德國經濟及能源部於2018年3月8日為企業聯網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。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,例如,企業家對產品責任問題,人工智慧使用,外包IT解決方案,及雲端計算等核心等問題,政府應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」
隨著現代德國城市興起騎乘小型電動車(例如:電動滑板車和電動踏板車)風潮,德國聯邦交通及數位基礎設施部(Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur, BMVi)制定小型電動車條例(Elektrokleinstfahrzeuge-Verordnung),以實現清潔現代化運輸並確保道路安全,該條例於2019年6月15日正式生效,並取代原有的行動輔助工具條例(Mobilitätshilfenverordnung),此外,德國聯邦車輛運輸管理局(Kraftfahrt-Bundesamt, KBA)並陸續公布經審驗合格之小型電動車清單。 由於歐洲議會及理事會通過的二輪或三輪和四輪車核可及市場監督規則(EU Nr. 168/2013)將自動平衡車輛和無座椅車輛特別排除,因此BMVi制定行動輔助工具條例,以規範例如Segways的新型運輸工,然而隨著市場推出更多新型小型電動車,原行動輔助工具條例已無法有效規範,因此制定小型電動車條例,除將原本核可小型電動車納入適用外,而本條例所稱小型電動車定義為第一,具備轉向或支撐桿;第二,最高時速設計6~20公里/小時;第三,功率限制為500瓦(自動平衡運輸工具為1400瓦);第四,最低安全要求(例如制動裝置和照明系統,駕駛動態和電動安全設備)。另條例規範重點如下:(1)小型電動車須年滿14歲方能使用,但無須考取任何駕駛執照;(2)小型電動車應行駛於自行車道上,如該段道路無設計自行車道可行駛於側車道,並禁止行駛於人行道或步行區,且不得於踏板上另搭載他人或物品及攀附於其他車輛;(3)須遵守其他一般道路交通法規,特別是保持謹慎駕駛以及酒駕規定須遵守相關規範;(4)保險部分,因小型電動車輛屬於機械動力車輛,故必須投保,並將投保證明貼紙黏貼於車輛上。 另外,BMVi主張並支持小型電動車可攜帶上公共交通工具,然原則上,攜帶小型電動車搭乘公共交通工具,受貨物運輸規範約束,應視電車及無軌電車等固定路線動力車輛之一般條件及服務條例(BefBedV)第11條,或有關運輸公司之特殊運輸條件規範個案判斷。
歐盟預計修法促進新穎性食品發展歐盟為了要加速新穎性食品之上市、促進食品科技之發展,並加強複製動物乳肉品、奈米食品或外來等新穎性食品之上市查驗,今(2008)年初歐盟執委會(Commission)即針對1997年新穎性食品規則(Regulation (EC) No 258/97 concerning novel foods and novel food ingredients)提出修正建議案,而現行規則最大爭議,則在於其未能涵蓋1997年以後才研發出的食品以及在歐盟未大量食用但在國外已廣泛食用等兩類食品。 新規則草案的修正重點,將放在:(1)排除已受其他專門法規管轄之食品,包含生技產品(即基因改造食品、GMO)、食品添加物、調味料、酵素、維他命與礦物質(類似我國健康食品、保健食品)等。(2)建立單一、簡化的中央查驗制度(centralised authorisation system),由歐盟食品安全署(EFSA)進行安全評估後由執委會發布許可。(3)明定適用範圍包含運用非傳統育種技術所得之植物來源食品(food of plant or animal origin when to the plant and animal is applied a non-traditional breeding technique not used before 15 May 1997),亦即含複製動物食品,以及運用新生產製程所得之食品(food to which is applied a new production process, not used before 15 May 1997),即涵蓋運用奈米科技所製造奈米食品。此外,新規則亦提供研發新科學證據及資料並申請獲准的公司,享有5年的資料專屬保護(data protection,即data exclusivity),用以促食品及食品生產技術之研發。
瑞士洛桑國際管理發展學院公布《2022年IMD世界競爭力年報》瑞士洛桑國際管理發展學院(International Institute for Management Development, IMD)於2022年6月15日公布《2022年世界競爭力年報》(IMD World Competitiveness Yearbook)(以下簡稱本報告)。本報告以「經濟表現」(Economic Performance)、「政府效能」(Government Efficiency)「企業效能」(Business Efficiency)和「基礎建設」(Infrastructure)四大指標(含333項子標)評比63個經濟體。評比結果:全球競爭力前5名依序為丹麥、瑞士、新加坡、瑞典與香港;而其他重要經濟體之排名,如臺灣第7、美國第10、中國第17、南韓第27與日本第34。 丹麥34年來首次位列第一,去(2021)年居首的瑞士則跌至第2名。究其原因,丹麥因公共債務與政府赤字的減少,其「經濟表現」大幅提升。至於新加坡,雖於2019年與2020年皆居於榜首,去年則滑落至第5名。對此,IMD主管Arturo Bris表示,新加坡嚴格的防疫政策,限制了國際服務與人員流動,致使去年的全球競爭力排名下滑。然新加坡今年排名上升係因「經濟表現」強勁,其「國內生產總值」增長,「國內經濟」、「國際貿易」和「科技基礎建設」等子標皆位居全球第一,但「經營管理」卻排名第14、「科學基礎建設」排名第16、「健康與環境」更排名第25,仍處於相對較後的位置。若欲提升排名重回榜首,新加坡政府需設法應對外部經濟發展所帶來的挑戰(如全球供應鏈中斷、商品價格上漲等)、協助仍受COVID-19疫情影響的行業復甦經濟,並幫助企業走向低碳未來等永續發展方面作改善。 而我國,由去年第8名進步至今年第7名,突顯我國在全球COVID-19疫情肆虐之情況下,整體競爭力仍獲國際肯定。政府亦將以本報告之評比結果為鑒,協助企業加強全球布局,並積極推動前瞻基礎建設、六大核心戰略產業、2050淨零排放等產業轉型升級,期盼能持續提升我國競爭力。
英國發布人工智慧網路資安實務守則英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」(Code of Practice for the Cyber Security of AI,以下簡稱「實務守則」),目的是提供人工智慧(AI)系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引,以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險,並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施,以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同,因此產生新的資安風險,主要包含以下: 1. 資料投毒(Data Poisoning):在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料,影響模型訓練結果,導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆(Model Obfuscation):攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為,以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理,可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令(Indirect Prompt Injection):藉由輸入經精心設計的指令,使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性,實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段,並針對相關角色提出指導。角色界定如下: 1. 人工智慧系統開發者(Developers):負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈(Supply chain):涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則,以確保人工智慧系統的安全性與可靠性: 1. 風險評估(Risk Assessment):識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理(Data management):確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用,並採取完善管理措施。 3. 模型安全(Model Security):在模型訓練、部署和使用階段,均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全(Supply chain security):確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針,期望各角色能有效落實AI系統安全管控,促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。