歐盟如何打擊「非現金支付」詐欺?

  有鑑於「非現金支付」(non-cash payment)──包含信用卡、電子錢包、行動支付和虛擬貨幣──之詐欺犯罪率有增加之趨勢,歐洲議會公民、司法與內政委員會 (Committee on Civil Liberties, Justice and Home Affairs)於2018年9月3日批准一修正草案,更新2001年通過之理事會框架決定(Council Framework Decision)2001/413/JHA,提高非現金支付詐欺之刑責,同時強化被害人保護。此一修正草案旨在消弭歐盟成員國間之法律落差,以強化對非現金支付詐欺之預防、偵查及懲罰。

  此一草案最重要者為將虛擬貨幣交易納入犯罪之構成要件,並提高刑責。如法官認定犯罪情節該當國內非現金支付詐欺最重之罪,則最低應處以三至五年之有期徒刑。而其他新增及修正之內容包含:

  1. 改善歐盟區域內之合作,以利跨境詐欺之訴追。
  2. 強化對犯罪被害人之援助,如心理支持、財務及法律問題之諮詢,並對缺乏足夠資源者提供免費法律扶助。
  3. 透過宣導、教育與網路資源(如詐欺之實際案例)提供,提升民眾認知及預防之意識。

  於委員會投票批准修正草案後,其後將待歐洲議會通過,並與歐盟理事會開啟非正式對談。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

※ 歐盟如何打擊「非現金支付」詐欺?, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8139&no=57&tp=5 (最後瀏覽日:2026/03/12)
引註此篇文章
你可能還會想看
英國資訊委員會(ICO):企業應用巨量資料技術時可能得以合法權益為由處理個人資料

  英國資訊委員會(Information Commissioner’s Office, 以下簡稱ICO)最近對於2014年「巨量資料與個資隱私保護報告」(Big Data and Data Protection)進行公眾意見徵集。其中有意見認為ICO過度聚焦於以取得資料當事人同意為前提,才得以進行巨量資料統計分析技術應用;且未充分認知當資料控制者(企業或組織)具合法權益(legitimate interest)時,可能得以處理個人資料的可能。意者並進一步建議當資料控制者(企業或組織)符合合法權益時,應可將個人資料用於新用途,強調這種依據合法權益所進行之資料處理,應著重於該資料控制者(企業或組織)對於個人資料的責任(accountability),而非各別取得資料當事人的同意。   對此,ICO回覆,認為巨量資料統計分析技術的應用,應在資料控制者(企業或組織)的合法權益、與資料當事人的權利、自由與合法權益間,取得平衡。依據歐盟資料保護指令(Data Protection Directive)與英國資料保護法(Data Protection Act)的規定,資料控制者(企業或組織)得於具法定依據時,處理個人資料,例如取得個資當事人的同意處理其個人資料,或資料控制者(企業或組織)具法定義務處理個人資料(例如法院命令)。除此之外,企業或組織還可以主張於其對於個人資料具合法權益(legitimate interest),主張進一步處理個人資料(新用途),除非資料處理對於資料當事人的權利、自由與合法權益造成過份偏頗(unduly prejudice)的損害。ICO亦同意,資料的應用應著重監督資料控制者(企業或組織)與加強其責任(accountability)。   ICO除再度闡明在「巨量資料與個資隱私保護報告」,資料控制者(企業或組織)必須公平且通透(transparent)地處理個人資料,對於當資料控制者(企業或組織)發現個人資料的新用途時,亦明列出得依據先前所取得之資料當事人的同意進行個人資料的各種情況。   ICO建議,資料控制者(企業或組織)應當先行檢視資料當事人是否確實同意其個人資料的處理,或該資料控制者具處理個人資料之其法定依據。再者,如果不具上述二者之一,資料控制者(企業或組織)若需將使用個人資料於新用途,則必須另行取得資料當事人的同意,始得為之。此時,必須同時評估為了新用途所為之個人資料處理,是否與資料蒐集之特定目的相容(compatible)。   至於,判斷新用途是否與個人資料蒐集與處理之特定目的相容,部分取決於個人資料處理是否公平(fair)。這意味著資料控制者(企業或組織)必須對於為新用途所為之個資處理,提出對於資料當事人隱私影響之評估,以及該個資的使用與處理,是否仍合於資料當事人的合理期待。

日本專利局公布大學研發成果落地運用案例研究,協助大學衍生新創

日本專利局(特許庁)自2019年啟動「智財戰略規劃師派遣計畫」(知財戦略デザイナー派遣事業),向大專院校派遣智財戰略規劃師,發掘大學內部埋藏之研發成果,協助研發成果落地運用或衍生新創公司,進而帶動產業創新。為支援智財戰略規劃師達成上述工作,日本專利局於2023年4月14日公布「大學研究成果衍生新創案例研究」(大学研究成果の社会実装ケーススタディ,以下簡稱案例集),介紹大學衍生新創重要案例,並針對新創公司設立、簽約等各階段,以對話形式說明應注意事項。 案例集分為第1章「新創篇」、第2章「與企業合作篇」,以及第3章「其他篇」,每篇介紹不同案例,一共收錄9個案例,如「以和企業共有之專利作價,投資設立之新創公司」、「AI新創公司之商業模式」、「新藥開發平臺相關之商業模式」、「活用智財戰略設立之新創公司」、「以與企業共同研究為基礎之專利申請戰略」等。上述案例均依照「發現發掘」(発明発掘)、「制定智財戰略」、「預備衍生新創」(社会実装準備)、「支援後階段」等4個流程展開,以圖文及對話形式,提醒規劃師在各階段應注意之支援重點及注意事項,並以專欄形式說明失敗案例,期能作為大學研究者、產學合作窗口衍生新創之參考。

