美國加州於6月28日通過新版個資隱私法規
加州立法體系在2018年6月28日通過了美國最嚴格的個人資料隱私法規，該法案無異議通過，並已經加州州長Jerry Brown簽署同意，將於2020年1月1日施行，以賦予科技產業修正其內部政策的緩衝期間。
該法案之所以如此速戰速決，據媒體解讀是為了避免該法案內容成為加州11月選舉併公民投票之公投提案的一部分。如以公投方式通過這部法規，日後修正時將重新以公民投票進行，有造成修法困難的疑慮；而以立法者立法方式通過這部法規，賦予立法者有對其修訂改正權限，於日後能以一般修法程序進行修法。
該法案內容與2018年5月25日實施的歐洲GDPR規範相近似，將造成加州原先隱私權規範些許改變，與倡議最初法案不同的地方在於，揭露接受個資第三人的相關資料時需揭露該第三者之類型（category）而非其身分。
隨著本年度加州消費者隱私保護法（The California Consumer Privacy Act）的修法，大型科技公司如Google和Facebook等蒐集有大量消費者個人資料者，都將受到重大影響，依據該法，一般使用者可以向企業確認被蒐集的個資種類以及個資販賣流向，亦可以請求中止個資的蒐集及販賣，提升了一般使用者在以往對於個資使用上的地位。
自歐洲GDPR規範實施以來至目前，美國聯邦法尚未有相應強度之規範，本次加州修法可認係GDPR實施以來美國國內第一部因應而修正之法律。
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蕭永蔚
法律研究員 編譯整理
1. California Consumer Privacy Act (Assembly Bill No. 375 CHAPTER 55) Legislative Counsel's Digest https://leginfo.legislature.ca.gov/faces/billTextClient.xhtml?bill_id=201720180AB375 (最後瀏覽日:2018/07/0327）
2. Governor Brown Signs Legislation https://www.gov.ca.gov/2018/06/28/governor-brown-signs-legislation-9/ (最後瀏覽日:2018/07/27）
1. Governor Brown Signs Landmark Privacy Law https://a49.asmdc.org/press-releases/20180628-governor-brown-signs-landmark-privacy-law
2. California just passed one of the toughest data privacy laws in the country https://www.theverge.com/2018/6/28/17509720/california-consumer-privacy-act-legislation-law-vote (最後瀏覽日:2018/07/27）
3. First-in-the-nation consumer privacy rights are the law of the land in California! https://www.caprivacy.org (最後瀏覽日:2018/07/27）
2015年7月30日美國專利商標局大幅更新其於2014年12月所公布的專利標的適格性（patent subject matter eligibility）暫行準則。這次的更新主要是將各界對於2014年12月版暫行準則的意見納入，並包括了幾項新的適格性與不具適格性申請專利範圍的舉例。儘管有評論指出，美國專利商標局也正研議針對生物技術舉例，但此次所舉之例主要針對抽象概念而非生物技術發明。 這些舉例係對各種技術提供其他適格的申請專利範圍，以及適用最高法院與聯邦巡迴法院判斷具有其他元件的申請專利範圍是否與法定不予專利標的顯著不同的示例分析。這些例子與在審查人員的教育訓練資料中所載的判例法之判決先例，都將用於協助審查人員在評估申請專利範圍元件（claim element）的專利適格性上能夠彼此一致。 在更新的暫行準則的第三部份中，美國專利商標局為認定抽象概念提供了進一步資訊，其係有關最高法院及聯邦巡迴上訴法院對於抽象概念適格性判定的司法見解，包括人類活動的特定方法、基本經濟行為、概念本身及數學關係式/公式。 在更新的暫行準則的第五部分中，美國專利商標局解釋說，適格性的初步證據要求審查人員明確清楚地解釋為什麼無法對所提出的專利申請專利範圍授予專利（unpatentable），以便專利申請人獲得足夠的通知並可以有效地作出回應。 對於專利適格性，審查人有義務清楚地闡明所提出的專利申請不具有適格性的理由或原因，例如藉由提供判定申請專利範圍中所敘述的法定不予專利（judicial exception）與為什麼它被認定為例外的理由，以及在申請專利範圍中識別其他元件（additional element）的理由（若有的話），及解釋為何未與法定不予專利標的顯著不同。這裡由可以依據在該技術領域之人一般可得之知識、判例法之先例、申請人所揭露之資訊或證據。 美國專利商標辦公室表示，本次暫行準則歡迎各界給予意見，並至2015年10月28日止。
