日本2018年7月27日發布最新3年期網路安全戰略（サイバーセキュリティ戦略）
日本網路安全戰略本部（サイバーセキュリティ戦略本部）於2018年7月27日發布最新3年期網路安全戰略（サイバーセキュリティ戦略），其主要目的係持續實現「提昇經濟社會活力與永續發展」、「實現國民安全且安心生活之社會」、「維持國際社會和平、安定與保障日本安全」三大目標，並透過7月25日同樣由網路安全戰略本部（サイバーセキュリティ戦略本部）發布之網路安全年度計畫2018（サイバーセキュリティ2018），執行下述資安對策的細部計畫與做法。
以下簡述依據日本三大資安目標所提出之重要資安對策：
- 提昇經濟社會活力與永續發展
(1) 推動可以支援創造新價值之網路安全措施。
(2) 實現可以創造價值之網路安全供應鏈。
(3) 架構安全物聯網（Internet of Things, IoT）系統。 - 實現國民安全且安心生活之社會
(1) 制定網路犯罪之因應對策。
(2) 官民一體共同防護關鍵基礎設施。
(3) 強化與充實政府機關之網路安全。
(4) 確保大學能建構安全與安心之教育與研究環境。
(5) 展望2020年東京奧運與未來之措施。
(6) 強化情資共享與合作體制。
(7) 強化應變大規模網路攻撃事態之能力。 - 維持國際社會和平、安定及保障日本安全
(1) 堅持自由、公平且安全之網路空間。
(2) 建立支配網路空間之法律秩序。
(3) 強化日本網路防禦力、抑制網路攻擊能力與掌握狀況之能力。
(4) 強化掌握網路空間狀況之能力。
(5) 國際合作。
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論科學資料之開放與共享—以美國國家衛生研究院之資料政策為核心 資訊工業策進會科技法律研究所 蔡立亭 2020年12月25日 科學研究以提升全人類之福祉為本，醫療健康研究資料的共享，有助於促進整體科學研究的量能。為促進由政府支持之科學資料與研究發現的近用，美國政府原則上肯定科學之發展與資料之留存、近用相關，資料之公開不僅應遵守法律之限制，尚應注意資料之生命週期，並訂定時限；受政府資助之研究，所產出之資料以免費近用為原則，政府之政策亦應考量國際合作之實際情況[1]。申言之，科學研究資料的近用，有助於提升科學發展，政府於制定共享政策的同時，亦應一併考量國際合作的情況，並以免費近用為原則，研議資料公開策略。 為增進科學資料的效益，美國國家衛生研究院（National Institutes of Health，簡稱NIH）設置科學政策辦公室（Office of Science Policy，簡稱OSP）制定完整的政策，領域擴及生物安全、基因檢測、基因資料共享、人類受試者保護、NIH的組織與管理，和受NIH資助研究的成果與價值；藉由廣泛的分析與報告，提出新興政策建議[2]。在科學資料共享的層面，NIH聚焦於「基因與健康」和「科學資料管理」，生物醫學研究的進展，取決於科學資料的近用；共享科學資料，有助於驗證研究結果，研究者整合資料以強化分析，提升難以生成資料的再次應用，加速研究進展[3]。NIH藉由資料的管理，促進科學資料的近用，以驗證並共享研究成果。 為輔助資料之開放共享，NIH公告資料管理與共享政策（NIH Policy for Data Management and Sharing，以下簡稱DMS政策），目的為促進由NIH資助或進行研究的科學資料共享[4]。DMS政策將科學資料定義為：「在科學社群普遍接受記錄事實的素材，研究發現能反覆的驗證，不論該資料是否用以支持學術出版物。科學資料並不包含實驗室筆記、初步分析、完整的個案報告表、科學報告的草稿、未來的研究計畫、同儕評論、與同事的溝通、物理實體，例如實驗室標本[5]。」。換言之，並非僅以該資料是否能佐證學術出版物為科學資料之認定基準，而係以該科學資料是否屬事實之記載，和研究成果能否反覆驗證為判斷。 另，NIH、NIH研究院、中心、辦公室已有資料預期的共享，如：科學資料的共享、相關標準、資料庫的選擇、時限，適用並於計畫中呈現；若不適用則研究員應在計畫中提出資料共享與管理的方式，NIH並建議資料的管理與共享應實踐FAIR（Findable、Accessible、Interoperable、Reusable）原則，共享的資料類型，首先為一般性的描述、估計在研究中生成或使用的科學資料，次為列出後設資料等有助於解釋科學資料的文件；NIH鼓勵科學資料盡快共享，不遲於資料的出版或執行期間[6]。申言之，即使各該研究計畫不適合既有的共享策略，於計畫提案時，研究團隊仍應研擬適合共享與管理的方式，並以FAIR原則為依準。 研究團隊提供的科學研究資料，將儲存於由政策或資助方指定的資料庫。NIH提出推薦的資料庫列表[7]，並描述理想的儲存資料庫特色為：「具有獨特且永久的識別碼、具有長期持續管理資料的計畫、設置後設資料、整理資料並保證品質、免費並簡易的近用、廣泛且可估計的重複使用、明確的使用指引、安全性與完整性、機密性、共通格式、引用機制，及資料保留策略[8]」。