2019年1月22日,歐盟執委會(European Commission)、歐洲議會(European Parliament)與歐盟理事會(Council of the EU)就修正「公部門資訊再利用指令」(The Directive on the re-use of public sector information,PSI Directive)的提案達成協議。歐洲議會則於4月4日通過提案,待歐盟理事會簽署正式的指令。
PSI Directive經過2003年制定(Directive 2003/98/EC)、2013年修正(Directive 2013/37/EU),於2017年為了履行指令規定的定期審查義務,召開了公眾線上諮詢,之後歐盟執委會根據諮詢結果及對指令的影響評估,於2018年4月25日通過修訂指令的提案,並於2019年1月達成協議。
此次修正將該指令更名為「開放資料與公部門資訊指令」(The Directive on the Open Data and Public Sector Information,以下稱新指令),預計能排除目前仍存在的公部門資訊取得障礙,並且要求將政府資助研究所產出的研究資料(publicly funded research data)也開放給公眾。此次修正的重點內容如下:
1、所有依據國家取用文件規定(national access to documents rules)下可取用的公部門資訊,原則上可以免費再利用,或者公部門可以收取為了提供、傳播資料所產出的費用,但該費用以不超過邊際成本(marginal costs)為限。這項改變,將使更多的中小企業和新成立公司能順利進入資料經濟市場。
2、新指令特別指出統計資料或地理空間資料屬於高價值資料集(high-value datasets),這些資料集具有高商業潛力,可以加速各種資訊產品或增值服務的產出,例如人工智慧。而新指令特別要求這些資料集應免費提供、使機器可讀,且透過應用程式介面(APIs)使他人能取用。但經評估後發現免費提供會造成市場競爭扭曲時,則不在此限。
3、關於公營事業及公共運輸所產生的有價值資料,不在現行PSI Directive規範範圍內,而各國對於是否必須提供資料有著不同的規定,但現在都必須依照新指令的規定使公眾可以免費再利用,不過仍可設定合理規費來收回相關行政費用。
4、有些公部門與私人企業制定了複雜的資料協定,導致公部門資訊被壟斷,新指令則要求各會員國應落實資訊透明,以及限制公部門與私部門訂立排除其他人可再利用公部門資訊的協定。
5、促進公部門資訊以動態即時資料方式發布,並透過使用者介面(APIs)使更多動態即時資料能被使用。而這也將使企業發展創新產品或服務,例如行動APP。
6、關於政府資助的研究,新指令將促進「政府資助研究而產出的研究資料」能更容易的被再利用,故各成員國被要求建立一致的再利用政策,使這些研究資料能透過資料庫(repository)被開放取用(open access),包含先前已經存入該資料庫的資料。
總而言之,本次修正將能夠降低中小企業進入市場的障礙,並增加公部門資訊的透明度和即時流通,也使公營事業資訊及政府出資研究所產出的研究資料能納入開放資料的範疇。
美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standard and Technology, NIST)2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」(Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile),補充2023年1月發布的AI風險管理框架,協助組織識別生成式AI(Generative AI, GAI)可能引發的風險,並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括: 1.化學、生物、放射性物質或核武器(chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN)之資訊或能力:GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術,以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容:GAI在回應輸入內容時,常自信地呈現錯誤或虛假內容,包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容:GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容,或美化暴力內容。 4.資料隱私:GAI訓練時需要大量資料,包括個人資料,可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響:訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化(homogenization):GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象,例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時,產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動:可能涉及系統與人類互動不良的風險,包括過度依賴GAI系統,或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性:GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容,從而破壞資訊完整性,降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全:可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊,或幫助發現新的資安風險,擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權:若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料,可能導致侵權,或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容:可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加,進而造成隱私、心理、情感,甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合(component integration):購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時,若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查,可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。 為解決前述12項風險,本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議,期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。