新版個資法與個資保護管理制度新版個資法與個資保護管理制度 科技法律研究所 2013年4月1日 壹、事件摘要 國內於1995年制定施行「電腦處理個人資料保護法」，在資訊科技日新月異下，加諸法規本身適用上的限制，原有法制設計已不符實務需求。考量個資外洩事件日漸增加，歷經長時間討論，國內於2010年4月三讀通過新版個資法，將法律名稱調整為「個人資料保護法」，並在2012年10月1日正式實施新制。新法不僅全面調整法規內容，並大幅加重企業所負義務與責任，就民事責任而言，單一事件 賠償金額最高達到10億。對國內產業而言，如何有效因應個資法要求，採取妥適的對應策略降低風險，已成為企業運營上的關鍵課題。 貳、重點說明 一、新版個資法暨施行細則正式施行 個人資料保護可說是近期國內最受重視的議題，事實上國內早於1995年8月即制定施行「電腦處理個人資料保護法」，惟經過十餘年的發展，在電腦與資訊科技日新月異下，包括電子商務等新興商務模式，均廣泛蒐集個人資料，個人隱私的妥善保護，日益重要。然而，原有的「電腦處理個人資料保護法」，於適用主體方面，存在著行業別的限制，僅有「徵信業、醫院、學校、電信業、金融業、證券業、保險業及大眾傳播業」等八種特定事業，以及經由法務部會同中央目的事業主管機關共同指定的行業，方受到規範；此外，該法所保護的客體，亦限於經由「電腦或自動化設備」處理的個人資料，才受到保護，不包括非經電腦處理的個人資料，對於保護個人資料隱私權益規範，明顯不足。 個資外洩事件層出不窮下，2007年行政院消費者保護委員會提出的十大消費新聞中，「電子商務、電視購物個資外洩事件」即高居首位，促使法務部與經濟部透過「共同指定」方式，使無店面零售業（包括網路購物、型錄購物、電視購物等三種交易態樣）自2010年7月1日起適用「電腦處理個人資料保護法」。 為使個人資料保護法制規範內容，得以因應急速變遷的社會環境，行政院甚早即已提出「電腦處理個人資料保護法修正草案」，並將名稱修正為「個人資料保護法」，歷經立法院會多次討論，終於在2010年4月三讀通過，法律名稱調整為「個人資料保護法」，於5月26日由總統府正式公布。新法雖於2010年4月三讀通過，但為使企業及民眾有充分時間了解並因應新法，新版個資法並未於公布日施行，而是於該法第56條規定，由行政院另訂施行日期。經過長時間討論，「個人資料保護法」已由行政院決定在2012年10月1日正式實施，惟新法第6條關於特種資料原則上不得蒐集、處理與利用，以及第54條要求新法實施前已間接取得的個人資料，必須在一年內補行告知等二項規定，保留暫緩實施。 就個人資料保護法制而言，除最為重要的「個人資料保護法」外，依據母法制定的施行細則，也扮演著關鍵性的角色。原有的「電腦處理個人資料保護法施行細則」於1996年5月1日發布施行，鑒於「電腦處理個人資料保護法」已於2010年進行修正，並將名稱修正為「個人資料保護法」，法務部也配合新法修正內容，積極研商「電腦處理個人資料保護法施行細則修正草案」。隨著新版個人資料保護法確定於2012年10月1日正式上路，法務部另於2012年9月26日正式公告?正後的施行細則，並將細則名稱修正為「個人資料保護法施行細則」。新版個資法暨施行細則正式上路，促使國內個人資料保護工作，邁入全新的紀元。 二、個人資料管理制度與資料隱私保護標章 在「個人資料保護法」修正通過前，2008年6月立法院即已提案，建議政府參考國外作法，推動我國隱私權管理保護認證制度，隔年8月「行政院產業科技策略會議」（Strategic Review Board）中，決議推動「電子商務個人資料管理暨資訊安全行動方案」，並於同年12月核定放入99年至102年政府關鍵推動方案。 基於上述行動方案，經濟部自2010年10月起，委由財團法人資訊工業策進會執行「電子商務個人資料管理制度建置計畫」，並自2012年起續行推動「電子商務個人資料管理制度推動計畫」，建置推動「臺灣個人資料保護與管理制度」（Taiwan Personal Information Protection and Administration System, TPIPAS），期使企業於遵守個人資料保護法制的前提下，透過建立內部管理機制，適當保障消費者的個人資料，並在嚴謹的驗證要求下，確認導入企業是否符合制度要求，同時搭配「資料隱私保護標章」（Data Privacy Protection Mark, dp.mark）的發放，作為消費者判斷企業隱私維護能力的客觀指標。 