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。
英國資訊專員辦公室(Information Commissioner's Office,下稱ICO)於2025年8月18日讉責南約克郡警方(South Yorkshire Police,下稱SYP)刪除超過9萬6千筆穿戴式攝影機影片(body-worn video,下稱BWV)證據,強調SYP未落實資料識別、第三方監督及備份機制等資料管理措施。 警方使用BWV作為記錄警方執法過程之取證方式,目的為提高透明度、公眾信賴及取得最佳證據等。由於BWV證據具備公正性及準確性,亦可減低對於受害者證據之依賴。當警員換班時,需要將BWV證據下載至指定地點,先傳送至「數位證據管理系統(Digital Evidence Management,下稱DEM系統,該系統由第三方業者管理)」後,再傳輸至「儲存網格(Storage Grid)資料庫」。倘若發生爭議,SYP將檢視「儲存網格資料庫」中的BWV證據。 2023年SYP發生遺失大量BWV證據之爭議事件,事實整理如下: 2023年5月升級DEM系統後,SYP改將資料儲存於本地硬碟。同年8月7日時,SYP發現在儲存網格資料庫中,具錯誤刪除96,174筆原始BWV證據之紀錄,經調查發現,在同年7月26日,第三方將本地資料傳輸到儲存網格時,曾發生大規模的資料刪除事件。 由於在進行備份時,未使用特定的檔案名稱或其他可識別的資料標記等方式標記資料,即使SYP內部已針對95,033筆BWV證據進行備份,仍無法比對確認「已被永久刪除的BWV證據」數量,且遺失之資料共涉及126起刑案,其中更有3案受影響,甚至有1起案件指出,若BWV證據存在,則相關案件的檢調程序應能夠有所進展。 ICO亦指出SYP雖與第三方簽署契約,卻未明定處理程序,且未監督第三方的遠端存取行為。SYP早在2019年,已發現備份機制存在問題,但當時未向高階管理人員報告相關問題的完整狀況,導致未採取補救措施。 綜上述,ICO提出SYP應確保所有紀錄應以清晰、可識別的方式進行標記;在允許第三方存取系統前,應完成風險評估及確認管控要求,並持續監督第三方等改善建議;以及應建立能夠有效還原任何遺失BWV證據的備份方案。 另外依英國皇家檢察署(Crown Prosecution Service)的統計顯示,因缺乏定罪的必要證據,包含缺乏數位證據,如受害者詢問或隨身攝影機影片遺失等各類原因,導致無法進行審判的皇家檢察署案件,整體呈現上升趨勢,從2020年的7484起案件,上升到2024年的8180起案件。 為系統性建立及強化數位證據管理機制,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」,其以「b-JADE證明標章」檢視既有的數位證據監管制度,其他司法機關亦可參照「b-JADE證明標章」以確保採取有效之資料識別、第三方監督及備份控管作法,除了控管數位證據的相關業務流程、內外部人員等,亦應促使內部滾動式檢視問題及須定期向主管回報,以利調整規劃。 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)
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。
新加坡正式推動金融服務與市場法案,加強對新型態金融服務產業之監管力度新加坡為全球性商務金融重鎮,影響全球金融市場甚鉅,其法制變革具有指標性意義,近年來新加坡政府針對電子支付、數位代幣領域加強監管,於2017年新加坡金管局(Monetary Authority of Singapore, MAS)發布「數位代幣發行指引」;2019年通過「支付服務法」(Payment Service Act),規定從事付款業務之單位,皆須先取得許可執照。新加坡國會更於2022年4月5日三讀通過「金融服務與市場法」 (Financial Services and Markets Act),旨在促使金管局得更有效率因應、監管當今變化快速、逐漸數位化之金融市場。 該法規主要著眼於金管局對於金融業中數位代幣及加密貨幣業者之控管,並使合法之加密貨幣業者更具競爭優勢。首先明定受規範之相關金融機構或特定個人,若其具違法情事,金管局得對其發布禁制令(Prohibition Order);對於得受禁制令之主體及其涵蓋範圍,相較於過去其他法案更為擴張。 在主體方面納入「數位代幣服務供應商」(Digital Token Service Providers),以防止洗錢、進行資助恐怖主義之活動或其他金融犯罪行為,禁制令可視違法者之情節嚴重程度,而區分禁制期間為特定時間或至永久。此外,金管局亦得於特定情形下,評估要求相關金融機構進行強制股份轉讓或重組。 綜上,可以知悉新加坡當局有意對新興型態之金融模式進行有效監管,雖可能被認定與過去寬鬆、開放市場之控管機制背道而馳,惟面臨如此多元且發展快速之金融市場,著實有不斷將法規進行修正,以靈活配合當下金融趨勢及發展之必要性。
中國對抗殭屍網路與木馬法制策略研析