德國經濟及能源部於2018年3月8日為企業資訊安全保護措施建議及資料保護、資料所有權相關法規提出建議文件,協助中小企業提升對於組織及特別領域中的資安風險之意識,並進一步採取有效防護檢測,包括基本安全防護措施、組織資安維護、及法規,並同時宣導德國資料保護法中對於資安保護的法定要求。
資通訊安全及其法規係為企業進行數位化時,涉及確保法的安定性(Rechtssicherheit)之議題。加強資安保護,除可增進銷售及生產力,並使商業貿易間有更大的透明度和靈活性,和創造新的合作信賴關係。因此相關網路內容服務提供商應符合法律要求,提供相關服務,並使共享資料得到完善的保護。例如:應如何保護處理後的資料?如何執行刪除個人資料權利?各方如何保護營業秘密?如果資料遺失,誰應承擔責任?唯有釐清上述相關等問題時,方能建立必要的信任。而在德國聯邦資料保護法,歐盟一般個人資料保護法、歐盟網路與資訊安全指令等規範及相關法律原則,係為數位創新企業執行資安基礎工作重要法律框架。但是,由於數位化的發展,新的法律問題不斷出現,目前的法律框架尚未全面解決。例如,機器是否可以處理第三方資料並刪除或保存?或是誰可擁有機器協作所產生的資料?因此,未來勢必應針對相關問題進行討論及規範。鑑於日益網路化和自動運作的生產設備,工業4.0的IT法律問題變得複雜。一方面,需要解決中、大型企業的營業祕密,資料所有權和責任主題之實際問題,以促進相關數位化創新。另一方面,為了能夠推導出現實的法律規範,需要更多具體實施案例討論。
據研究顯示,企業家對產品責任問題,人工智慧使用,外包IT解決方案,及雲端計算等核心問題的新法規以顯示出極大的興趣,並進一步列入既有或規劃中研究項目。未來,政府將協助為所有公司在安全框架下展開數位計畫合作的機會,並充分利用網路的潛力,而中小企業4.0能力中心也將為中小型公司在數位化目標上提供IT法問題方面的支持。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
歐洲議會於2022年6月22日表決通過碳邊境調整機制(Carbon Border Adjustment Mechanism, CBAM)草案之議會版本,為該次決議通過三項草案中之一項,而包含CBAM在內之三者皆屬歐盟去年7月所公布「Fit for 55」溫室氣體減量包裹法案中的一部份,正式施行後將要求進口商向歐盟購買「CBAM憑證」,繳交進口產品對應之碳排放量費用,希望促進非歐盟國家減少碳排放以及防止碳洩漏(carbon leakage)的風險,並避免氣候政策不積極國家的企業擁有不公平優勢,以進一步降低全球碳排放。而在此次議會通過之版本中,有幾點作了調整: (1)擴大管制範圍:在產品方面,除原先歐盟執委會所提出之水泥、鋼鐵、鋁、肥料及電力等5大類產品外,歐洲議會亦希望納入有機化學品、塑膠、氫氣和氨等產品。為確保順利實施,委員會將對有機化學品和聚合物進行技術特性之評估;同時歐洲議會也計畫將管制擴大至間接排放,即包含製造商使用電力所產生之排放,以更能實際反映歐洲工業的二氧化碳成本; (2)逐步實施CBAM並提前終止歐盟排放交易系統(Emissions Trading Scheme, ETS)的免費配額:CBAM預計從2023年1月1日開始試運行,原草案規劃試運行至2025年底,現延長至2026年底;在2023年至2026年過渡期間,歐盟出口商保有100%的歐盟ETS免費配額;而自2027年起則正式施行向進口至歐盟產品之碳含量進行定價,並要求進口商購買與繳交相對應之CBAM憑證。雖然出口商仍有ETS免費配額,但該配額將逐步遞減,並於2032年之前終止免費配額制度,由CBAM完全取代之,以避免對歐盟產業有雙重保護的情形; (3)設立CBAM集中管理機構:歐洲議會認為與其在各會員國內分別指派共27個個別之主管機關(competent authorities),應設立歐盟單一機構集中管理,以提升實施效率、透明度及成本效益;同時,也可避免第三國進口商在各會員國間因管制密度之差異而有挑選法院(forum shopping)的情況; (4)CBAM收入之應用:歐洲議會建議CBAM之收益應歸入歐盟預算,以對最低度開發國家(LDCs)提供至少相當於CBAM收入的財務援助,協助其製造業脫碳,以共同落實歐盟氣候目標,以及《巴黎協定》等國際承諾。
青少年在網路使用安全的議題上需要更多的協助及指引為瞭解兒童及青少年透過行動裝置接取網路不當內容(inappropriate content)之情形,以及父母或監護人如何限制孩子使用網路設備等議題,英國通訊管理局(Office of Communications, Ofcom)委託英國第二大研究機構Ipsos MORI於2009年3-4月間,與797組7-16歲的兒童及青少年進行面對面的親子訪談,並於2009年9月公布該調查之研究結果。 根據該份兒童及青少年接取網路內容訪談的研究報告(Children’s and young people’s access to online content on mobile devices, games consoles and portable media players)顯示,分別有90%及74%的兒童及青少年透過遊戲裝置及行動電話使用接取網路,利用其他多媒體影音裝置上網的則占13%。另外有三分之二透過行動電話上網的使用者,可自由瀏覽及接取網路內容,而無任何內容分級或不當內容接取上的限制。該研究報告同時亦指出,對於使用行動電話上網的兒童及青少年,僅有10%的父母及監護人「非常關心」(major concerns)其瀏覽或接取不當網頁內容的問題;而使用遊戲裝置上網的兒童及青少年中,僅有11%的父母或監護人「非常關心」其對於接取或瀏覽不當內容之問題。對於兒童及青少年利用行動電話上網的管制議題上,父母及監護人多半透過通話及簡訊的使用量來限制兒童及青少年使用行動電話,而非直接要求兒童及青少年禁止其上網瀏覽不當的內容或教導其如何安全的使用網路。此外,就兒童及青少年本身使用網路所遇到的安全性問題上,介於11-16歲的青少年有54%表示,其需要有關如何維護隱私權及個人資料的建議與協助;而28%的青少年則提及,其需要資訊安全的建議,尤其是如何強化密碼及個人識別碼(personal identification numbers, PINs);至於7-11歲的兒童則多以「不知道」來回答調查問卷上的問題。 藉由該份研究報告數據的公開,英國政府開始針對兒童及青少年透過行動裝置使用網路之安全性問題進行研議,期望透過更多的宣導與教育,使父母及監護人更為關心兒童及青少年網路內容帶來的身心健康影響,並提昇父母、監護人、兒童及青少年對於網路使用的安全意識,以建立兒童及青少年對於網路安全的正確觀念。
