英國資訊委員辦公室(Information Commissioner’s Office,ICO)認定知名共享公司Uber未能在網路攻擊期間保護客戶的個人資料,故處以罰款385,000英鎊。
ICO調查發現Uber的諸多過失,包含系統存有一系列原可避免的數據安全漏洞,使得攻擊者可透過Uber美國母公司旗下所營運的雲端儲存系統,下載大約270萬筆英國客戶個人資料,例如全名、電子郵件及電話號碼等。該事件亦影響了Uber在英國8萬多名司機的相關營運紀錄,如旅程詳情及支付金額。然而,受影響的客戶和司機竟達一年多未被告知此個資外洩事故。相反的,Uber反而向攻擊者妥協並支付了10萬美元,以銷毀被盜取的數據。
ICO認為,這不僅為Uber資料安全之問題,且當時未採取任何措施通知可能受影響的人,或對其提供任何協助,已完全忽視受害客戶和司機之權益。而對攻擊者支付贖金後即保持沉默,亦非對於網路攻擊之適當反應,Uber未完善的數據保護措施,以及隨後的決策與行為,反將可能會加劇受害者權益的受損。
因此,ICO認為該事件已嚴重違反了英國1988年資料保護法(Data Protection Act 1998, DPA)第7條的原則,有可能使受影響的客戶和司機面臨更高的詐欺風險,故從嚴判處Uber高達385,000英鎊罰款。
2024年3月27日,美國商務部國家電信和資訊管理局(National Telecommunications and Information Administration, NTIA)發布「人工智慧問責政策報告」(AI Accountability Policy Report),該報告呼籲對人工智慧系統進行獨立評估(Independent Evaluations)或是第三方評測,期待藉此提高人工智慧系統的透明度。 人工智慧問責政策報告就如何對人工智慧系統進行第三方評測提出八項建議作法,分別如下: 1.人工智慧稽核指引:聯邦政府應為稽核人員制定適合的人工智慧稽核指引,該指引須包含評估標準與合適的稽核員證書。 2.改善資訊揭露:人工智慧系統雖然已經應用在許多領域,但其運作模式尚缺乏透明度。NTIA認為未來可以透過類似營養標籤(Nutrition Label)的方式,使人工智慧模型的架構、訓練資料、限制與偏差等重要資訊更加透明。 3.責任標準(Liability Standards):聯邦政府應盡快訂定相關責任歸屬標準,以解決現行制度下,人工智慧系統造成損害的法律責任問題。 4.增加第三方評測所需資源:聯邦政府應投入必要的資源,以滿足國家對人工智慧系統獨立評估的需求。相關必要資源如: (1)資助美國人工智慧安全研究所(U.S. Artificial Intelligence Safety Institute); (2)嚴格評估所需的運算資源與雲端基礎設施(Cloud Infrastructure); (3)提供獎金和研究資源,以鼓勵參與紅隊測試的個人或團隊; (4)培養第三方評測機構的專家人才。 5.開發及使用驗證工具:NTIA呼籲聯邦機關開發及使用可靠的評測工具,以評估人工智慧系統之使用情況,例如透明度工具(Transparency Tools)、認驗證工具(Verification and Validation Tools)等。 6.獨立評估:NTIA建議聯邦機關應針對高風險的人工智慧類別進行第三方評測與監管,特別是可能侵害權利或安全的模型,應在其發布或應用前進行評測。 7.提升聯邦機關風險管控能力:NTIA建議各機關應記錄人工智慧的不良事件、建立人工智慧系統稽核的登記冊,並根據需求提供評測、認證與文件紀錄。 8.契約:透過採購契約要求政府之供應商、承包商採用符合標準的人工智慧治理方式與實踐。 NTIA將持續與利害關係各方合作,以建立人工智慧風險的問責機制,並確保該問責報告之建議得以落實。
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