英國金融行為監督總署公布《加密資產指引》諮詢文件
英國金融行為監督總署（Financial Conduct Authority, FCA）與英國財政部、英格蘭銀行於2018年3月共同組成「加密資產專案小組」（Cryptoasset Taskforce），為英國政府「金融科技產業戰略」（Fintech Sector Strategy）之一環。2019年1月23日，FCA公布《加密資產指引》（Guidance on Cryptoassets）諮詢文件，除在配合加密資產專案小組之調查、研究外，亦在於落實FCA作為金融監理主管機關，盤點及釐清法規適用之職責，以妥適因應金融科技發展。公眾意見徵集期間至2019年5月4日，FCA並預計在同年夏季提出最終版本的報告。
依據《加密資產指引》，FCA臚列了四項監理代幣（token）可能的法源依據，包含：
（1）受監管活動指令（Regulated Activities Order）下的「特定投資項目」。
（2）歐盟金融工具市場指令II（MiFID II）下的「金融工具」。
（3）電子貨幣條例（E-Money Regulations）下之「電子貨幣」。
（4）支付服務條例（Payment Services Regulations）。
由於加密資產市場與分散式記帳技術發展迅速，參與者迫切需求更清晰之監理規範，包含交易匯兌、主管機關等，避免因誤觸受管制之活動（regulated activities）而遭受裁罰。其次，FCA亦希望能強化消費者保護，依照加密資產商品類型，讓消費者知道可以尋求何種法律上之保障。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
杜冠穎
法律研究員 編譯整理
FINANCIAL CONDUCT AUTHORITY [FCA], CP19/3: Guidance on Cryptoassets (2018), https://www.fca.org.uk/publications/consultation-papers/cp19-3-guidance-cryptoassets (last visited Feb. 27, 2018)
FINANCIAL CONDUCT AUTHORITY [FCA], Guidance on Cryptoassets (Consultation Paper) (2018), https://www.fca.org.uk/publication/consultation/cp19-03.pdf (last visited Feb. 27, 2018)
日本國家網路安全辦公室（国家サイバー統括室）於2026年3月5日，代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」（Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations）之國際文書（下稱本文書），並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局（Australian Signals Directorate，簡稱ASD）之澳洲網路安全中心（Australian Cyber Security Centre，簡稱ACSC）主導訂定，主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織，揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性，並就AI開發或採購階段，組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家，除了日本與澳洲以外，也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時，應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環，同時評估產品或服務之整體生命週期風險，不應著重於單一技術，而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌，包括特定關係事業者、活用AIBOM（AI物料清單，主要用來記錄AI模型相關資產與資訊，提供快速定位與管控AI問題模型功能）或SBOM（軟體物料清單，主要記錄軟體相依元件，用於漏洞管理與供應鏈透明度）、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險，進行漏洞管理，以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類：AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施（含硬體），以及第三方服務，本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險，其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面，以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外，本文書也針對各類風險提出可行的因應方法，例如： 1.數據面：需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面：需從可信來源取得透明模型，實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面：需做完整性驗證、元件審核，並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面：需確認設備無惡意內容，並在網路中適當分區。 5.第三方服務面：需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說，日本已意識到國家網路安全治理下，針對AI、機器學習的安全，不單是模型安全，而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書，不僅強化國際合作，同時建立供應鏈網路安全共識，因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰，從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法，作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作，提升國家網路安全治理之作法，值得我國未來借鏡參考。
日本針對國外職業電競選手核發娛樂類簽證日本近年來對於線上遊戲對戰之電子競技活動的觀戰人數逐漸上升，而由於職業電競選手在赴日參加比賽時，會因為獎金收入而面臨申請簽證上的困擾，為了能更有效吸引世界一流選手前日本參賽，實有必要對相關行政程序進行修正。 而根據日本權威經財經媒體「日本經濟新聞」之報導，日本法務省將針對以參加線上遊戲比賽賺取獎金為業的電子競技選手，在入境日本以核發「娛樂類簽證」之方式解決前揭問題，同時透過審查國外選手在母國參與電競活動的實際成績，以防止出現利用此漏洞不法滯留日本之問題。 對於法務省此項決定，日本電玩遊戲相關媒體多以「電競選手待遇將比照運動選手」為題進行報導。然而經查日本法務省針對外國人之入境簽證，依其入境之目的區分為高度專門職、教授教育、藝術文化、宗教、採訪、經營、留學等十六種，而職業運動員簽證事實上並非單一獨立類別，而係與歌唱、舞蹈、演奏、電影製作、商業攝影、商業錄音等共通歸類為「娛樂類簽證」之下，因此日本法務省此一作法是否果真代表在簽證核發一事，已將職業電競選手視為職業運動員，尚難有具體結論。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）」
從國內外實務見解談企業對員工之電子郵件監控 加州立法機關提出社群媒體青少年成癮法草案，促進兒童身心福祉社群媒體是溝通資訊之重要工具。但部分社群媒體向用戶投放易使人成癮的資訊，對兒童和青少年福祉形成重大風險。據此緣由，美國加州立法機關於2024年1月29日提出社群媒體青少年成癮法草案（Social Media Youth Addiction Law），規定社群媒體除非能合理確定用戶非未成年人，或取得未成年用戶家長同意，否則不得向用戶提供易使人成癮的資訊。 該草案將網路或應用程式中，依用戶特徵或習慣，優先顯示的多片段資訊，定義為易使人成癮的資訊（addictive feed）。除非該資訊符合以下例外條件： (1) 用戶用以搜尋資訊的關鍵字不會被使用的設備記憶，且該資訊與用戶過去的社群媒體使用行為無關。 (2) 是因用戶隱私設定、設備規格、未成年人限制而呈現的資訊。 (3) 是因用戶明確要求而提供，且不易使人成癮的資訊。 (4) 是用戶間直接且非公開之通訊組成的資訊。 (5) 是同一資訊來源，且在音檔或影片形式下，不會自動連續播放的資訊。 該草案亦規定投放易使人成癮資訊的社群媒體，不得在深夜至凌晨時段、上學至放學時段，以及開學期間的週一到週五，向未成年用戶發送通知，除非已取得未成年用戶家長同意。 最後，該草案規定投放易使人成癮資訊的社群媒體每年向公眾揭露未成年用戶總數量、家長同意接收易成癮資訊的未成年用戶數量等資訊。該規定有利大眾監督社群媒體對法規之遵循情況，並促進社會對兒童、青少年身心健康的關心。