由此觀之，資料庫的設計應易於科學資料的檢索；並在資料的近用上，維護資料之安全、完整、機密等。 NIH共享資料之實際應用上，為共享基因研究資料，NIH於2014年提出基因資料共享政策（Genomic Data Sharing Policy，以下簡稱GDS政策），包含NIH資助指南與契約；NIH的GDS政策適用於所有NIH資助的研究，生成之大規模人類或非人類之基因資料，將應用於後續的研究[9]。藉此能有效率的推動基因研究向前邁進。 GDS政策課予研究者提供基因資料的義務；研究者近用基因資料，亦應遵守基於研究使用控制近用資料（Controlled-Access Data）的條款[10]。研究人員受NIH核准後，方能將NIH控制近用的資料，應用於第二次研究（secondary research）[11]。由NIH資料近用委員會（Data Access Committee）審查，研究員近用資料並須遵守基於研究使用控制近用資料的條款[12]。另，基因摘要結果（Genomic Summary Results，以下簡稱GSR）隸屬於NIH政策[13]，並依據GDS政策目的，將GSR定義為由研究者提供的摘要統計（summary statistics），非敏感性的資料列入NIH指定的資料庫中[14]。換言之，NIH以對控制近用資料的應用核准，在資料之限制近用與科學發展間，取得平衡。 為回應COVID-19，加速治療與疫苗的研發，NIH的資料共享與管理政策，緩解全球科學社群開放共享科學資料的需求，該政策並建立資料共享為研究過程的基礎成分[15]。綜上所論，將資料共享內化於研究過程中，有助於全球同步更新研究的進程，共同面對全人類之科學挑戰。 [1] NATIONAL SCIENCE AND TECHNOLOGY COUNCIL, COMMITTEE ON SCIENCE, SUBCOMMITEE ON INTERNATIONAL ISSUES, INTERAGENCY WORKING GROUP ON OPEN DATA SHARING POLICY, Principles For Promoting Access To Federal Government-Supported Scientific Data And Research Findings Through International Scientific Cooperation (2016), 1, 整理自Principles, at 5-8, https://obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/microsites/ostp/NSTC/iwgodsp_principles_0.pdf (last visited December 14, 2020). [2]About Us, Welcome to NIH Office of Science Policy, NIH National Institutes of Health Office of Science Policy, https://osp.od.nih.gov/about-us/ (last visited December 7, 2020). [3]NIH Data Management and Sharing Activities Related to Public Access and Open Science, NIH National Institutes of Health Office of Science Policy, https://osp.od.nih.gov/scientific-sharing/nih-data-management-and-sharing-activities-related-to-public-access-and-open-science/ (last visited December 10, 2020). [4]Final NIH Policy for Data Management and Sharing, NIH National Institutes of Health Office of Extramural Research, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-013.html (last visited December 11, 2020). [5]Final NIH Policy for Data Management and Sharing, NIH National Institutes of Health Office of Extramural Research, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-013.html (last visited December 12, 2020). [6]Supplemental Information