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:
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」
美國資安事件頻傳,美國 8/30 驚傳電信及電報公司( AT & T )購物網站中之顧客消費資料遭駭客竊取事件。 AT & T 發言人表示工程師在發現異狀後一個小時內關閉該網站並已採取相關保護措施,據 AT & T 估計約 1 萬 9 千名在該網頁上以信用卡消費的顧客機密資料已外流,目前該公司正進行通知客戶之動作,並聯繫相關信用卡公司,期能將對顧客之損害降至最低。 AT & T 通知當事人之作法,符合美國立法之趨勢。目前美國除了部分州已經通過立法要求資料持有業者必須將資料外洩事件告知當事人外,今年 7 月 19 日 Virginia 州議員 Thomas Davis 亦提出美國聯邦法典第 44 編( title 44 )修正提案,該提案通過後將強化美國聯邦法典中對於個人資料外洩時資料收集者之告知義務,以避免當事人因此蒙受損失。 雖然法規要求漸趨嚴格、完整,但長期關注隱私權問題之 Privacy Rights Clearinghouse 估計,美國自去年 2 月起至今年 8 月底止,約有 9100 萬人次之機密資料遭到竊取,換言之,約 1/3 的美國人機密資料曾遭竊取或外洩,網際網路與駭客技術的發展使得機密資料今日已不再機密了。
FDA發佈人工智慧/機器學習行動計畫美國食品藥物管理署(U.S. Food & Drug Administration, FDA)在2021年1月12日發布有關人工智慧醫療器材上市管理的「人工智慧/機器學習行動計畫」(Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan)。該行動計畫的制定背景係FDA認為上市後持續不斷更新演算法的機器學習醫療器材軟體(Software as Medical Device, SaMD),具有極高的診療潛力,將可有效改善醫療品質與病患福祉,因此自2019年以來,FDA嘗試提出新的上市後的監管框架構想,以突破現有醫療器材軟體需要「上市前鎖定演算法、上市後不得任意變更」的監管規定。 2019年4月,FDA發表了「使用人工智慧/機器學習演算法之醫療器材軟體變更之管理架構—討論文件」(Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine earning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) - Discussion Paper and Request for Feedback)。此一諮詢性質的文件當中提出,將來廠商可在上市前審查階段提交「事先訂定之變更控制計畫」(pre-determined change control plan),闡明以下內容:(1)SaMD預先規範(SaMD Pre-Specification, SPS):包含此產品未來可能的變更類型(如:輸入資料、性能、適應症)、變更範圍;(2)演算法變更程序(Algorithm Change Protocol, ACP):包含變更對應之處理流程、風險控制措施,以及如何確保軟體變更後之安全及有效性。 根據「人工智慧/機器學習行動計畫」內容所述,「事先訂定之變更控制計畫」構想被多數(包含病患團體在內)的利害關係人肯認,並於相關諮詢會議當中提出完善的細部建言。FDA將根據收到的反饋意見,於2021年以前正式提出有關人工智慧/機器學習上市後監管的指引草案(Draft Guidance),並持續研究提高演算法透明度、避免演算法偏見的方法。
