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」
所謂「尖端大型研究設施」,系指日本《特定尖端大型研究設施共用促進法》(特定先端大型研究施設の共用の促進に関する法律)中,由國立研究法人所設置,並受該法規範之研究設施。 該法之目的係在設置被認為不適合於國立實驗研究機關,或進行研究之獨立行政法人中重複設置之以高額經費購置的該研究領域中最尖端技術之研究設施設備,並於該研究領域中進行多樣化研究之活用,以發揮其最大之價值。 目前受到該法規定的研究設施包括特定同步輻射研究設施,其包含了「SPring-8」及「SACLA」等兩座大型同步輻射研究設施,與特定超級電腦設施,亦即超級電腦「京」,以及包括了高強度質子加速器「J-PARC」之一部的特定中子輻射研究設施;以SPring-8為例,該設施之網站上登載有使用情報、使用申請及參考資料等,供欲使用該設施之研究人員參考。
中國大陸政府補助科技計畫之智慧財產權相關規範中國大陸為鼓勵科技研發與創新,陸續訂有《科學技術進步法》(最近一次修正為2007年12月29日,自2008年7月1日施行,以下簡稱科技進步法)及《促進科技成果轉化法》(原為1996年5月15日訂定,最近一次修正已於2015年10月1日起施行),並分別規範智慧財產權相關內容。 其中,關於中國大陸政府補助科技計畫產出之智慧財產權,依科技進步法第20條第1項規定,凡政府補助之科技計畫研發成果,其產出之發明專利權、電腦軟體著作權、積體電路布局權及植物品種權,除涉及國家安全、國家利益或重大社會公共利益者外,由該科技計畫項目承擔者(參照科技進步法第5條第2項規定,可能為組織或個人)依法取得。 而相關科研工作者依前述規定取得成果後,如欲進行運用或轉化,依《促進科技成果轉化法》第2條規定:「本法所稱科技成果轉化,是指為提高生產力水平而對科技成果所進行的後續試驗、開發、應用、推廣直至形成新技術、新工藝、新材料、新產品,發展新產業等活動」,需依該法相關規範辦理,如第12條可透過政府資源、融資、創投等支持科研成果轉化,且其運用方式如第19或45條具相當彈性,並可讓執行人員獲得一定的收入。
世界經濟論壇發布《2022年全球網路安全展望》世界經濟論壇(World Economic Forum, WEF)於2022年1月18日發布《2022年全球網路安全展望》(Global Cybersecurity Outlook 2022),以面對因COVID-19大流行所致之遠距辦公、遠距學習、遠距醫療等新形態數位生活模式快速發展,以及日漸頻繁之具破壞性網路攻擊事件。為考量國家應優先考慮擴展數位消費工具(digital consumer tools)、培育數位人才及數位創新,本報告說明今年度網路安全發展趨勢及未來所要面對之挑戰包括如下: COVID-19使得工作習慣轉變,加快數位化步伐:約有87%企業高階管理層計畫透過加強參與及管理第三方的彈性政策、流程與標準,提高其組織的網路韌性(cyber resilience)。 企業資安長(chief information security officers, CISO)及執行長(chief executive officers, CEO)之認知差異主要有三點:(1)92%的CEO認為應將網路韌性整合到企業風險管理戰略中,惟僅55%CISO同意此一作法;(2)由於領導層對網路韌性認知差異,導致安全優先等級評估與政策制定可能產生落差;(3)缺乏網路安全人才以面對網路安全事件。 企業最擔心之三種網路攻擊方式為:勒索軟體(Ransomware attacks)、社交工程(social-engineering attacks),以及惡意內部活動。惡意內部活動係指企業組織之現任或前任員工、承包商或業務合作夥伴,以對組織產生負面影響方式濫用其關鍵資產。 憂心中小企業數位化不足:本研究中有88%之受訪者表示,擔心合作之中小企業之數位化程度不足,導致供應鏈或生態系統中使其網路韌性受阻。 網路領導者認為建立明確有效的法規範,將有助於鼓勵資訊共享與促進合作。
FDA發佈人工智慧/機器學習行動計畫美國食品藥物管理署(U.S. Food & Drug Administration, FDA)在2021年1月12日發布有關人工智慧醫療器材上市管理的「人工智慧/機器學習行動計畫」(Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan)。該行動計畫的制定背景係FDA認為上市後持續不斷更新演算法的機器學習醫療器材軟體(Software as Medical Device, SaMD),具有極高的診療潛力,將可有效改善醫療品質與病患福祉,因此自2019年以來,FDA嘗試提出新的上市後的監管框架構想,以突破現有醫療器材軟體需要「上市前鎖定演算法、上市後不得任意變更」的監管規定。 2019年4月,FDA發表了「使用人工智慧/機器學習演算法之醫療器材軟體變更之管理架構—討論文件」(Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine earning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) - Discussion Paper and Request for Feedback)。此一諮詢性質的文件當中提出,將來廠商可在上市前審查階段提交「事先訂定之變更控制計畫」(pre-determined change control plan),闡明以下內容:(1)SaMD預先規範(SaMD Pre-Specification, SPS):包含此產品未來可能的變更類型(如:輸入資料、性能、適應症)、變更範圍;(2)演算法變更程序(Algorithm Change Protocol, ACP):包含變更對應之處理流程、風險控制措施,以及如何確保軟體變更後之安全及有效性。 根據「人工智慧/機器學習行動計畫」內容所述,「事先訂定之變更控制計畫」構想被多數(包含病患團體在內)的利害關係人肯認,並於相關諮詢會議當中提出完善的細部建言。FDA將根據收到的反饋意見,於2021年以前正式提出有關人工智慧/機器學習上市後監管的指引草案(Draft Guidance),並持續研究提高演算法透明度、避免演算法偏見的方法。