to the NIH Policy for Data Management and Sharing: Elements of an NIH Data Management and Sharing Plan, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-014.html (last visited December 13, 2020). [7]資料庫列表請參見以下網址：Open Domain-Specific Data Sharing Repositories, NIH National Library of Medicine, https://www.nlm.nih.gov/NIHbmic/domain_specific_repositories.html (last visited December 24, 2020). [8]Supplemental Information to the NIH Policy for Data Management and Sharing: Selecting a Repository for Data Resulting from NIH-Supported Research, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-016.html (last visited December 13, 2020). [9]NIH Genomic Data Sharing, National Institutes of Health Office of Science Policy, https://osp.od.nih.gov/scientific-sharing/genomic-data-sharing/ (last visited December 15, 2020). [10]NIH Genomic Data Sharing Policy, National Institutes of Health (NIH), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-14-124.html (last visited December 17, 2020). [11]NIH Genomic Data Sharing Policy, National Institutes of Health (NIH), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-14-124.html (last visited December 17, 2020). [12]id. [13]NIH National Institutes of Health Turning Discovery into Health, Responsible Use of Human Genomic Data An Informational Resource, 1, at 6, https://osp.od.nih.gov/wp-content/uploads/Responsible_Use_of_Human_Genomic_Data_Informational_Resource.pdf (last visited December 17, 2020). [14]Update to NIH Management of Genomic Summary Results Access, National Institutes of Health (NIH), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-19-023.html (last visited December 17, 2020). [15]Francis S. Collins, Statement on Final NIH Policy for Data Management and Sharing, National Institutes of Health Turning Discovery Into Health, https://www.nih.gov/about-nih/who-we-are/nih-director/statements/statement-final-nih-policy-data-management-sharing (last visited December 14, 2020).
