美國加密法案隨潮流再起

  緣起於2016年的加密法案(ENCRYPT Act),由於今年發生了臉書劍橋分析事件,以及歐盟GDPR的影響,本此法案再提的聲勢如浪潮襲來,不僅眾多議員附和,連企業(如:電子前線基金會Electronic Frontier Foundation,EFF)都予以支持。

  加密法案的主要內容係以兩方面進行加密應用之保護,

  1. 各州州政府不得授權或要求產品或服務的製造商、開發商、銷售商或供應商,(A)設計或更改產品或服務中的安全功能,以供其進行監視或允許其進行實體搜索;(B)使其有能力解密或便於理解加密應用後的內容。
  2. 各州州政府不得禁止加密或類似安全功能的產品或服務,進行製造、銷售或租賃、提供銷售或租賃, 或向公眾提供覆蓋的產品或服務。此外,法案亦針對相關服務或產品的定義作了明確的說明。

  本法案的主要提案者美國眾議員Ted Lieu指出,與加密或資料存取相關的問題,皆應在聯邦政府的層級進行討論,而就其本身電腦科學的專業,指出在各州間保有不同的加密應用執法標準,對資安、消費者、創新,以及執法本身都是不利的,引此本法案的推動旨在強化州際商業和經濟安全,以及網路安全問題,希望能對加密應用議題作全國性的討論,而不會損害使用者在過程中的安全性。

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※ 美國加密法案隨潮流再起, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8052&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/09/08)
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加拿大因應數位變革修訂新隱私法