澳洲數位轉型局12月發布《政府負責任使用人工智慧政策2.0》,以強化公部門之AI風險管理2025年12月初,澳洲數位轉型局(Digital Transformation Agency,下稱DTA)發布《政府負責任使用AI政策2.0》(Policy for the responsible use of AI in Government 2.0),旨在進一步強化公部門在AI的透明度、問責性與風險管理能力,於2025年12月15日生效,取代 2024年9月實施的過渡版本。 一、適用範圍 政策適用於所有非企業型聯邦實體(Non-corporate Commonwealth entities),即不具獨立法人地位、直接隸屬於政府的機關或單位。企業型聯邦實體則被鼓勵自願遵循。政策定位為「補充與強化既有法制」,非另訂獨立規範,因此在實務中須與公務員行為準則、資安規範及資料治理制度併行適用。 二、政策重點 在政策施行的12個月內,適用機關須完成以下要求,以確保落實AI治理架構: (一)制度建置 1. AI 透明度聲明:機關須在政策生效後 6 個月內發布「AI 透明度聲明」,公開 AI 使用方法與現況。聲明中須說明機關風險管理流程、AI 事件通報機制及內外部申訴管道,確保使用過程透明、可追蹤。 2. 人員指定與培訓: 機關須指定制度問責人員(Accountable officials)以及AI使用案例承辦人(Accountable use case owners)。 所有員工皆須進行關於負責任使用AI的培訓,機關並依員工職務權責提供個別員工進階訓練。 3. 建立內部AI使用案例註冊清單(Internal AI use case register),以供後續追蹤 該清單至少包含: (1)使用案例負責人(Accountable use case owners):記錄並持續更新範疇內 AI 使用案例的指定負責人。 (2)風險等級(Risk rating):AI使用案例的風險等級資訊。 (3)異動紀錄:當使用案例的風險評級或負責人變更時,須即時更新清單。 (4)自定義欄位:各機關可根據其需求,自行增加欄位。 (二)AI 使用案例範疇判斷 機關須在評估所有新案例,依以下特徵判斷AI應用是否屬於「範疇內(In-scope)」的應用: 1.對個人、社群、組織或環境造成重大損害。 2.實質影響行政處分或行政決策。 3.在無人工審查的情況下,大眾將直接與AI互動或受其影響。 4.涉及個人、敏感資料等資訊。 (三)進階風險評估 依AI影響評估工具(Impact Assessment Tool)針對公眾近用權;不公平歧視;加重刻板印象;損害人、組織或環境;隱私顧慮;資料敏感之安全顧慮;系統建置之安全顧慮;公眾信任等8類別,加以判斷範疇內AI應用,若有任一類別被評為「高風險」,即判定為「高風險」;若所有類別中最高的分數為「中風險」,則整體判定為中風險。 判定為中、高風險之AI應用,均需進行全面審核。中風險須列出所有中風險項目及其控管措施,主要為內部控管;而高風險則要求向DTA報告,且每年至少進行一次全面審核與風險再評估。 澳洲欲透過發布AI透明度聲明、更新AI使用案例註冊清單、強制執行AI應用之風險評估及人員培訓,確保公部門對AI的負責任使用與問責。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》,落實AI資料管理與追蹤。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
馬爾他政府針對電子商務法之建議修法內容尋求公眾意見馬爾他競爭力暨通訊部 (Ministry for Competitiveness & Communications, MCMP) 部長 Censu Galea 九月二日公布了「電子商務法」建議修法內容之公開諮詢文件。部長特別強調了電子商務的重要性,尤其對地理位置孤立的島國如馬爾他,電子商務更能有效克服其競爭力上的缺憾。 馬爾他「電子商務法」 自 2002 年生效以來,該國的電子商務呈現蓬勃發展之勢,亦達到 為資訊社會鋪路之目的 。 此次修法建議欲建立一輕度但有效的管理機制,此機制不但能確保網路服務提供者切實遵循法律義務,並加強了消費者權益的保護。另外,此修法建議也計劃完整移植歐盟電子商務指令及電子簽章指令之規定。 馬爾他通訊局 (Malta Communications Authority, MCA) 身為修法建議中的主管機關,將獲授權得於法庭外調解網路服務提供者與消費者間之爭議。 該修法建議亦設計相關措施,確保在馬爾他成立的資訊社會服務提供者不受不必要的官僚體系而阻礙發展。在馬爾他設立之資訊社會服務提供者不論其在何國提供服務,都將只受馬爾他法律規範。再者,這些服務也不必經過任何形式的許可。 該修法建議亦要求網路服務提供者必須揭露基本資訊,讓客戶了解其交易對象,並維持網路交易過程一定的透明度。