日本空中工業革命新進展：無人機變身空中郵差日本政府曾於2017年6月9日閣議公布之《未來投資戰略2017》（未来投資戦略2017），以及5月19日「小型無人飛行載具相關部會連絡會議」（小型無人機に関する関係府省庁連絡会議）公布之《空中工業革命時程表》（空の産業革命に向けたロートマッフ）中，提出「2018年運用於山間地區運送貨物、2020年可正式在都市內安全運送貨物」之目標。故國土交通省與經濟產業省於同年10月4日共同設立「無人飛行載具於目視範圍外及第三者上空等飛行檢討會」（無人航空機の目視外及び第三者上空等での飛行に関する検討会），並於2018年9月18日公布《無人飛行載具運送貨物自主指引》（無人航空機による荷物配送を行う際の自主ガイドライン，以下稱「本指引」）。本指引目的係制定安全運輸貨物所應遵守事項、提高社會對無人機運送貨物之信賴，以求提升運輸效率、節省人力成本。適用對象為非屬航空法第132條規定須申請許可之空域，但於目視範圍外飛行並運送貨物之無人機。 本指引公布後，國土交通省與環境省於相關提案中選出5個人口非密集區，以進行之無人機運輸貨物（ドローン物流）實驗。首先，在2018年10月22日長野縣白馬村，無人機自海拔1500公尺處運送最重達8公斤的食品至海拔1850公尺處的山莊，單程耗時6分鐘，共往返3次，皆無發生明顯失誤。日本郵政之提案則在同年11月7日，從福島縣小高郵局成功運抵位於南方約9公里處的浪江郵局，耗時16分鐘。本次實驗係首次成功於目視範圍外運輸物品，實驗途中均未設置監看人員，僅以電腦掌握兩地衛星定位資訊，並監看無人機上搭載相機傳回的畫面。日本郵政計畫未來1年內，每個月將有6天以無人機運送2公斤內的傳單等物品。國土交通省與環境省計畫於年底前完成另外3個地區的實驗，並統整結果驗證是否能解決山間等人口非密集區，因貨物乘載率低而運輸效率低落，以及降低排碳量等課題。
美國各州資料中心租稅政策對選址與投資成本之影響美國各州資料中心租稅政策對選址與投資成本之影響 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年03月09日 美國稅務基金會（Tax Foundation）於2025年12月19日發布資料中心（Data Centers）租稅分析報告，說明各州租稅設計為對資料中心選址與投資成本之重要因素。 壹、事件摘要 隨著AI與雲端運算需求擴張，資料中心投資規模持續提升，各州為吸引大型科技企業進駐，普遍透過銷售稅（Sales Tax）與財產稅（Property Tax）減免提供租稅優惠。相關措施包括對資料中心設備提供銷售稅減免，並設定最低投資額或就業創造門檻作為適用條件，部分州亦於一定年限內提供財產稅減免。整體而言，各州租稅制度設計差異顯著，形成州際間競爭現象。 貳、重點說明 一、銷售稅減免之制度設計 資料中心營運涉及大量設備與電力投入，若適用一般銷售稅規範，將提高初期投資成本。因此，多數州透過銷售稅制度提供減免措施，主要類型如下： （一）設備之銷售稅減免 部分州將資料中心設備納入銷售稅免稅範圍，例如維吉尼亞州（Virginia）明確規定符合州法規定條件之資料中心設備得適用銷售稅減免。 （二）投資與就業門檻設計 部分州設定最低投資額或就業創造門檻作為適用條件，例如亞利桑那州（Arizona）以最低投資金額為標準，投資人須達一定資本額或就業人數，始得適用銷售稅減免。 （三）用電納入銷售及使用稅減免範圍 另有州將資料中心用電納入銷售及使用稅（Sales and Use Tax）減免範圍，例如北卡羅來納州（North Carolina）對符合州法規定條件之資料中心設備與用電提供銷售及使用稅減免。由於電力使用為主要營運成本，此類措施對投資決策具有實質影響。 二、財產稅與地方政府財政考量 資料中心屬高度資本密集產業，若依一般財產稅計算方式課徵，地方政府可獲得穩定稅收來源。然而，多數州允許地方政府提供財產稅減免，財產稅優惠常透過法定減免或地方協議方式訂定，內容包括減免期間與減免比例，有助於提升投資誘因，也可能影響地方政府長期財政收入。 三、銷售稅減免之制度設計 隨著各州競相提供租稅優惠，州際間形成租稅競爭現象，若優惠措施缺乏明確成本效益評估，可能造成公共資源配置失衡。此外，資料中心自動化程度高，營運階段實際創造之就業機會有限，若政策僅以投資金額或資本規模作為誘因標準，而未評估其對地方產業帶動效果，未必能確保長期經濟外溢效果，如供應鏈發展或相關科技產業聚集效果。 參、事件評析 資料中心為AI發展之基礎設施，各州透過租稅制度吸引投資，有助提升數位基礎建設與資料處理能力。然而，租稅優惠涉及財政問題，須兼顧產業間租稅公平與財政永續。銷售稅與財產稅減免雖可降低投資成本，但若缺乏統一標準，各州或各地方政府設計差異過大，企業可能基於租稅差異進行選址，而非基於能源結構或網路品質等長期條件，此種情形可能影響整體產業布局之合理性。 資料中心對地方經濟之實質貢獻仍存爭議，建設期間可創造短期就業，營運階段實際人力需求有限，若優惠期間過長，地方政府可能增加機會成本。而隨著AI應用擴張，資料中心能源消耗與電力需求持續增加，未來制度設計宜結合永續發展目標，建立明確評估機制。 綜合而言，美國各州資料中心租稅政策差異顯著，對企業選址決策與投資成本評估具有實質影響，此一競爭趨勢反映數位基礎設施之策略地位。然而，政策設計仍須審慎衡量財政負擔與產業效益，方能在促進科技發展與維持公共利益間取得平衡。
跨平台應用程式的開發探討－以資料流動因應措施為中心