加拿大政府於2026年6月15日提出C-36號法案,旨在訂定《保護隱私與消費者資料法》(Protection Privacy and Consumer Data Act, PPCDA)。該法案將更改已有25年歷史之《個人資料保護與電子文件法》(Personal Information Protection and Electronic Documents Act,下稱電子文件法),以PPCDA取代電子文件法中關於隱私保護之規範,以更全面、完整之法律框架保障個人隱私權利。目前PPCDA僅為草案,現仍在一讀階段。 壹、事件摘要 加拿大現行私部門之隱私法規已執行25年,然而隨著AI普及、深偽技術之出現、演算法自動化決策及網路對兒童資料之蒐集等數位新興隱私問題,加拿大政府認為有必要調整其現行隱私規範,以確保私部門之隱私規範能因應數位時代下之隱私風險。為此,加拿大創新、科學及經濟發展部(Innovation, Science and Economic Development Canada, 下稱ISED)之AI與數位創新部部長(Minister of Artificial Intelligence and Digital Innovation)代表政府向眾議院提出C-36法案,透過制定PPCDA,更新並現代化加拿大私部門之隱私法規以因應數位時代。 加拿大政府2026年6月初發布國家AI策略—全民AI(Canada’s National Artificial Intelligence Strategy: AI for All,下稱加拿大AI國家戰略)。加拿大國家AI戰略中提出隱私規範於AI時代下之重要性,要求更新加拿大之個資及隱私保護規定,透過隱私保護法規之訂定,確保公民及兒童皆能於數位時代下受到保護。C-36號法案係於加拿大AI國家戰略發布後旋即提出,以該戰略為基礎落實數位信任與推動隱私安全。 貳、重點說明 PPCDA之立法目的是為了應對大量仰賴個資分析、流通及交換之數位時代而建立之個人資料保護規則,同時該法亦將個人資料隱私權定調為個人基本權利。此外,法案制定相關規定兼顧組織需求,始組織得於合理且適當情形下蒐集、利用或揭露個人資料。落實加拿大AI國家政策之創新精神,並同時建立不阻礙創新之私部門隱私保護網。法案之重點說明如下: 一、加強數位時代下之個人資料自主權利 法案為落實隱私為基本權利之立法目的,提升資料當事人對資料之控制權及透明度,使資料當事人於數位時代下更能夠有效控制其個人資料之利用並保障其權利,確保資料當事人之個資被負責任、透明且適當利用。 (一)同意請求須明確 組織若欲利用當事人個資,原則上必須取得當事人之同意方得利用,並且於尋求當事人同意時必須將其蒐集、利用及揭露當事人個資之目的、方式、處理後合理可預見之後果、所欲蒐用之資料類型及可能揭露之第三方等事項告知當事人。在同意要件上,法案要求組織於蒐集當事人個資時,必須以通俗易懂之文字向當事人說明前述事項,並且在確保當事人充分之知情之情形下取得其明示同意。 (二)自動化決策系統(Automated Decision System)之透明度要求 組織若欲使用自動化決策系統對當事人做出涉及法律或類似重大影響(significant effect)之預測、建議或決策時,必須應當事人請求,向其提供該決策之說明。該說明應包含自動化決策系統做出決策所利用之個人資料類型、來源,以及做出該當決策之主要原因。 (三)刪除權 在特定情形下,資料當事人得要求組織刪除或銷毀已被組織蒐集之個人資料。特定情形包含:個資之蒐集、處理及利用違反本法、當事人撤回其對該當個資蒐集、處理或利用之部分或全部同意或該個資之蒐用目的已喪失。 (四)資料可攜權(Data Mobility) 於特定之資料移轉框架下(如電信資料移轉),當事人有權要求組織將其個人資料,於不同組織及服務提供者間安全移轉。 (五)提高對兒童個資之保護 鑒於數位時代下未成年人較以往更容易陷於個資外洩所造成之衍生風險,該法案將未成年人之個資列為敏感資料(Sensitive Information),對未成年人個資建立更嚴格之規範。例如,在蒐集、利用未成年人個資前,必須明確取得其父母或監護人(guardian or tutor)之同意,並排除默示同意之適用。此外,若組織收到兒童個資之刪除請求,組織具有刪除義務,並無例外適用。 