中國大陸於2017年8月在杭州設立網路法院(Internet court),專責處理網路購物、線上著作侵權等涉及網路爭議之案件。該法院網站設有「線上訴訟平台」,當事人在該平台使用手機號碼註冊帳號後,可遞交起訴狀和相應的證據材料,勾選所需依據的法律條文,系統將自動讀取該當事人之相關身分資訊、線上交易過程及各類表單資料。
近日該網路法院針對一線上著作權侵權案件,於審判過程中採用區塊鏈電子數據作為證據,等同認可區塊鏈電子存證之法律效力。由於區塊鏈作為去中心化的數據庫,每筆網路交易訊息皆同步於整個區塊鏈網路,因此區塊鏈有著難以竄改、刪除的特性。杭州網路法院將從第三方存證平台的資格、侵權網頁取證技術可信度及區塊鏈電子數據保存完整性進行審查,對本案電子數據之證據效力作出認定。
杭州網路法院認為,對於採用區塊鏈等技術進行存證之電子數據,應秉承開放、中立的態度進行個案分析認定,不得因為區塊鏈等技術本身屬於新型且複雜之技術而排斥或提高其認定標準。本案認可區塊鏈技術存證之法律效力,將對區塊鏈未來應用發展有很大的影響,隨著技術發展逐步成熟,產業應用的實際效果也愈發顯著。
2014年Akamai Technologies針對最高法院提起上訴,因此發回聯邦巡迴法院重審,而後上訴法院認為Limelight Networks確實侵害Akamai的專利,Akamai並獲得$ 45.5萬美元的損害賠償。 2006年,Akamai Technologies公司(下稱Akamai)在美國馬薩諸塞州地方法院起訴Limelight Networks(下稱Limelight),指控Limelight侵害Akamai美國專利號6108703。原告Akamai的專利是有效傳送網頁內容的方法專利。而被告Limelight是經營伺服器網路的公司,和Akamai該專利的差別在於Limelight指示用戶完成其中一個修改的步驟。 本案從2006年一直持續到2014年向最高法院上訴為止,都是依據美國專利法第271條規定直接和間接侵權的概念。在原審認為「實施該方法專利」的侵權行為,是要求實施方要獨立完成該侵權行為,所以Limelight不能被視為直接侵權。又因為Limelight公司並沒有滿足單一實體規則(single-entity rule),控制或指示(control or direction)其實施方完成其他的專利之方法步驟,所以不用負共同侵權責任。 但上訴聯邦巡迴法院一致贊成Akamai被侵權,並指出如果被告 Limelight知道並使用專利權人Akamai的專利,而且執行大部分的步驟,只保留一項步驟未執行,進而引誘用戶執行該方法專利的最後一個步驟,且用戶真的執行了該最後一步驟, Limelight就構成美國專利法271(b)間接侵權中的引誘侵權。
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。
為了確保網絡安全,歐盟頒佈新的網路安全計畫網絡活動無遠弗屆,其所帶來的影響也逐漸引起世界各國的關注。依據歐盟針對網絡安全現況所做的調查發現,首先,現行估計存有150,000隻電腦病毒在網路間流竄,並已造成148,000部電腦受到威脅;第二,世界經濟論壇(World Economic Forum)指出,在未來的十年內,主要重大資訊基礎設施估計將有10%遭到破壞,其將導致2500億美金的損失;第三,著名資安公司(Symantec與McAfee)估計,全世界因網路犯罪而受害者,每年將會損失2900億歐元。相反地,因網路犯罪而受益者,其獲利將可高達每年7500億歐元;第四,依據 Eurobarometer在2012年針對網絡安全的民調指出,38%歐盟網路使用者因網絡安全因素已改變他們的網路行為方式;74%使用者同意,成為網絡安全受害者的風險已經逐漸增加;12%使用者已經遭受線上詐欺且89%使用者已避免在網上揭露個人資料;第五,據網絡暨資訊安全(NIS)的公眾諮詢發現,56.8%受訪者指出,在過去一年已經歷NIS事件對其網絡活動所帶來的嚴重影響;第六,Eurostat figures指出,直到2012年一月,在歐盟境內的企業僅有26%已經制定出完整的ICT安全政策。 有鑑於網路安全風險所帶來的效應已漸受重視,歐盟執委會(European Commission)會同歐盟外交暨安全政策高級代表(High Representative of the Union for Foreign Affairs and Security Policy共同發佈網絡安全策略,並計畫延引出歐盟執委會在NIS面向上的新指令(directive)。新的歐盟網絡安全策略,名為「開放、安全與可靠網絡空間」,代表著歐盟在預防和反應網絡攻擊和侵擾問題上的全面性預見。在該策略中,包含五個重大優先處理事項: 一、達到網絡韌性(Achieving cyber resilience) 二、徹底減少網路犯罪(Drastically reducing cybercrime) 三、針對一般安全暨防禦政策,發展網絡防禦政策和能力(Developing cyber defence policy and capabilities relatedto the Common Security and Defence Policy (CSDP)) 四、對網絡安全發展出企業性和技術性資源(Developing the industrial and technological resources for cyber-security) 五、為歐盟建立一個完整的國際網絡空間政策與促進歐盟核心價值(Establishing a coherent international cyberspace policy for the European Union and promoting core EU values) 為了達成歐盟網絡安全策略所形塑的優先事項,歐盟執委會亦計畫針對NIS來頒佈新的指令以落實策略項目,其中包含,首先,要求歐盟會員國必須採納NIS策略且指定國家級機關(需具有足夠人力和財務資源)來預防、處理和回應NIS風險與事件;第二,透過安全基礎設施和組成一般性的同儕審議,在歐盟會員國與執委會間建立合作機制來分享NIS風險和事件的早期預警;第三,某些領域重大基礎設施的運作者(金融服務、交通、能源或健康)、資訊社會服務的推動者(app商店電子商務平台、線上支付、雲端運算、搜尋引擎、社群網絡)和公家行政部門必須在其核心服務上,採納風險管理作法和報告主要網絡安全事件。 從歐盟網絡安全策略和執委會計畫頒佈的NIS指令可以發現,歐盟對於新世代的網絡安全風險已經有完整的預見與具體的因應措施。針對新型態的網絡安全威脅,我國如何能及早適時預警並作出相應的防範機制,以確保產業經濟、公共交通、資訊工業和國防安全等不會受到外部威脅,將是我國政府必須先行正視的問題。
何謂「TLO」?「TLO」係「技術移轉機關(Technology Licensing Organization)」之簡稱,專指大學研究成果申請專利後,將該等技術移轉給企業等之機關,如同產學間的仲介角色。 日本於平成10年(西元1998年)5月6日通過「促進大學等實施技術研發成果移轉給民間企業法(簡稱大學等技術移轉促進法或TLO法)」,目的在於將大學之研究成果技轉給民間企業,促進研究成果之實用化。 在承認TLO存在之同時,日本做了以下法令之配套:依據TLO法第8條,實施特定大學技術移轉之事業期間,第1年到第10年之授權金及專利申請審查手續費用減免1/2、產業競爭力強化法第19規定,若國家委託之研發成果,歸屬於受託者時,該研發成果之移轉授權不須經國家之承認、同時大學法人法第22條允許國立大學得為出資。同時TLO法亦承認若中小企業透過TLO取得研究成果之授權時,得降低中小企業投資育成株式会社支出資要件。