英國資訊委員辦公室（Information Commissioner’s Office，ICO）認定英國電子零售業者Carphone Warehouse違反《Data Protection Act 1998》資料保護法
英國電子零售業者Carphone Warehouse在2015年遭到網路攻擊，造成逾300萬客戶及1000名員工的資料外洩，外洩的資料包括客戶的姓名、地址、電話號碼、出生日期、婚姻狀況及1.8萬名客戶的金融卡資訊。
英國資訊委員辦公室（Information Commissioner’s Office，ICO）認為涉及之個人資料嚴重影響個人隱私，使得個人資料有被誤用的風險。ICO進一步調查後並發現，駭客僅是透過有效的登入憑證，就能藉由WordPress軟體存取系統，此事件亦暴露該組織技術安全措施之不足，因受影響系統中使用的軟件的重要元素已過時，且公司未能執行例行的安全測試。ICO認為，像Carphone Warehouse此類規模龐大的公司，應積極評估其資料安全系統，確保系統穩健而避免類似的攻擊。
據此，ICO判定該公司缺乏妥善的安全措施保障使用者資訊，已嚴重違反《Data Protection Act 1998》資料保護法，判罰40萬英鎊。
從今年5月25日起，隨著GDPR的生效，法律將更加嚴格。對此，ICO亦發布了有用的指導，包括GDPR指南，現在採取的12個步驟和工具包。國家網絡安全中心（NCSC）也為組織為保護自己所採取的步驟提供了有用的指導。
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耿黃瑄
法律研究員 編譯整理
1. Information Commissioner's Office, Carphone Warehouse fined £400,000 after serious failures placed customer and employee data at risk, https://ico.org.uk/about-the-ico/news-and-events/news-and-blogs/2018/01/carphone-warehouse-fined-400-000-after-serious-failures-placed-customer-and-employee-data-at-risk/ (last visited Apr. 25, 2018).
2. Data Protection Act 1998, http://www.legislation.gov.uk/ukpga/1998/29/contents (last visited Apr. 25, 2018).
瑞士跨國種子及作物科技公司Syngenta AG (SYT)正與巴西政府為基改活動展開訴訟。去（2006）年11月9日，Syngenta在巴西境內基改作物研究機構被迫關閉，研究機構所在地的Parana州州政府並以Syngenta違反巴西聯邦環保法規為由，沒收其所有投資的資產。Parana州境內有一座自然保護區－伊瓜蘇國家公園，伊瓜蘇國家公園是舉世著名的伊瓜蘇瀑布（Iguacu Falls）的所在地。根據巴西聯邦環保法規規定，基改作物不得栽種於自然保育區的十公里以內。 Syngenta位於Parana州的基改研究機構佔地達123公頃，然而距離伊瓜蘇國家公園卻僅約有六公里。1986年以來，Syngenta即已擁有該研究區域的產權，目前Syngenta已向巴西聯邦法院提出告訴，主張其得以合法在研究機構所在地進行相關研究。Syngenta抗辯理由主要有二：其一，Syngenta在該地進行基改作物田間試驗的許可，是由巴西聯邦政府的生物安全主管機關CTNBio所核發；其二，2006年初，巴西總統已將前述10公里的栽種間隔距離更改為500公尺。Parana州政府、巴西環境保護局Ibama、主張農業改革的活動份子等則主張，新的500公尺間隔規定不適用於Syngenta，蓋該公司早在巴西總統簽署新規定以前即已展開相關的試驗活動，Parana州環保主管機關早已祭出處罰，但Syngenta迄今未繳納罰鍰。
新加坡公布「於安全性應用程式負責任地利用生物特徵識別資料指引」協助組織合理利用生物特徵識別資料新加坡個人資料保護委員會（Singapore Personal Data Protection Commission, PDPC）於2022年5月17日，公布「於安全性應用程式負責任地利用生物特徵識別資料指引」（Guide on the Responsible Use of Biometric Data in Security Applications），協助物業管理公司（Management Corporation Strata Title, MCST）、建築物及場所所有者或安全服務公司等管理機構，使各管理機構更負責任地利用安全攝影機和生物特徵識別系統，以保護蒐集、利用或揭露的個人生物特徵識別資料。 隨著安全攝影機等科技應用普及化，管理機構以錯誤方法處理個人生物特徵識別資料之情形逐漸增多，因此PDPC發布該指引供管理機構審查其措施。其中包括以下重點： （1）定義生物特徵識別資料包含生理、生物或行為特徵，及以此資料所建立之生物特徵識別模版； （2）說明維安攝影機及生物特徵識別系統運用所應關鍵考量因素，如避免惡意合成生物特徵之身分詐欺、設定過於廣泛而使系統識別錯誤等情形，並舉例資料保護產業最佳範例，如資料加密以避免系統風險、設計管理流程以控管資料等； （3）說明生物特徵識別資料在個資法之義務及例外； （4）列出實例說明如何安全監控之維安攝影機，並提供佈署建築物門禁或應用程式存取控制指引，例如以手機內建生物識別系統管理門禁，以取代直接識別生物特徵，並有提供相關建議步驟及評估表。 該指引雖無法律約束力，仍反映出PDPC對於安全環境中處理生物特徵識別資料之立場。而該指引目前僅針對使用個人資料的安全應用程式之管理機構應用情境，並未涵蓋其他商業用途，也未涵蓋基於私人目的使用安全或生物特徵識別系統之個人，如以個人或家庭身分使用居家高齡長者監控設備、住宅生物特徵識別鎖等應用情境。
第三方支付法制問題研析 美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」，並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險，於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」（Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF）之規畫並徵詢公眾意見，截止日為9月15日，並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明，公眾所建議之人工智慧風險管理框架，可促進人工智慧之可信賴性，其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」（accuracy）、「可解釋性」（explainability）、「偏見」（bias）等議題。此外，上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果，其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期，必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之，當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時，如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費，將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者，從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民，故在設計系統時，應從預先設定之假設事實反面（counter-factual）思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題（例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」）。惟進行上述驗證需要大量社會資料，因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制，使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外，亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標，以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速，未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現，故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後，目前也有許多徵詢意見指出，許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之，當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性，則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」（audit logs），惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料，因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標，為未來應持續關注之議題。