英國數位、文化、媒體暨體育部公布「家用智慧裝置消費者指引」
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」
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余和謙
法律研究員 編譯整理
澳洲於2024年5月30日正式通過並簽署《2024年數位身分法案》（Digital ID Act 2024）和《2024年數位身分（過渡及相關條文）法案》（Digital ID (Transitional and Consequential Provisions) Act 2024，以下合稱數位身分法案）。數位身分法案將於2024年12月1日開始實施，而相關的支援規範（supporting rule）和資料標準（data standard）也已於同年6月25日完成公眾討論階段。 數位身分法案的實施將分階段進行，澳洲競爭和消費者委員會（Australian Competition and Consumer Commission）被任命為首階段的數位身分主管機關，未來隨著數位身分法案的落實和深化，澳洲政府可能會建立一個更具專業及獨立性的監管機構來負責這項業務。 澳洲將擴展現有的澳洲政府數位身分識別系統（Australian Government Digital ID System, AGDIS），在第一階段myGovID將作為唯一的數位身分識別服務提供給使用者，使其能夠更便利的使用政府線上服務。澳洲政府未來將擴展AGDIS的應用範圍至更多的政府和民營服務，並允許使用者選擇經認證的民營企業來提供數位身分識別服務。 數位身分法案的主要目標包括： 1.為個人提供安全、方便、自願和包容的方式，以在與政府和企業的線上交易中驗證其身分。 2.提供數位身分的識別服務，以幫助各類型的潛在使用者皆可融入數位社會。 3.加強用於驗證個人身分或屬性的個人資訊安全。 4.鼓勵社會使用數位身分識別和線上服務，減少因數位化不足而存在的地理與實體限制及經濟負擔。 5.提升澳洲社會對於數位身分識別服務的信任。 數位身分法案將採取以下措施來達到目標： 1.建立數位身分識別服務提供者的認證機制。 2.向經認證的數位身分識別服務提供更多的隱私保護措施。 3.建立一個安全、易於使用、自願、可訪問、包容和可靠的AGDIS。 4.加強以下三者的監督和管理： (1)數位身分識別服務提供廠商。 (2)AGDIS的使用者。 (3)AGDIS的性能和完整性。 澳洲的數位身分法案嘗試建構一套更加完整且安全的數位身分認證法律規範，並且將這個系統和產業推向整個澳洲社會，由政府促使更多服務提供者和服務使用者加入這個數位生態中，後續可持續關注以作為我國政府攜手民間企業推動國家與社會數位轉型時的參考。
美國商務部、財政部以及司法部發布遵循美國出口管制與制裁規範聯合指引美國商務部（Department of Commerce）、財政部（Department of Treasury）以及司法部（Department of Justice）於2024年3月6日發布出口管制與制裁法令遵循指引，以避免邪惡政權（malign regimes）與其他不法人士試圖濫用商業與金融管道，取得有危害美國國家安全與外交政策利益、全球和平與繁榮風險的貨品、技術以及服務，特別提供「非美國公司」（non-U.S. companies），降低相關風險的遵循指引。 該指引分享3則違反制裁法規的案例，重點如下： （1）某家總部位於澳洲的國際貨運代理和物流公司，運送貨品至北韓、伊朗以及敘利亞（皆為被制裁之目的地），且透過美國金融系統發起或收受交易款項，導致美國金融機構與被制裁之對象交易，並向受制裁的司法管轄區輸出金融服務。該公司最終繳納6,131,855美元罰款。 （2）某阿聯酋公司與杜拜以及伊朗公司共謀，透過在出口文件中將一家杜拜公司錯誤地列為最終使用人，然後從一家美國公司出口「儲槽清洗裝置」（storage tank cleaning units）到伊朗，構成違反出口管制規定行為。後與主管機關達成行政和解，繳納415,695美元罰款。 （3）某家總部位於瑞典的國際金融機構的子公司，因其客戶從被制裁的司法管轄區的IP位址，使用子公司的網路銀行平台，透過美國代理銀行向位於被制裁司法管轄區的交易對象付款，因此繳納3,430,900美元罰款。
北美證券管理協會發佈新興金融科技對投資者之威脅之相關報告北美證券管理協會（North American Securities Administrators Association，簡稱：NASAA）與會成員，針對使用新興科技之不當行為人，於2018年10月10日發佈正式報告（NASAA 2018 Enforcement Report），報告指出不當行為人試圖使用新興金融商品刺激市場，使市場呈現活絡狀態。例如：炒作比特幣，該產品從2017年7月約2,364塊美元至同年12月大幅提高至2萬美元，同一時間於市場中加密貨幣市值飆漲超過5千億美元。因各種數據指標不正常的起伏，相關執法單位開始進行實際執法行動，並且特別針對加密貨幣部分進行調查。 該報告指出，部分合法企業也會透過加密貨幣和區塊鏈等，衍生性金融商品募集資本，亦即以首次代幣發行（Initial Coin Offering，簡稱ICO）之方式籌措資金。而NASAA也於監管時發現未經登記之企業，也利用此種方式進行籌資。惟，監管機構無法針對未經登記之公司進行有效之監管行為，以致，投資市場中詐欺事件層出不窮。因此，就涉嫌以ICO和加密貨幣等衍生性金融商品，進行群眾募資的未經合法登記之公司，NASAA也開始採取必要法律措施，以保護投資大眾免於受害。 一、 德州證券委員會與國家執法單位合作，於2017年12月20日對Usi-Tech Limited採取了緊急行動，此執法行動主要係因該公司以詐欺之方式欺騙投資消費者，此為國家執法單位，首次針對市場詐欺行為所進行之強制手段。 二、 北卡羅來納州證券部門以及德州證券委員會，調查BitConnect’s對加密貨幣貸款計畫之投資。該機構向投資者承諾，購買加密貨幣貸款計劃的投資將使他們有權在指定期限內獲取每月超過40％的利息，並且額外每日計算利率給予投資者。 調查後，監管機構發現，該公司未依證券交易法，以及證券經銷商相關註冊之規定，進行募資行為。以致北卡羅來納州證券部門以及德州證券委員會，隨即發佈停止運作之命令。 報告顯示，合法企業以及未經登記之企業，都得以使用ICO方式進行籌資。惟監督機構僅能就合法企業進行監管，無法有效監督未經登記之企業，為避免投資大眾因資訊不透明或資訊不對等之情況發生，導致投資人因此遭受到詐欺行為而受害。有關當局也已展開實際執法行動，仍請投資大眾多加注意。
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。