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
歐盟理事會於2023年11月27日批准通過資料法法案（Data Act），該法案雖預計於2025年才會生效，該草案自2022年公告以來，各界對該法案都紛紛從不同角度表示意見，如企業對於資料共享是否對營業秘密外流的風險表達擔憂，歐盟在發揮資料經濟價值（資料交易與資料使用）的方向下，將業界考量納入進行修改，以下就經理事會通過之資料法法案關鍵影響概要如下： 1、資料共享 有鑑於因網路裝置/服務所產出的數位資料往往掌握於產品製造商或服務提供商身上，資料法建立了資料共享的基本規則，確保數位資料由製造商/服務商流動至第三人（包含產品/服務使用者），另資料法所保護之資料包含使用AI所產生之資料。 2、營業秘密保護 為避免資料持有人的營業秘密因此外流，資料持有人可以與請求提供資料的第三人（資料請求者）協議應採取之保密措施，在保密措施未達成一致或使用者未實施保密措施，資料持有人可暫停資料共享，在有重大經濟損失之虞時甚可拒絕資料共享。 3、對資料持有者的限制 資料持有者僅能在與使用者約定之範圍內使用資料，在無使用者許可下，不得用使用者所產出之資料去回推使用者的經濟、資產或生產等資訊，以避免損及使用者的商業地位。 資料法法案的主要目標在於塑造具競爭性的資料市場生態，確保資料的價值可公平分配到不同參與者身上，其聚焦在非個人資料的數位資料上，除適用於對歐盟提供產品/服務之廠商外，亦包含可於歐盟境內取得資料之情況。國內廠商宜先檢視自身商業行為與歐盟之關聯性，盤點現有產品或服務所產出的資料屬性，如可能需特別約定保密措施之營業秘密，預先規劃資料管理機制與對應管制措施，就重要資料或營業秘密管理機制可參資策會科法所公布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》、《營業秘密保護管理規範》。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
我國財政部已確定共享停車位得適用自住稅率我國財政部已確定共享停車位得適用自住稅率 資訊工業策進會科技法律研究所 法律研究員 劉彥伯 2018年08月17日 壹、事件摘要 隨著世界各國智慧城鄉興起的洪流撲面而來，共享經濟的議題亦隨處可見，其中共享停車位在各國更是屢見不鮮且有相當發展之模式。然而在我國則因土地稅法第16條、房屋稅條例第5條第1項第2款，分別就非自用住宅用地與非住家用房屋課與較自用者為高之稅率[1]，共享停車位之發展亦因此受到阻礙；據此，為使民眾出外上班或其他原因而閒置的停車位共享，以求停車位獲得使用的最大效率，國家發展委員會（下稱國發會）廣邀交通部、財政部等權責機關對此新興商業模式進行法規鬆綁討論，嗣後財政部認為停車位若符合特定條件之共享停車位，則仍得適用較為優惠之自住稅率，以鼓勵停車位所有權人適度的釋出停車空間供有需要的人使用[2]。 貳、重點說明 為通盤了解自用住宅用地（地價稅）、住家用房屋（房屋稅）優惠稅率對共享停車位經營模式的影響，謹就相關法律議題分點論述： 一、與他人共享停車位實質上為出租停車位予他人 停車位所有權人將其因上班或外出等其他因素而閒置之自用停車位，供人得以使用該停車位停放車輛並收取相當對價，依民法第421條規定，是停車位所有權人與使用者間應就該停車位成立租賃契約[3]，惟共享停車位與常見的月租停車位似略有不同，關鍵在於所有權人僅就閒置期間出租，而較月租者時間短暫許多，不過二者間之基礎法律關係並無差異。 二、出租停車位予他人原先無法適用自用住宅、房屋等優惠稅率 若房屋所有權人[4]將其所有權範圍內的停車位出租予他人使用，則非屬單純供自用而居住，依自用住宅用地稅率課徵地價稅認定原則中要求「無出租或供營業用」之情形[5]，則須依土地稅法第16條課徵一般地價稅，即以千分之十為基本稅率且須累進課徵，而無法適用自用住宅用地較為優惠的千分之二稅率；此外，前開出租停車位情形依房屋稅條例第5條第1項第1款、同條第2項、住家用房屋供自住及公益出租人出租使用認定標準第2條第1款等規定，則不符自住或公益出租等情事，則須依同條項第2款課與百分之三以上之稅率，而無法適用同條項第1款較為優惠的百分之一點二稅率。 