中國大陸開發資訊系統,加強落實電子出版物書號管理國家新聞出版廣電總局繼2011年底頒布《音像電子出版物專用書號管理辦法》後,歷經3年整備,去(2014)年底終完成「音像電子出版物專用書號實名申領資訊系統」開發,並於今(2015)年一月上線運行。預計透過此資訊系統,將能簡化書號申領、核發許可程序,落實「中國標準書號」(簡稱中國ISBN)及其配套之「書號實名制」推動。 同時,為配合系統運作,亦修訂《音像電子出版物專用書號管理辦法》,明文要求出版單位應安排、訓練專人從事相關書號的申請管理,及賦與出版單位對於申報內容、出版物品質及出版活動嚴格的自審責任。對於違規使用ISBN者,新法亦明文宣示主管部門可以按相關法規給予處罰,除採取警告發出責令改正的行政罰外,並有罰金的適用。 可以預期的是,在音像電子出版物專用書號實名系統的推動執行下,中國大陸關於電子出版物行政管理過程中的統計、查找、選擇、獲取等將建立統一性更透明的單一標準。正面而言,將促成電子書有秩序的發展環境,改善過去一號多書、買賣書號等亂象。另一方面而言,也表示電子書之出版,將趨於嚴格、減少模糊空間。
強化AI安全防線:八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室(国家サイバー統括室)於2026年3月5日,代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」(Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations)之國際文書(下稱本文書),並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局(Australian Signals Directorate,簡稱ASD)之澳洲網路安全中心(Australian Cyber Security Centre,簡稱ACSC)主導訂定,主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織,揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性,並就AI開發或採購階段,組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家,除了日本與澳洲以外,也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時,應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環,同時評估產品或服務之整體生命週期風險,不應著重於單一技術,而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌,包括特定關係事業者、活用AIBOM(AI物料清單,主要用來記錄AI模型相關資產與資訊,提供快速定位與管控AI問題模型功能)或SBOM(軟體物料清單,主要記錄軟體相依元件,用於漏洞管理與供應鏈透明度)、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險,進行漏洞管理,以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類:AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施(含硬體),以及第三方服務,本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險,其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面,以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外,本文書也針對各類風險提出可行的因應方法,例如: 1.數據面:需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面:需從可信來源取得透明模型,實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面:需做完整性驗證、元件審核,並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面:需確認設備無惡意內容,並在網路中適當分區。 5.第三方服務面:需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說,日本已意識到國家網路安全治理下,針對AI、機器學習的安全,不單是模型安全,而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書,不僅強化國際合作,同時建立供應鏈網路安全共識,因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰,從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法,作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作,提升國家網路安全治理之作法,值得我國未來借鏡參考。