英國數位、文化、媒體暨體育部於2018年10月14日公布「家用智慧裝置消費者指引」(Consumer guidance for smart devices in the home)。該指引之目的係因應家用之智慧及聯網設備(例如:智慧電視、音樂播放器、聯網玩具或智慧廚房等)日益普及,以及可能發生之侵害消費者個人資料之風險。
本指引提出以下方向,供消費者參考:
一. 智慧裝置之設定
(一) 應閱讀與遵循智慧設備之設定指示。
(二) 確認設備指示是否要求使用者須至製造商網站設定帳號。
(三) 若所設備預設之密碼過於簡單(例如,0000),則應更換成較複雜之密碼。
二. 帳號管理
(一) 確保密碼複雜性。
(二) 若設備提供雙重驗證功能,消費者應使用之。
(三) 特定產品可能提供遠端存取功能,消費者應於不再家時考慮將該功能關閉。
三. 持續更新應用軟體與Apps
(一) 消費者應檢查其設備是否可設定自動更新。
(二) 應安裝最新版本的軟體與Apps。
四. 若接到資安事件之通知,應採取行動
(一) 於接到資安事件通知後,應訪問製造商網站以確認其是否提供後續因應措施等資訊。
(二) 定時確認國家安全網路中心以及資訊保護委員會辦公室網站是否公布相關網路安全指引。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
所謂工業4.0(Industrie 4.0)乃係將產品用最先進的資訊和通訊技術緊密結合。其發展背後的原動力是快速增長的經濟和社會的數位化。在德國,它不斷地在改變未來產品的生產及加工方式:自蒸汽機、生產線、電子和電腦技術之後,現在確認了「智慧工廠」(Smart Factories)乃是第四次工業革命。 德國「工業4.0」一詞源於2011年德國教育與研究部(BMBF)在其高科技策略(Hightech-Strategie)下的研發計畫。而如何落實工業4.0,則可從德國科學技術院(Deutsche Akademie der Technikwissenschaften, acatech) 與德國高科技策略之研究聯盟顧問委員會(Forschungsunion, Wirtschaft und Wissenschaft begleiten die Hightech-Strategie)共同提出之「工業4.0:實踐建議報告書」 (Umsetzungsempfehlungen für das Zukunftsprojekt Industrie 4.0)窺見整體計畫。 它的技術基礎是資訊科技、數位化的網路系統,藉由該系統,可以實現超強的自行組織運作的生產流程:人、機器、設備、物流和產品在工業4.0中,得以在同一個平台上相互溝通協作。不同企業間的生產及運送過程可以更聰明地以資訊科技技術相互地溝通,更為有效和彈性地生產。 如此一來將有助於產生智慧型新創價值的供應鏈,其囊括產品生命週期的各階段-從開發、生產、應用和維修一直到回收產品階段。藉此,一方面相關的服務可從客戶對產品想法一直到產品的回收都包括在內。因此,企業能夠更容易地根據個別客戶的要求生產定制產品。客製化的產品生產和維修可能會成為新的標準。另一方面,雖然是生產個性化商品但生產成本仍可以降低。藉由新創價值供應鏈相關企業的相互串聯,使產品不再只是各個流程得以優化,而係整體的創新價值鍊的整體最適化。如果所有資訊都能即時提供,一個公司可以儘早快速回應的某些原材料的短缺,生產過程可以跨企業地調整控制,使其更節省原料和能源。總體而言,生產效率能夠提高,加強企業的競爭力和提高生產彈性。
英國BSI發布自駕車發展與評估控制系統指引英國標準協會(British Standards Institution, BSI)於2020年4月30日發布「PAS 1880:2020:自駕車控制系統開發及評估指引(PAS 1880:2020: Guidelines for developing and assessing control systems for automated vehicles)」,該文件提供一系列的準則,提供自駕車研發者於發展控制系統時可安全有效的進行布建;本文件所涵蓋之自駕車類型主要為於(研發者)所設計及規劃之特定運行範圍內(operational design domain,以下簡稱ODD)下不需人工介入即可運送旅客與貨物者。 指引中就自駕車之控制系統設計進行分類,並提出研發者應針對不同目的與重點進行說明以及相關應遵循事項,其中應包含以下項目: 任務:自駕車之任務應被定義。 ODD:自駕車之ODD應被定義並且應可涵蓋其所有執行任務之面向。 感知運作:於任務中感知運作系統執行時,自駕車應可判斷其是否遵循ODD之範圍,並可提供相關資料予決策系統。 決策:當決策系統執行時,自駕車應可實施所有為達成任務所決策規劃之活動。 控制運作:當控制運作系統執行時,自駕車應可於正常情況下控制其動作以完成任務,並可於無法執行正確行動時採取合適之措施。 監控運作:當監控運作系統執行時,於整個任務過程中,自駕車應可監控其自身之運作。 人身安全、系統安全與有效(Safe, secure and effective):自駕車應可於所有時刻皆保持運作之人身安全、系統安全性與有效性。
預付型商品之規範-以日本法為借鏡 金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告,探討人工智慧(Artificial Intelligence, AI)在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響,分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處,但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性(Vulnerability),進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括:「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」,以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中,廣泛應用AI可能導致模型風險上升,因某些模型難以驗證、監控及修正,且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外,在大型語言模型(Large Language Model, LLM),大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性,使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型(Pre-trained Model)中,金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉,進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源,模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰,包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測,評估現行金融政策框架是否充分,並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形,並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外,主管機關可考慮利用監督科技(SupTech)及監管科技(RegTech)等AI驅動工具強化監管效能,以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。