英國數位、文化、媒體暨體育部於2018年3月8日公布「安全設計(Secure by Design)」報告,此報告目的在於使IoT設備製造商於製程中即採取具有安全性之設計,以確保用戶之資訊安全。
此報告中包含了一份經英國國家網路安全中心(National Cyber Security Centre, NCSC)、製造商及零售商共同討論後,提出之可供製造商遵循之行為準則(Code of Practice)草案。
此行為準則中指出,除設備製造商之外,其他包含IoT服務提供者、行動電話軟體開發者與零售商等也是重要的利益相關人。
其中提出了13項行為準則:1. 不應設定預設密碼(default password);2. 應實施漏洞揭露政策;3. 持續更新軟體;4. 確保機密與具有安全敏感性的資訊受到保護;5. 確保通訊之安全;6. 最小化可能受到攻擊的區域;7. 確保軟體的可信性;8. 確保個資受到妥善保障;9. 確保系統對於停電事故具有可回復性;10. 監督自動傳輸之數據;11. 使用戶以簡易的方式刪除個人資訊;12. 使設備可被容易的安裝與維護;13. 應驗證輸入之數據。
此草案將接受公眾意見,並於未來進一步檢視是否應立相關法律。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國國家標準與技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)於2023年1月26日公布「人工智慧風險管理框架1.0」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0),該自願性框架提供相關資源,以協助組織與個人管理人工智慧風險,並促進可信賴的人工智慧(Trustworthy AI)之設計、開發與使用。NIST曾於2021年7月29日提出「人工智慧風險管理框架」草案進行公眾徵詢,獲得業界之建議包含框架應有明確之衡量方法以及數值指標、人工智慧系統設計時應先思考整體系統之假設於真實世界中運作時,是否會產生公平性或誤差的問題等。本框架將隨著各界使用後的意見回饋持續更新,期待各產業發展出適合自己的使用方式。 本框架首先說明人工智慧技術的風險與其他科技的差異,定義人工智慧與可信賴的人工智慧,並指出設計該自願性框架的目的。再來,其分析人工智慧風險管理的困難,並用人工智慧的生命週期定義出風險管理相關人員(AI actors)。本框架提供七種評估人工智慧系統之信賴度的特徵,包含有效且可靠(valid and reliable):有客觀證據證明人工智慧系統的有效性與系統穩定度;安全性(safe):包含生命、健康、財產、環境安全,且應依照安全風險種類決定管理上的優先次序;資安與韌性(secure and resilient);可歸責與資訊透明度(accountable and transparent);可解釋性與可詮譯性(explainable and interpretable);隱私保護(privacy-enhanced);公平性—有害偏見管理(fair – with harmful bias managed)。 本框架亦提出人工智慧風險管理框架核心(AI RMF Core)概念,包含四項主要功能:治理、映射(mapping)、量測與管理。其中,治理功能為一切的基礎,負責孕育風險管理文化。各項功能皆有具體項目與子項目,並對應特定行動和結果產出。NIST同時公布「人工智慧風險管理框架教戰手冊」(AI RMF Playbook),提供實際做法之建議,並鼓勵業界分享其具體成果供他人參考。
再工業化!?美國推動先進製造知基礎法制政策研析 歐洲創新計分板(European Innovation Scoreboard)歐洲創新計分板(European Innovation Scoreboard, EIS)為針對歐盟成員國以及其他歐洲國家的研究與創新績效、創新體系等進行的評比報告,由歐盟執委會(European Commission, EC)每年發布,協助了解各國創新力態樣與市場競爭優勢。 EIS以綜合創新指數(Summary Innovation Index)作為整體評估標準,區分為四大類指標、10個創新構面,並細分為27個評估子標。四大類指標及相關架構如下: 創新環境指標:其中包含3種創新構面分別為人力資源、國家研究系統和友善投資環境; 投資指標:包含財務支援與企業投資創新構面; 新創活動指標:其創新構面包含創新者、連結度(linkage)和智財; 影響力指標:囊括就業影響力和銷售市場影響力兩種構面。 2019年6月發布歐洲創新計分板報告,歐盟創新發展連續四年均有進步。報告將歐盟會員國創新表現分為四組,分別為:1.創新領導者:包含丹麥、芬蘭、挪威等國;2. 優秀創新者:包含奧地利、比利時、德國等;3.中等創新者:包含希臘、匈牙利、義大利等;最後一組4.適度創新者(Modest Innovators):包含羅馬尼亞及保加利亞等。該報告亦個別在特定領域上進行排名,例如在創新研究體系領域,盧森堡和丹麥表現最好,友善創新環境則以丹麥及芬蘭為最優,企業投資由德國和芬蘭領先,智財領域應用上則以中等創新組的馬爾他居冠。
2025年美國法院以「後設資料」作為審理AI深偽數位證據案件之重點2025年9月Mendones v. Cushman and Wakefield, Inc.案(下稱Mendones案),面對生成式AI與深偽(deepfakes)對數位證據真實性的威脅,美國法院特別提到針對後設資料(metadata)的審查。 基於Mendones案原告提交9項涉嫌使用生成式AI的數位證據,其中證詞影片6A與6C影片具備「人物缺乏臉部表情、嘴型與聲音不相符,整體表現像機器人一樣」且「影片內容循環撥放」等AI深偽影片之典型特徵,法院懷疑原告舉證的數位證據為AI深偽影片。 因此,法院要求原告須提出該影片的後設資料,包含文件格式、創建/修改日期、文件類型、拍攝影片的快門速度等客觀資訊。 法院表示,原告提交的後設資料不可信,因為包含許多通常不會出現在後設資料的資訊(非典型的資訊),例如:著作權聲明。且法院進一步指出,許多非典型的資訊被放在不相關的欄位,例如:Google地圖的URL網址、電話號碼、GPS座標及地址等被放在「音樂類型」(musical genre)欄位內。因此法院懷疑,前述「非典型之後設資料」是被有存取文件與編輯權限的人添加的「後設資料」。 原告則主張,其透過iOS 12.5.5版本作業系統的Apple iPhone 6 Plus手機拍攝影片6A。法院指出,直到iOS 18版本作業系統,iPhone才推出可用於生成深偽影片的新功能「Apple Intelligence」相關技術,且該版本需要使用iPhone 15 Pro或更新的手機機型,因此法院發現技術上的矛盾。 法院認為,本案生成式AI影片已超越提交虛假引文(Fictitious Citations,即過往案例曾出現過律師提出AI虛構的判例之情況)的範疇。在訴訟中使用深偽證據,嚴重影響了法院的審理與公眾對司法的信任,並增加法院評估該證據是否為深偽之成本。因此,法院採取嚴厲的永久駁回訴訟(dismissed with prejudice),以表示對企圖以深偽資料為證據的行為持「零容忍」態度。 Mendones案展現法院審理AI深偽數位證據的細節,如「審視後設資料之內容準確、完整」為法院確認數位證據真實性的重要手段。 面對AI時代下數位證據的挑戰,我國司法院、法務部、臺灣高等檢察署、內政部警政署及法務部調查局共同推動之「司法聯盟鏈共同驗證平台」,以「b-JADE證明標章」結合區塊鏈技術。「b-JADE證明標章」確保鏈下管理數位資料原檔的機制,以及鏈上的「存證資料」包含「與數位原檔資料最終版本連結的『必要後設資料』」、雜湊值及時戳,如能妥適運用司法聯盟鏈進行證據「驗真」程序,將有助於強化數位信任。 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://www.tips.org.tw)