日本創設搭載遠距型系統自駕車基準緩和認定制度

  日本國土交通省於2017年2月修正《道路運輸車輛安全基準》第55條第1項、第56條第1項及第57條第1項規定之告示,放寬車輛安全基準規定,期望自動駕駛實驗能順利展開。惟在各種自動駕駛實驗中,遠距型自動駕駛系統是透過電信通訊技術,從遠距離外操作車輛行駛,儘管修法後已放寬安全基準規定,但其仍與現行以車內有駕駛為前提而訂定之《道路運輸車輛安全基準》相距甚遠,想一律判斷其符合安全基準有所困難。據此,為使遠距型自駕系統道路實驗能夠順利進行,國土交通省於2018年3月30日創設「搭載遠距型系統自駕車基準緩和認定制度」,明確規定遠距型自駕系統實施道路實驗所需各項手續。

  「搭載遠距型系統自駕車基準緩和認定制度」規定項目包括︰申請放寬基準之對象、申請者、申請書及繳交文件、審查項目、條件及限制、基準放寬之認定、車體標示、行政處分等。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

※ 日本創設搭載遠距型系統自駕車基準緩和認定制度, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8048&no=67&tp=1 (最後瀏覽日:2026/05/04)
引註此篇文章
你可能還會想看
英國建置著作數位著作授權平台(Copyright Hub),為數位時代增添授權管道

  英國智慧局於今 (2013) 年3月底時宣布投入15萬英鎊(約683萬元台幣)啟動一項名為「數位著作授權平台」(Copyright Hub)的建置計畫,並於今年7月正式上線,提供權利人、利用人、以及市場等關於著作權的授權相關事宜。   根據該平台籌設小組所提出的營運方針 ,初步觀察該平台的定位與功能可歸納出三項特點: 一、平台定位為連結利用端與權利端之入口門戶(Portal)   該匯集平台的定位為連結(connect)利用端與權利端的入口門戶,屬於一種著作權資訊匯集中心;只要涉及與著作權相關的內容作品,都可以加入此平台,不限於數位形式的內容作品,該平台並非要取代現有的市場機制,而係在促進現有的集體管理團體、作品登錄單位(Registry)以及跨領域之間有關著作權之交流。 二、平台的主要功能在於媒合權利端與利用端   平台主要提供的服務內容為協助利用端找尋合適的內容以及權利資訊,降低其在海量的數位世界裡搜尋的成本。即平台作為第三方的媒合者,協助兩端進行相關授權事務,利用人可透過該平台向權利人提出授權申請,或是由權利人向不特定或潛在的利用者提出授權的邀約。另外,透過平台的資訊彙整機制,也可降低授權的爭議,例如專屬授權的重疊,以及授權範圍的疑義等等。 三、平台透過數位權利管理資訊系統搭配管理碼達成目的   目前數位作品(Copyright Management System)已蔚為趨勢,因此該平台希望藉由多媒體識別網絡(Multimedia Identifier Network),在每一個數位作品加入一個管理碼,用以管理作品的權利資訊(包括授權內容等訊息)。此外,平台未來也會建立識別不同國際標準碼的機制,讓使用不同國際標準碼之作品在此平台上都能夠互相轉換或辨識。   目前數位著作授權平台(2013年七月初)已經成立,不難發現英國政府的企圖心,欲透過此一平台媒介進一步將英國的音樂、圖像、影音透網絡推廣到世界。從文化層面來說,係希冀透過該媒介再傳遞或散布英倫三島的文化,進而透過間接或直接產生經濟上的價值反饋。我國向來蓬勃發展的音樂產業、出版產業、以及近來興起的影音產業,在華語世界或是亞洲等,競爭力不亞於其他國家,甚至近來流行文化已經深入擴散到鄰近國家當中,我們如何透過科技媒介整合文創產業,進而增加經濟上的產值,英國政府的此種思維脈絡足堪借鏡。

歐洲資料保護監管機關研議提出「智慧電表系統發展準備建議」研究報告

  歐洲資料保護監管機關(European Data Protection Supervisor,以下簡稱EDPS)是一個獨立的監督機關,其任務主要在於監督歐盟個人資料的管理程序、提供影響隱私的政策及法制建議、與其他類似機關合作以確保資料的保護。   EDPS於今(2012)年6月8日,針對歐盟執委會於今(2012)年3月9日發布的「智慧電表系統發展準備建議」(Recommendation on preparations for the roll-out of smart metering systems,以下簡稱準備建議)提出相關意見。「智慧電表系統發展準備建議」乃係針對智慧電表部署之資料安全保護及經濟成本效益評估,提出發展準備建議,供會員國於進行相關建置及制定規範時之參考。然EDPS指出,執委會對於智慧電表中個人資料保護的重視雖值得肯定,但並未在準備建議中提供更具體、全面且實用的指導原則。智慧電表系統雖能帶來顯著的利益,但造成個人資料的大量蒐集,可能導致隱私的外洩,或相關數據遭使用於其他目的。   有鑑於相關風險,EDPS認為在準備建議中,應更加強其資料保護的安全措施,至少應包含對資料控制者在處理個人資料保護評估時有強制的要求;此外,是否有必要進行歐盟層級的立法行動亦應予以評估。EDPS提出的意見主要包括:(1)應提出更多有關選擇資料當事人及處理相關資料的法律依據,例如電表讀取的頻率、是否需取得資料當事人同意;(2)應強制「提升隱私保護技術」(privacy-enhancing technologies)的適用,以限縮資料的使用;(3)從資料保護的角度來釐清參與者的責任;(4)關於保存期間的相關原則,例如對於家戶詳細消費資訊的儲存期間、或在針對帳單處理的情形;(5)消費者能直接近取其能源使用數據,提供有效的方式使資料當事人知悉其資料的處理及揭露,提供有關遠端遙控開關之功能等訊息。