二、促進創新 (一)負責任之資料利用及降低隱私風險 法案要求組織需建立隱私管理計畫(Privacy Management Program),明確列出合規之政策及程序,包含個資保護政策、投訴處理方式及員工培訓等,確保在資料利用及創新過程中不侵害當事人隱私。 (二)明定資料去識別化 法案中明確區分去識別化(de-identify)及匿名化(anonymize)之界線。組織得於未取得當事人同意之前提下,以研究、開發及創新(Research and Development)目的,於內部安全利用去識別化之個人資料。 (三)共同監管制度 法案中明定共同監管(Co-regulation)框架規範,允許產業工會或民間組織自行制訂符合該行業別之行為準則,並遵循認證制度,在提報委員會核准。 三、保護加拿大數位主權 就個資之跨境傳輸而言,PPDCA草案 要求組織對個人資料應設適當安全措施。例如,組織於傳輸或揭露個人資料至加拿大境外前,應依規定進行隱私影響評估,並且實施相應措施以降低隱私影響評估結果之風險。 四、執法監督 加拿大政府將以新成立之數位安全與資料保護委員會(Digital Safety and Data Protection Commission of Canada)作為PPCDA之主管機關,該委員會亦將負責《數位安全法》(Digital Safety Act)之制定。兩部法案皆為數位時代下之重要法案,透過委員會統籌,使跨領域之隱私及數位安全之複雜議題能相互調和,在法律適用上取得更大之一致性。 參、事件評析 AI發展快速,為因應新技術對個人資料保護帶來之衝擊,各國皆陸續開始針對隱私相關規定進行不同程度之修訂。加拿大PPCDA草案係於數位時代下,同時兼顧資料創新及個人隱私權利保障之立法範例。其中,在資料運用上其明確區分去識別化及匿名化之差異,並制定了較為彈性之資料應用規定。法案明文,組織得不需取得當事人同意,即以研究開發及創新為目的,於內部利用「去識別化」之個人資料。該立法將為AI技術之模型訓練及資料分析,提供高度彈性及應用空間,平衡了傳統個資法當事人同意為前提及目的限制對科技發展造成之阻礙。 此外,面對數位時代下可能產生之個資風險,該法案亦有所回應。其明確規定自動化決策系統之透明度義務,並賦予當事人要求解釋之權利,強化當事人對其資料之自主;對於未成年人於數位時代下之個資風險,亦透過將未成年人個資視為敏感資料之機制,使未成年人得受到更嚴謹之保護;針對新創產業之發展,法案透過合規比例原則之規定,給予組織依據其量能調整隱私管理計畫之空間,避免對中小企業造成過多負擔而阻礙創新。 我國個人資料保護委員會籌備處於民國114年針對個人資料保護法進行修訂,惟該次修法主要係針對個人資料保護委員會成立所為之組織任務調整,仍未就法律實質規範進行修定。 關於個人資料自主權利,現行個資法在當事人同意請求權,雖有類似規定,但當事人同意之規定上並未包含確保當事人自主性之要件,在同意條款之書面文字規範上也無特定要求。另就刪除權而言,依據現行個資法,當事人無法單純透過撤回同意,要求資料控制者將其資料刪除。除此之外,自動化決策、資料可攜權、及兒少個資保護之強化等數位時代下之個資保護議題,我國現行個資法中並未有相關規範。為因應數位變遷所為之立法改變,建議我國可參考加拿大之修法方向,強化資料當事人對其個資之自主權及對未成年之保護,以因應數位時代下之個資風險。 為有利於產業創新同時能確保個資安全之規範,加拿大此次修法賦予產業建立符合需求之共同監管制度、加強個資跨境傳輸之事前評估等,尤其在假名化制度上之變革更是為資料創新運用增加彈性。反觀我國個資法,於近兩年之修法上僅就資料去識別化有部分修訂,將原規定之「無從識別特定當事人」定義修正為「運用當時技術方式無從識別當事人」,此種較為相對性之標準,但仍未解決實務上假名化與匿名化之管理及應用差異。且於應用上,仍是以傳統之學術研究、統計目的為限,新興科技研發仍會受制於傳統個人資料保護規定。為能促進個資運用及產業發展間之平衡,加拿大之作法得做為未來修法上之參考,透過制度、機制之建立,更彈性地運用個人資料。 整體而言,從加拿大此次對隱私法規之修訂,可見隱私保障與產業創新之調和。我國未來於個資法修法研擬時,亦能參考加拿大之平衡路線,於保障國人個人資料權利之同時,提供新興科技產業發展之合規空間,創造兼具安全及彈性之個資保護環境。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://keid.nat.gov.tw/tips/)

