「敏感科技」的普遍定義,係指若流出境外,將損害特定國家之安全或其整體經濟競爭優勢,具關鍵性或敏感性的高科技研發成果或資料,在部分法制政策與公眾論述中,亦被稱為關鍵技術或核心科技等。基此,保護敏感科技、避免相關資訊洩漏於國外的制度性目的,在於藉由維持關鍵技術帶來的科技優勢,保護持有該項科技之國家的國家安全與整體經濟競爭力。
各國立法例針對敏感科技建立的技術保護制度框架,多採分散型立法的模式,亦即,保護敏感科技不致外流的管制規範,分別存在於數個不同領域的法律或行政命令當中。這些法令基本上可區分成五個類型,分別為國家機密保護,貨物(技術)之出口管制、外國投資審查機制、政府資助研發成果保護措施、以及營業秘密保護法制,而我國法亦是採取這種立法架構。目前世界主要先進國家當中,有針對敏感科技保護議題設立專法者,則屬韓國的「防止產業技術外流及產業技術保護法」,由產業技術保護委員會作為主管機關,依法指定「國家核心科技」,但為避免管制措施造成自由市場經濟的過度限制,故該法規範指定應在必要的最小限度內為之。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
新加坡資通訊發展局(Infocomm Development Authority, IDA)宣布,自2016年9月15日起,商業政府電子密碼系統(Singapore Corporate Access,簡稱CorpPass)將正式開始運作,此一新的數位身分辨識功能將提供公司或其他法人向政府機關辦理線上業務時使用。企業目前所採用的是複合式的數位身分辨識機制,包括SingPass和E-Services Authorisation System等,而採行單一的辨識系統,除了可以帳密管理上的便利外,也可加強企業對員工應用政府數位服務的管理。 此外,由於像SingPass此類身分辨識機制,因為也可提供個人向政府辦理業務時使用,員工如果同時要利用其辦理公司業務時,就有可能會因為需要分享其個人帳密給同事,而增加了個人隱私上的風險。因此如果採用企業與個人事務分立的登入機制,也能更加保護企業與個人間的資訊安全。 此一制度將由2016年9月到2017年12月之期間內逐步推廣,第一階段推行期,包括新加坡智慧財產辦公室、貿易與工業部、國家環境局及新加坡海關等機關的服務都會採用此一系統,而在與企業參與伙伴與各試用者充分討論,取得相關反饋意見後,將陸續有更多的機關與服務加入此一制度。
美國交通部針對聯邦自駕車政策3.0徵集公眾意見2018年1月10號,美國交通部部長趙小蘭於出席內華達州拉斯維加斯之消費者科技聯盟(Consumer Technology Association)大會時表示,美國交通部正在研擬發布新版之聯邦自駕車政策3.0(Federal Automated Vehicle Policy 3.0, FAVP3.0)以因應自動駕駛技術於未來對安全性、機動性與消費者權益之衝擊。該聯邦自駕車政策3.0將會是一個綜合整體運輸業概況之自動駕駛政策,其將讓自動化運輸系統,包括,車子、貨車、輕軌、基礎設施與港口得以安全的整合。 為了達成上述目的,且讓公眾的意見得以協助辨識美國聯邦法規必須配合修正之部分,並鼓勵更多的創新研發。美國交通部於其網站上也發起了數個自動化車輛技術之意見徵集,讓其能更準確的找出當前美國法規對於自動駕駛技術創新所造成之阻礙。 該意見徵集主要分為四項,第一項是由美國交通部聯邦公路管理局(Federal Highway Administration, FHWA)主管,針對如何將自動駕駛系統整合進入公路運輸系統之資訊徵求書(Request for Information, RFI)。 第二項與第三項則是由聯邦公共運輸局(Federal Transit Administration, FTA)分別針對自駕巴士研究計畫(Automated Transit Buses Research Program)與移除相關障礙所發出之意見徵詢書(Request for Comments, RFC)。 最後一項則是由交通部國家公路交通安全管理局(National Highway Traffic Safety Administration, NHTSA)主管,針對移除自駕車法規障礙所發布之意見徵詢。
奧克蘭市(Oakland)成為美國第三個禁止公部門使用人臉辨識技術的城市近年來,人臉辨識(Face recognition)技術迅速發展,增加便利性的同時,也伴隨了種種隱憂,如:對隱私權的侵害、公部門權力濫用等,是以加州舊金山市(San Francisco)和麻薩諸塞州薩默維爾市(Somerville)分別在今年(2019)5月和6月發布公部門使用人臉辨識技術的相關禁令,加州奧克蘭市(Oakland)並於7月16日跟進,成為美國第三個禁止公部門使用人臉辨識技術的城市。 2018年麻省理工學院曾針對人臉辨識技術的正確率做過研究,其研究結果報告顯示黑人女性辨識錯誤率超過30%,遠不如白人男性;美國公民自由聯盟(American Civil Liberties Union, ACLU)也針對Amazon人臉辨識軟體Rekognition做過測驗,結果該系統竟誤將28名美國國會議員顯示為嫌疑犯,這兩項研究顯示,人臉辨識技術存有極高錯誤率且對種族間存有很大的偏見與歧視。對此奧克蘭市議會主席卡普蘭(Rebecca Kaplan)一項聲明中表示:「當多項研究都指出一項新興技術具有缺陷,且造成寒蟬效應的時候,我們必須站出來」。 卡普蘭並表示:「建立社區和警察間信任與良好關係以及導正種族偏見是很重要的,人臉辨識技術卻反而加深此問題」、「對於隱私權和平等權的保護是最基本的」,故奧克蘭市通過禁止公部門使用人臉辨識技術的法令,原因如下: 人臉辨識系統所依賴的資料集,具高度不準確性。 對於人臉辨識技術的使用與共享,尚缺乏標準。 這項技術本身具有侵犯性,如:侵犯個人隱私權。 政府如果濫用該技術所得之資訊,可導致對弱勢族群的迫害。 雖然目前美國僅有三個城市通過政府機關禁止使用人臉辨識技術的法令,但依照目前的發展狀態,其他的城市甚至州在未來也可能會跟進頒布禁令。
英國推動智慧電網 – 對隱私疑慮的回應與提供用戶能源使用量資訊之規劃