美國聯邦最高法院判決維持Brulotte原則

  2015年6月美國聯邦最高法院大法官以6比3的同意比例判決維持該法院於1964年所確立之Brulotte原則,即專利失效後禁止要求償付授權金之原則。聯邦最高法院重新檢討Brulotte原則之爭議係起源於Kimble et al. v. Marvel Enterprises Inc.(case num. 13-720)一案。該案中涉及到現實下專利權利人於面對財團時,是否能於專利權有效期間採取手段充分保護專利權之問題,故是否有必要放寬專利權於失效後,專利權人仍得以專利授權契約要求專利被授權人償付授權金。又本案原告知專利發明人Kimble主張放寬Brulotte原則亦有亦於刺激競爭,促進研發創新。   然而,主撰判決本文之美國卡根大法官(Justice Kagan)及贊同維持Brulotte原則之大法官認為,Brulotte原則屬於聯邦最高法院遵照執行之決議事項(stare decisis),必須具有超級特別的理由(superspecial justification)才足以立論推翻該原則。但大法官認為並無有該類理由,並且強調縱然放寬Brulotte原則在學理上證實有助於市場競爭,但這也並非聯邦最高法院在司法權限所應審查或判斷之事項,而應是美國國會於智財政策之取捨。   反對維持Brulotte原則之阿利托大法官(Justice Alito)、羅伯特首席大法官(Chief Justice Roberts)及湯瑪斯大法官(Justice Thomas)提出不同意見書。反對意見認為專利失效及失去任何專有權利,所以涉及授權金之唯一問題即在於最佳契約設計(optimal contract design)。Brulotte原則干預了各方協議授權內容時,可以反映專利真實價值的方式,破壞契約期望(contractual expectation)。   本案作成判決後,各專利事務所及專利律師普遍贊同聯邦法院維持Brulotte原則,主要係基於該原則可以使用來償付授權金之資金轉為用於他處,有助於資金流通,而非用於已失效之專利。

美國資訊安全分析新挑戰:巨量資料(Big Data)之應用

  在2013年的國際資訊安全會議(RSA Conference)上,資安專家紛紛表示,將Big Data技術應用於資訊安全分析的項目上,確實可以幫助企業建立更佳的情勢判斷能力,但在實際執行過程中是一大挑戰。   資安廠商如RSA和賽門鐵克公司,在會議上表示目前的策略是透過新的數據匯集、比對和分析協助企業篩選、過濾結構化和未結構化資料的威脅指標,這是傳統的特徵偵測(signature-based)安全工具無法做到的。   不像傳統的安全手段著重於阻斷攻擊,新的技術強調偵測並立即回應違犯行為,也就是提前遏止任何違犯行為,協助企業作全面性的偵測而不擔心有所遺漏。   由於越來越多的美國政府機關和民間企業遭受到針對性和持續性的攻擊,巨量資料技術的應用需求激增。企業內部都累積著大量的數據和多元的數據種類,而需要動新技術來保護這些數據資料免於惡意人士或對手的竊取或其他侵害行為。企業應該要因應實際面臨的威脅和所獲悉的威脅情報來建立安全模型,取代部署特定產品和外圍系統的防禦。   美國無論是政府機關或民間企業都被捲入了不對稱戰爭-對手是武器精良、準備充分並有嚴密組織的網路敵人。   「駭客只需要攻擊成功一次,但我們必須每次都是成功的」賽門鐵克的總裁deSouza表示。「因此與其專注的在阻擋所有威脅,更好的辦法是使用巨量資料技術偵測侵入行為並消解之」。而在會議中資安專家都肯認至少從理論上來說,以巨量資料技術強化資訊安全是很好的想法。   不過另有其他的說法,金融服務企業LSQ的首席安全及法務主管皮爾遜認為,許多人的電腦紀錄檔和所有的電子裝置都早就被侵入滲透了,這才是問題所在。他表示,目前現存的SIEM(安全性資訊及事件管理)工具可以讓企業聚集來自許多個安全設備的巨量登錄數據整合在同一系統內,但真正的問題是,SIEM工具必須要有能力分析數據並找出關聯性,如此才能偵測到駭客入侵的前兆證據和真實的入侵行為,這和彙整數據是不同的兩件事。許多企業所面臨的問題不是缺乏數據資料,而是要如何為資訊安全的目的建立關聯規則和應用方式,以有效率的方式找出有用的巨量數據並進行分析,和留下可供進行訴訟使用的證據。

TOP