三、共享停車位之特殊性 觀諸國際上共享停車位的成功運作案例，如英國的JustPark[6]、美國洛杉磯的Pavemint[7]等平台，不難發現重點皆在有效促進停車位的使用效益最大化，包含給予停車位所有權人彈性選擇出租時段的權利、便利收費機制等，方便有停車需求的人使用閒置停車位，反觀我國共享停車位之發展，卻受限於前開課稅差異，大幅降低停車位所有權人釋出閒置期間租人使用，故財政部就此議題的課稅鬆綁，實質上為共享停車位的商機、運作模式開了一扇大門。 然而，既稱「共享停車位」，雖其本質上仍為停車位的租賃關係，但因其僅就自用停車位閒置期間出租，故具有活絡閒置停車位之特性，並促進改善都市空間停車位不足之問題，換言之，此類共享模式之租賃時間應較一般月租車位者短暫，若我國地價稅或房屋稅欲對停車位所有權人給予優惠稅率，亦應有此意識或限制，若無，則與「共享」二字背道而馳，如此將使有心人士得以披上共享外衣，行長期租賃之實，同時享有優惠稅率，反而使促進社會發展的善舉淪為避稅的保護傘。 四、我國財政部現行措施 為使共享停車位模式得以在我國順利發展，我國財政部在國發會發起的跨部會協調後，於2018年08年14日發出台財稅字第10704600150號令[8]，確定自用停車位在閒置時間供不特定人使用，得繼續適用自用稅率，但供不特定人共享之時數，地價稅限每年2,880小時以下、房屋稅以每月限240小時以下，逾越時數的當年或當月則不適用前開較為優惠的自用稅率；另外，就共享時數的限制，臺北市政府於稍早的同年06月29日發布的「試辦車位媒合服務業者申請停車場登記證計畫」第五點實施條件第一款亦有類似規範[9]，惟無論何者，「共享時數」的限制基礎，是以每日平均8小時為基準，以維護「共享」作為一般租賃關係的特別樣態。 參、事件評析 前開財政部共享停車位之措施，具有以下的助益以及正面意涵： 一、提升停車位所有權人加入共享停車位行列的意願 在財政部為前開稅率鬆綁前，一般民眾將自用停車位釋出共享與否，首先會考量到的自身成本，申言之，只要在閒置時段出租自用停車位，不論時間長短，即不符自用，故須受到較高稅率課徵地價稅、房屋稅，因此大幅降低停車位所有權人共享的意願，然而前開措施運行後，至少排除此稅捐負擔考量，理應可提升停車位所有權人加入共享的行列，據此，亦至少帶來以下優點： （一）使閒置的財產資源得以更有效的利用 停車位所有權人因上班或其他因素外出而使其自用停車位閒置，且基於所有權之權能[10]而原則上無人得使用該停車位（除非另有法律關係），致其使用效率十分有限，因此財政部前開措施鼓勵停車位所有權人就其自用停車位閒置時間出租，一方面可以增加停車位所有權人的收入，更重要的是使該車位在更多的時間下可以得到妥適利用。 （二）有效舒緩都會地區車位難求之困境 在現今都會生活中，因人數過於龐大，而車位需求供不應求，致都會地區的車位一位難求，甚至可能因尋覓車位而造成交通堵塞、無謂的碳排放等負面結果，而財政部前開措施鼓勵停車位所有權人就其自用停車位閒置時間出租，使停車位供應量提升，理應可以改善都會區車位難求、因尋覓車位而生之堵塞或無謂碳排放等窘境。 二、為我國共享經濟發展邁進一大步 近年來智慧城鄉的議題在世界各國發酵，而共享經濟也將帶給居民更便利的生活，故為其中一個重要的應用面向，對此我國就共享停車位議題，國發會為了促成並鼓勵公眾就其自用停車位釋出，特別廣邀相關權責政府機關如交通部、財政部進行跨部會的協調，而分別就交通管理、稅務課徵等部分作出了適度鬆綁，減輕大眾成為停車位出租人的負擔，並做出相對應的條件要求作為衡平，故此種作法應可作為共享經濟發展的指標，亦可作為智慧城鄉其他應用項目對於現行法規限制調適的做法參考。 [1] 土地稅法第17條、房屋稅條例第5條第1項第1款。 [2] 〈共享停車位符合一定要件者，得繼續適用原經核准之稅率徵免地價稅及房屋稅〉，中華民國財政部，https://www.mof.gov.tw/Detail/Index?nodeid=137&pid=80420 （最後瀏覽日：2018/08/17）。 [3] 64年台上字第424號判例。 [4] 多數情形下，取得房屋所有權時，亦會取得部分基地所有權，即便是區分所有權亦同，故此部分不另外分別論述。 [5] 適用自用住宅用地稅率課徵地價稅認定原則第3點。 [6] JustPark, https://www.justpark.com (last visited Aug. 17, 2018). [7] PAVEMINT, https://www.pavemint.com (last visited Aug. 17, 2018). [8] 〈內地稅新頒函釋- 共享停車位符合一定要件者，得繼續適用原經核准之稅率徵免地價稅及房屋稅。〉，財政部賦稅署 法規查詢主題專區，https://law.dot.gov.tw/law-ch/home.jsp?id=18&parentpath=0,7&mcustomize=newlaw_view.jsp&dataserno=201808140001 （最後瀏覽日：2018/08/17）。 [9] 〈試辦車位媒合服務業者申請停車場登記證計畫〉，臺北市政府，https://www-ws.gov.taipei/Download.ashx?u=LzAwMS9VcGxvYWQvNDU1L3JlbGZpbGUvMTAxNjIvNzkxMDA1OS8zZDM5Yjg5Yy00ZGNhLTQ2OTMtYmE2Yy0zMzAwMGQzNzQ1NjIucGRm&n=MTA3MDgxNuiHuuWMl%2bW4guWBnOi7iueuoeeQhuW3peeoi%2biZleaWsOiBnueovyjpmYTku7YxKe%2b8jeippui%2bpui7iuS9jeWqkuWQiOacjeWLmealreiAheeUs%2biri%2bWBnOi7iuWgtOeZu%2biomOitieioiOeVqy5wZGY%3d&icon=..pdf （最後瀏覽日：2018/08/17）。 [10] 民法第765條。
美國通過最新的電子醫療紀錄之隱私與安全標準美國衛生部隸屬之醫療資訊科技標準委員會（Health IT Standards Committee）為了因應「2009年經濟復甦暨再投資法」（America Recovery and Reinvestment Act, “ARRA”）的通過，制定了新的電子醫療紀錄的隱私、安全標準，以擴大保護電子醫療紀錄的使用安全。 這次制定的電子醫療紀錄的隱私、安全標準，將透過具有足夠防護能力的醫療資訊科技系統標準，來保護電子醫療紀錄的交換，並且擴大適用範圍到醫療照護廠商與提供者，要求其必須在2011年前達到幾項資訊的使用控制標準，包括「醫療保險可攜與責任法」（Health Insurance Portability and Accountability Act, “HIPAA”）與「加密促進標準」（Advanced Encryption Standard）之相關規定，以完備個人電子醫療資訊的保護網。 在此次訂立的標準之下，任何人員或是應用程式欲使用與接近電子醫療紀錄，應符合法律所授予的接近與使用之要件。同時，處理個人醫療資訊的系統，也必須具備對個人醫療資訊加密與解密的能力，以保障個人醫療資訊的安全與完整。除了以上的要求，這些標準也要求相關的適用機構，必須在2013年以前完成符合病歷交換格式（HL7）的使用接近控制、安全宣示標記語言（Security Assertion Mark-up Language, “SAML”）、網路服務認證（Web Service Trust, “WS-Trust”）以及促進資訊標準建置組織（Organization for the Advancement of Structured Information Standards, “OASIS”）的機制，以保障醫療資訊的安全。
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。