EDPS發布「評估限制隱私權和個人資料保護基本權利措施之比例指引」

  歐盟資料保護監督機關(European Data Protection Supervisor, EDPS)於2019年12月19日發布「評估限制隱私權和個人資料保護基本權利措施之比例指引」(EDPS Guidelines on assessing the proportionality of measures that limit the fundamental rights to privacy and to the protection of personal data),旨在協助決策者更易於進行隱私友善(privacy-friendly)之決策,評估其所擬議之措施是否符合「歐盟基本權利憲章」(Charter of Fundamental Rights of the European Union)關於隱私權和個人資料之保護。   該指引分為三大部分,首先說明指引的目的與如何使用;第二部分為法律說明,依據歐盟基本權利憲章第8條所保護個人資料的基本權利,並非絕對之權利,得於符合憲章第52條(1)之規定下加以限制,因此涉及處理個人資料的任何擬議措施,應進行比例檢驗;指引的第三部份則具體說明決策者應如何評估擬議措施之必要性和比例性之兩階段檢驗: 必要性檢驗(necessity test) (1) 步驟1:初步對於擬議措施與目的為詳細的事實描述(detailed factual description)。 (2) 步驟2:確定擬議措施是否限制隱私保護或其他權利。 (3) 步驟3:定義擬議措施之目的(objective of the measure),評估其必要性。 (4) 步驟4:特定領域的必要性測試,尤其是該措施應有效(effective)且侵害最小(the least intrusive)。   若前述評估認為符合必要性,則接續比例性檢驗,透過以下4步驟評估:  比例性檢驗(proportionality test) (1) 步驟1:評估目的正當性(legitimacy),擬議措施是否滿足並達到該目的。 (2) 步驟2:擬議措施對隱私和資料保護基本權的範圍、程度與強度(scope, extent and intensity)之影響評估。 (3) 步驟3:繼續進行擬議措施之公平對等評估(fair balance evaluation)。 (4) 步驟4:分析有關擬議措施比例之結果。   科技時代的決策者在立法和政策擬定時,面臨的問題愈趨複雜,需要全面性評估,擬議措施限制應符合歐盟法規,且具必要性並合於比例,隱私保護更是關鍵,參酌該指引搭配EDPS於2017年發布之「必要性工具包」(Necessity Toolkit),將使決策者所做出的決策充分保護基本權利。

新加坡公布「於安全性應用程式負責任地利用生物特徵識別資料指引」協助組織合理利用生物特徵識別資料

  新加坡個人資料保護委員會(Singapore Personal Data Protection Commission, PDPC)於2022年5月17日,公布「於安全性應用程式負責任地利用生物特徵識別資料指引」(Guide on the Responsible Use of Biometric Data in Security Applications),協助物業管理公司(Management Corporation Strata Title, MCST)、建築物及場所所有者或安全服務公司等管理機構,使各管理機構更負責任地利用安全攝影機和生物特徵識別系統,以保護蒐集、利用或揭露的個人生物特徵識別資料。   隨著安全攝影機等科技應用普及化,管理機構以錯誤方法處理個人生物特徵識別資料之情形逐漸增多,因此PDPC發布該指引供管理機構審查其措施。其中包括以下重點: (1)定義生物特徵識別資料包含生理、生物或行為特徵,及以此資料所建立之生物特徵識別模版; (2)說明維安攝影機及生物特徵識別系統運用所應關鍵考量因素,如避免惡意合成生物特徵之身分詐欺、設定過於廣泛而使系統識別錯誤等情形,並舉例資料保護產業最佳範例,如資料加密以避免系統風險、設計管理流程以控管資料等; (3)說明生物特徵識別資料在個資法之義務及例外; (4)列出實例說明如何安全監控之維安攝影機,並提供佈署建築物門禁或應用程式存取控制指引,例如以手機內建生物識別系統管理門禁,以取代直接識別生物特徵,並有提供相關建議步驟及評估表。   該指引雖無法律約束力,仍反映出PDPC對於安全環境中處理生物特徵識別資料之立場。而該指引目前僅針對使用個人資料的安全應用程式之管理機構應用情境,並未涵蓋其他商業用途,也未涵蓋基於私人目的使用安全或生物特徵識別系統之個人,如以個人或家庭身分使用居家高齡長者監控設備、住宅生物特徵識別鎖等應用情境。

TOP