政府科研計畫執行與貪污犯罪

醫療科技公司轉型提供資料類型產品解決方案於美國之智財權布局建議

醫療科技公司轉型提供資料類型產品解決方案於美國之智財權布局建議 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年05月31日 過去,醫療科技公司僅專注於開發針對醫療問題的硬體解決方案,近年這些企業則致力於轉型開發收集及利用大量病人、資料提供者資料之產品,而轉變成資料平台公司,而更可以全面了解病人及客戶生活習慣及健康狀況。 其中許多解決方案均利用人工智慧(Artificial Intelligence, AI)及機器學習(Machine Learning, ML),相較傳統上研發成果多為硬體設備,現今則轉變成出現大量軟體解決方案,保護研發成果之方式將發生改變,如何選擇合適的智慧財產權保護研發成果成為企業重要課題,此亦影響企業如何做智慧財產布局及擬定公司相關經營策略,因此建議企業——尤其是開發醫療資訊平台之醫療科技公司,特別是致力於開發醫療器材軟體(Software as a Medical Device, SaMD)、醫療設備嵌入式軟體(Software In a Medical Device, SiMD)及應用於醫療技術中的人工智慧等新興領域時可以參考以下提供之思考方向選擇對於企業發展最適切之智慧財產權保護態樣。[1] 研發成果如欲獲得專利保護,該發明必須係獨一無二且可以傳授的——即人們不能將自然發生或不可再現的事物申請專利,因為發明需透過專利以清楚的方式概述,並明確定義專利內容,並向公眾揭露,以便於申請人取得專利、並於專利期限屆滿後(專利保護期限因各國法規、專利類型而將有所不同,建議企業應了解欲布局之國家相關法規規定,如台灣之發明專利[20年]、新型專利[10年]、設計專利[15年]),使大眾得藉以實施該技術內容。[2] 在美國,專利係由美國專利商標局賦予所有權人於一定期間內壟斷其發明之權利,即美國聯邦法律更使專利所有權人在專利權效期內得以禁止他人於該期間內於美國製造、使用、銷售或進口至美國這項已獲得專利保護之發明,此給予專利權人一個得以建立一個阻止他人進入市場的巨大障礙,可防止競爭及保護專利權人可以自由實施該權利。[3] 因專利有上述特性,文章作者建議,如裝置(device)、該裝置使用之軟體,對於從事新藥開發之藥廠,於保護新穎成分(New Chemical Entities)、相關之治療方法及人工智慧相關發明較適合以專利保護。[4] 營業秘密係指資訊擁有者已盡合理努力保密,且不為公眾所周知或非可被公眾輕易探知而具有獨立經濟價值的,任何形式及類型之資訊。合理努力可能包括(但不限於),要求員工簽署保密協議、定期提醒員工其負有保密義務(如:針對職務不同/所從事不同工作之員工,保密義務內容、程度、時間是否有所不同?)、踐行必要而知悉(need to know) 原則(如:執行不同工作之人員是否可互相存取各自的資料? 抑或僅能存取自己工作所需之資料?)、佈署IT安全措施或辦公室安全措施之狀況(如:是否有門禁?資料如有異常存取狀況時是否有示警機制?)並須即時調查及採取行動打擊涉及盜用營業秘密之行為(如:是否有相關通報不當使用營業秘密之管道及監控機制?)[5] 在美國,傳統上營業秘密之保護是結合各州法律而成,除了紐約州及北卡羅萊納州以外,所有州都頒布了其特有版本的《統一營業秘密法》(Uniform Trade Secrets Act, UTSA)——係一項1979年頒布的統一法案。於2016年,國會又頒布了《保護營業秘密法Defend Trade Secrets Act, DTSA》,該法案保障當事人於聯邦法院提起營業秘密訴訟之權利,且只要促進犯罪行為之行為發生於美國,當事人即可於國外進行訴訟,此外,《統一營業秘密法》中規定營業秘密包含公式、模式、彙編、程式、設備、方法、技術或過程。而依《保護營業秘密法》(Defend Trade Secrets Act, DTSA),營業秘密可為任何形式,無論係以物理、電子、圖形、攝影或書面形式儲存、編輯或紀錄之財務、商業、科學、科技、經濟或工程資訊均為營業秘密之範疇,因此,營業秘密之適用範圍較廣,於美國甚至抽象之想法均可受營業秘密保護。[6] 與僅提供有限保護期限之專利有別,如欲獲得營業秘密之保護,僅需資訊持續保密並存在並持續存有價值,該資訊即會持續受到營業秘密保護並擁有無限的有效期限,亦即,只要該資訊仍為秘密,即受到營業秘密之保護。如:可口可樂已將其配方作為營業秘密保護了130多年之久。惟與專利不同的是營業秘密一但被公眾周知或得以透過適當方式獨立開發(如競爭對手自己獨立開發而產出之資訊),就將失去營業秘密之保護。[7] 因為營業秘密之特性,諸如蛋白質結構、客戶清單、機器學習演算法、原始碼、化學製程參數(如:會產生化學反應之溫度或壓力)、甚至是醫療科技公司近年致力經營的人工智慧領域所產出的人工智慧、新的模型訓練方法、優化模型參數、消極專有技術(如:不該做什麼)。[8] 惟選擇專利抑或營業秘密之方式保護其研發成果將視企業的業務為何決定,如缺乏透明度之產業可能較適合以營業秘密方式保護,而非專利。例如:網路安全公司可能傾向於營業秘密保護,因為申請專利揭露其機密安全演算法可使競爭對手開發競爭產品或使駭客進行量身訂製之攻擊。相較之下,製造容易檢測、針對消費者之電子產品之企業更依賴專利保護,製造具有行業標準化品質之產品之企業亦是如此。[9] 總體而言,是否容易被逆向工程將會是決定以專利或營業秘密保護之關鍵性調查方式。因申請專利必須揭露細節事項,將對廣泛保護資料為基礎之軟體(且有使用人工智慧或機器學習)較具挑戰性,故專利較適合保護裝置(device)及會相互作用之實體產品和軟體。而營業秘密則要求資料所有人無限期地維持秘密性,亦須注意自己的想法獲得他人關注時遭仿效之風險,故較適合造價高或難以仿效的軟體、製造方法或產品。[10] 而對於生技醫療公司而言,其應考量使用混和策略以保護人工智慧相關之創新,如:專有之原始和訓練資料、模型之優化參數、將專有技術用於訓練模型及其他難以進行逆向工程之人工智慧相關的此類機密資訊,可能較適合用營業秘密保護,同時該技術的其他方面,如人工智慧系統或使用其開發之藥物則可透過專利保護。[11]惟不論企業決定要將該資訊做為營業秘密保護或申請專利保護,企業對於研究人員發表相關資訊的行為均應審慎評估,避免因揭露而喪失專利之新穎性或營業秘密之秘密性的情形。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw) [1]Kristin Havaranek, Martin Gomez, Matt Wetzel, Steven TJoe & Stephanie Philbin, Top 5 IP Considerations for Medtech Companies Transitioning To Data-enabled Product Solutions (2023), https://medcitynews.com/2023/01/top-5-ip-considerations-for-medtech-companies-transitioning-to-data-enabled-product-solutions/ (last visited June 1,2023). [2]John Quinn, Protecting Inventions Through Patents and Trade Secret (2023), https://www.newsweek.com/protecting-inventions-through-patents-trade-secrets-1788352 (last visited May 30, 2023). [3]Id. [4]Charles Collins-Chase, Kassanbra M. Officer & Xinrui Zhang, United States: Strategic Intellectual Property Considerations For Protecting AI Innovations In Life Sciences (2023), https://www.mondaq.com/unitedstates/trade-secrets/1276042/strategic-intellectual-property-considerations-for-protecting-ai-innovations-in-life-sciences (last visited May 30, 2023) [5]Id. [6]John Quinn, supra note 2. [7]Id. [8]Collins-Chase et al., supra note 4. [9]John Quinn, supra note 2. [10]Havranek et al., supra note 1. [11]Collins-Chase et al., supra note 4.

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