針對個人資料管理制度的導入，事業應依循「臺灣個人資料保護與管理制度規範」逐步建立內容管理機制，該制度規範同時也是國內企業能否取得「資料隱私保護標章」（dp.mark）的審查指標。由於國內業者過往並無建立內部個資管理制度的經驗，「臺灣個人資料保護與管理制度」自2011年起，協助企業培訓「個人資料管理師」及「個人資料內評師」等制度專業人員，合格的個人資料管理師可協助企業於事業內部建立完整的制度，而內評師則是扮演確認企業建立的制度，是否符合制度規範要求的角色。截至2012年，國內已有近百家企業參與制度人員培訓，合計達426位管理師及131位內評師。在TPIPAS導入上，事業除了由合格的管理師自行建置導入管理制度外，也可尋求專業的外部輔導機構協助，「臺灣個人資料保護與管理制度」自2012年起，開放輔導機構登錄之申請，並於制度網站上公告符合資格要求的制度輔導機構，目前已有九家合格的輔導機構完成登錄作業，提供事業個資輔導服務。 事業完成內部管理體系建置後，便可向「臺灣個人資料保護與管理制度」提出驗證申請，驗證流程包括「書面審查」及「現場審查」二階段，事業通過驗證後，即具備使用「資料隱私保護標章」（dp.mark）的資格。目前國內已有統一超商、全家、博客來、樂天、亞東、康迅數位及欣亞等七家業者通過TPIPAS驗證並取得dp.mark，透過導入個資管理制度，強化消費者隱私資料的維護。 參、事件評析 「臺灣個人資料保護與管理制度」(TPIPAS)是以國內新版個人資料保護法內容為基礎，並參考國際組織對個人資料保護的最新要求，以及主要國家個資管理制度的推動經驗，所建立的專業個人資料管理制度。TPIPAS配合產業個人資料保護實務需求，將專業的法律要件轉化為內部個資管理流程，可有效協助產業建立完善妥適的個人資料管理制度，符合個資法規要求。在新版個人資料保護法上路之際，導入TPIPAS取得dp.mark，不啻是企業降低個資法風險，提升內部個人資料管理能力的最佳策略。
Ofcom對市內用戶迴路接取批發市場發布管制措施並徵求各界意見固定通信網路（以下稱固網）寬頻、電話服務通常倚賴市內電話交換機（local telephony exchange）與住宅或商辦間的固網連接才得以運作，而在多數區域，這樣的連接服務僅由一或兩個實體網路業者所提供。有鑑於此，英國通訊管理局（The Office of Communications，Ofcom）遂對市內用戶迴路接取批發（wholesale local access, WLA）市場的規範發布三份諮詢文件，其目的除希望能促進光纖網路的投資外，也要保障消費者免於支付高額的使用費。 為了達成這樣的願景，Ofcom要求英國電信（British Telecom, BT）旗下提供WLA服務之子公司Openreach需允許寬頻競爭業者得以使用其網路銷售寬頻服務予人民或企業。Openreach提供數種傳輸速率的服務方案，並依不同方案對服務提供者收取不同的批發價格。根據Ofcom的分析結果，Openreach在高速寬頻服務（superfast broadband service）各項方案中，最具影響力的即為提供下載速率40Mbps/上傳速率10Mbps之服務方案。截至目前為止，受限於人民可選擇較便宜的寬頻服務當作替代方案，故BT對於服務方案價格的調漲有限。然而，這樣的限制隨著人們對網速的需求與連線品質的日益增加而日趨式微，Openreach顯然有足夠的誘因對服務方案的價格進行操作。因此，Ofcom責成Openreach需就其40/10Mbps之服務方案逐年調降向服務提供者收取之費用，由2017年的每年88.80英鎊至2020/21年降為每年52.77英鎊。藉由對服務提供者營運成本的逐年遞減，達到消費者服務使用費也隨之降低的目的；對40/10Mbps方案設下價格上限（price cap）的做法，長遠來看，也提供BT的競爭對手有投資建設其自有超高速網路（ultrafast network）的誘因。 此外，Ofcom對於WLA連線過程中，屬於Openreach維護範圍之故障排除或線路建置時間等服務品質（quality of service）的要求也更趨嚴格，包括： 於收到通知後1至2個工作天內完成93%的報修（現為80%）； 6至7個工作天內完成97%的報修； 於收到新線路建置通知後10個工作天內安排90%的新線路建置預約（現為12個工作天內安排80%的新線路建置預約）； 於Openreach與電信供應商協議之日期前完成95%的連線建置（現為90%）。以上要求皆需於2020/21年完全實現。 Ofcom這些管制措施是WLA market諮詢文件的一部份，確切施行期間為2018年4月至2021年3月，意見諮詢預計於2017年6月9日結束。Ofcom預計於2018年初發表其最終決定，而定調後的規範將於2018年4月生效。
合成資料（synthetic data）「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。