英國BEIS發布第一代（SMETS1）智慧電表相容性公眾諮詢
英國商業、能源和產業策略部（Business, Energy and Industrial Strategy, BEIS）於2018年4月17日發布公眾諮詢，議題為「最大化第一代（SMETS1）智慧電表的相容性（interoperability）」，該諮詢將截止於2018年5月24日。
英國對於SMETS1的推廣分為兩階段進行，基礎建設階段始於2011年，主要安裝階段則於2016年11月開始，國家數據及通訊供應商－資料通訊公司(Data Communications Company, DCC)自此階段開始營運，直至2020年智慧電表建置完成。
因現今由各能源供應商使用自身資料及通訊設備裝設第一代智慧型電表，造成消費者無法任意更換能源供應商之情況。對此，英國政府之長期政策目標雖為SMETS1最終可全數透過DCC進行運作，然由於現階段尚未強制能源供應商使用DCC所提供之服務，使用SMETS1的消費者仍無法自由的轉換能源供應商。
本文件提出了兩個方案向公眾諮詢：
- 要求能源供應商於六個月時限內至DCC註冊其所提供且合於規範的SMETS1，或將SMETS1更換為SMETS2（第二代智慧電表）。而於2020年12月31日前，所有未註冊之SMETS1將強制更換為SMETS2。
- 若能源供應商已嘗試所有合適的解決方法，仍無法於2019年底前使SMETS1在智慧模式下運作，就必須在2020年6月底前將SMETS1更換為SMETS2。 若供應商係於2019年後才取得SMETS1，於獲得SMETS1之後的六個月內採取所有相關措施後仍無法令SMETS1以智慧模式運作，亦應更換為SMETS2。最終，所有不能運行智慧模式之SMETS1將於2020年12月31日前被完全汰換。
英國政府期透過更完善的政策規劃改善現階段SMETS1透過個別能源供應商之數據及通訊系統運作之情況，以確保SMETS1之智慧模式於消費者更換供應商時能維持正常運作，使消費者可確實獲取改用智慧電表之利益。我國於2015年已開始推動低壓智慧電表建置，英國面臨之問題值得借鏡，政府於推廣低壓智慧電表之同時應注意智慧電表基礎設施之相容性，以增進低壓智慧電表建置效率及降低建置成本。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
甘琳
法律研究員 編譯整理
BEIS, Maximising interoperability for first generation (SMETS1) smart meters https://www.gov.uk/government/consultations/maximising-interoperability-for-first-generation-smets1-smart-meters
Smart metering implementation programme: Consultation on maximising interoperability for SMETS1 meters, including draft legal text, GOV.UK https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/700382/SMETS1_maximising_interoperability_enrolment_mandate_consultation_.pdf
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。
日本公布「資料與競爭政策檢討會報告書」並探討資料收集利用違反《獨占禁止法》行為近年來，受到物聯網和人工智慧技術高度發展影響，大數據的重要性逐漸提昇。為避免資料不當收集和資料被不當佔據等可能妨礙競爭之行為，以利業者透過資料收集、累積和分析等方式，創造出新的產業價值，日本公平交易委員會於競爭政策研究中心設置「資料與競爭政策檢討會」，自2017年1月至6月間舉辦數次檢討會，並於2017年6月6日公布《資料與競爭政策檢討會報告書》。該書一共5章，內容為第1章檢討背景，第2章回顧資料環境變化與利用現狀，第3章檢討現今競爭政策及《獨占禁止法》，第4章資料收集、利用相關行為，以及第5章企業結合審查等與資料利用相關之事項。 報告書指出，業者不當收集資料和不當佔據資料等行為，均有適用《獨占禁止法》之可能。前者係指具有優勢地位的業者，利用關係要求有業務往來的企業提供資料等行為，如原本只需要性別和年齡資訊，卻額外要求對方提供住所、電話等訊息；後者則係指業者利用不正當方法與顧客聯繫，排除其他競爭者等行為，如排他性交易、拒絕交易、差別待遇等。
紐西蘭隱私專員辦公室「揭露涉及隱私案件之機關名稱」政策生效紐西蘭隱私專員辦公室日前針對「是否及如何揭露涉及隱私案件之機關（公務機關或非公務機關）名稱」發布政策；該政策自2014年12月1日起生效。 根據紐西蘭1993年隱私法的規定，隱私專員可決定公開有助於貫徹隱私法立法意旨的資訊等；只要符合此規定，原則上隱私專員也可揭露涉及所調查隱私案件之機關名稱。據此，紐西蘭隱私專員辦公室即於日前針對是否及如何揭露上述機關名稱制定並公布政策。 須說明的是，即使機關確有違法情事，其名稱亦不必然會被揭露，如果有法律上原因或有理由認定不適揭露時，則隱私專員將不會簽署授權揭露之文件。 根據該政策，如機關違反隱私法之行為將導致難以回復之損害、其行為將導致嚴重之後果、該機關被認定為故意違反法律、揭露機關名稱有利於公益，或存在不揭露機關名稱將導致同領域、產業之其他機關受到不合理之牽連或不利益等情形時，則違反機關之名稱較可能被揭露。反之，如果僅屬單一事件、機關之行為較不至於致不利影響，或存在揭露機關名稱反不利於公益等情形時，則機關名稱則較可能不會被揭露。
政府資訊業務委外涉及個人資料保護法律責任分析及因應建議