料安全等。 對於AI相關產業從事人員來說,更新AI相關規範知識非常重要,CNIL的人工智慧操作指引將可協助增強AI產業對於個資處理複雜法律問題的理解。
智慧聯網基礎設施與應用服務之法制建構-資訊安全與車聯網之例 什麼是「商標的反向混淆誤認」?2008年,連鎖咖啡店85度C告85.1度C商標侵權,台北地院以85.1度C影響了85度C的商譽和正常收益,判賠新台幣47萬元。-這是商標侵權爭訟常見「商標混淆」的具體場景,也是所謂的「正向混淆」(Direct Confusion)。試想,現在主客易位,85.1度C 是間小店,耕耘許久仍沒沒無聞;而85度C推出即一炮而紅、門庭若市。85度C是後來者,他是否可以商標混淆為由,主張85.1度C影響了其商譽和正常收益?這個「後商標比前商標強勢」的假設就涉及「反向混淆」(Reverse Confusion)。 所謂「商標的反向混淆誤認」,按經濟部智慧財產局〈行政法院105年度判字第465號判決研析〉,係指:「後商標因較諸前商標廣為消費者所知悉,消費者反而誤以為前商標係仿冒後商標,或誤認為前商標與後商標係來自同一來源,或誤認兩商標之使用人間存在關係企業、授權、加盟或其他類似關係。」 美國於1976年之Big O Tire Dealers, INC. v. Goodyear Tire & Rubber Co.案首度在侵害商標權訴訟承認有反向混淆之適用。然而,由於美國採「使用主義」(First to use),商標之認定係以使用的先後判斷之。而我國採註冊主義,商標先後以申請註冊的時間判斷之。我國最高行政法院105年度判字第465號判決則明確表示商標法明文規範商標註冊申請乃採先申請主義,排除反向混淆理論之適用。