世界運動禁藥管制機構預計於 2027 實施新個人資料保護國際標準(ISDP)世界運動禁藥管制機構預計於 2027 實施新個人資料保護國際標準(ISDP) 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年07月25日 世界運動禁藥管制機構(World Anti-Doping Agency,下稱 WADA)於 2025 年 12 月 1 日至 5 日在韓國釜山舉行第六屆世界運動禁藥管制大會,通過《2027 年世界運動禁藥管制規約》及配套的各項國際標準。大會將 2009 年施行的《隱私與個人資訊保護國際標準》(International Standard for the Protection of Privacy and Personal Information,下稱ISPPPI)更名並改版為《資料保護國際標準》(International Standard for Data Protection,下稱ISDP),預計於 2027 年 1 月 1 日生效[1]。 壹、事件摘要 ISDP 是 WADA 世界運動禁藥管制計畫下的強制性國際標準,其第 1.0 條「導論與範圍」載明,本標準由 WADA 專家參考小組納入經濟合作暨發展組織(OECD)1980 年《隱私保護及個人資料跨國流通指導綱領》、歐洲理事會《個人資料自動化處理之個人保護公約》(第 108+ 號公約)、亞太經濟合作(APEC)隱私保護綱領、《歐洲聯盟基本權利憲章》、歐盟《一般資料保護規則》(General Data Protection Regulation,下稱 GDPR),以及其他國際與區域資料保護規範及判例所擬定[2]。其目的在確保運動禁藥管制組織(Anti-Doping Organization,下稱 ADO;我國為財團法人中華運動禁藥防制基金會〔Chinese Taipei Anti-Doping Agency,CTADA〕)及其第三方代理人處理個人資料時,對運動員與運動員輔助人員採取適當、充分且有效的隱私保護。 貳、重點說明 ISDP 全文分為兩部分,第一部分為導論與範圍、規約相關條文及解釋,第二部分為個人資料處理標準,計第 4 條至第 12 條共九條,並附「附件 A:保存期間」。以下依規範定位、隱私始於設計、法律依據、資料分享與委外、安全維護,以及告知、保存與當事人權利六個層次,說明本次改版的重點與差異。 一、規範定位:以較嚴者為準 ISDP 就其與內國法的關係採「較嚴者為準」,要求高於 ADO 所在地資料保護法時,ADO 仍須遵循 ISDP(第 4.1 條);反之內國法要求更高時,ADO 應確保其處理符合所有適用法律(第 4.2 條)。問責面向則要求 ADO 能證明其個資處理確依本標準辦理,並以相應的內部政策與程序作為證明方法(第 4.3 條);另須指定專責人員負責遵循本標準及所有適用的隱私與資料保護法令,並將其聯絡資訊主動提供予當事人(第 4.4 條)。相較 2021 年 ISPPPI 僅要求當事人請求時提供該人員姓名與聯絡方式(2021 年版第 4.5 條),本次改版轉為主動揭露,並與第 8 條告知義務相互銜接。 二、隱私始於設計原則之操作化 本次改版新增第 5 條「落實隱私始於設計」(Implementing Privacy-by-Design),將散見的紀錄、風險評估與資料正確性義務整併: 1.在設計或改版階段及個人資料生命週期全程,評估處理活動是否符合 ISDP 第二部分各項標準,並就評估所發現的風險採行必要或適當的減輕措施,包括額外的安全控制與資料最少化等技術及組織措施(第 5.1 條); 2.維持並更新處理活動紀錄,載明處理目的、個人資料類型、當事人類別、可能受領人類別、ADO 與受領人的角色,以及所適用的技術與組織安全措施(第 5.2 條第 a 款); 3.評估並於必要時檢視處理所生的風險,並採行措施降低個人資料侵害及其他資料保護風險(第 5.2 條第 b 款); 4.處理特種個人資料時,應依適用隱私與資料保護法令及本標準所定特別保障或程序辦理(第 5.3 條); 5.採行措施確保所處理個人資料正確、完整並保持更新,對知悉不正確或不準確的個人資料應儘速更正或修正(第 5.4 條)。 三、處理的法律依據:同意非唯一,亦非絕對 ADO 處理個人資料的前提,是具備有效的法律依據,包括履行法定義務、執行公益任務、基於重大公共利益或公共衛生之必要、履行契約,或保護當事人重大利益(第 7.1 條第 a 款);於許可範圍內亦得以當事人同意為依據(第 7.1 條第 b 款)。而且除有依據之外,處理須限於相關且相稱的目的範圍;以同意為依據者,並有其要件與例外: 1.ADO 僅得於相關且相稱的範圍內,為《規約》或各項國際標準所許可的目的,或於法律、強制法律程序所要求,或為行使、防禦法律請求所必要時,處理個人資料(第 6.1 條);明文所列以外的處理並非一律禁止,但須進行資料保護風險評估,衡酌該處理對反禁藥工作的有效性,並採行所辨識的風險減輕措施後,始得為之(第 6.2 條);此為 2021 年 ISPPPI 所無的新增關卡。 2.以同意為依據者,該同意須屬知情、自願、特定且明確(第 7.1 條第 b 款);且應告知當事人拒絕同意可能招致的不利後果(第 7.2 條第 a 款)。 3.為展開或進行疑似違規的分析或調查、進行或參與相關程序、確立、行使或防禦法律請求,或遵循法律或強制法律程序所必要者,縱當事人拒絕或事後撤回同意,ADO 對其個資的處理仍可能屬必要,除適用法律另有禁止外不受影響(第 7.2 條第 b 款)。 4.以同意作為處理特種個人資料的依據時,須取得明示同意(第 7.3 條)。當事人因年齡、心智能力或法律承認的其他正當理由無法自行同意者,得由法定代理人、監護人或其他有權代理人代為同意,並代為行使第 12 條所定權利(第 7.4 條)。 四、資料分享與委外控制 ISDP 將 ADO 得與他人分享個人資料的情形限於三種:依《規約》或各項國際標準所許可的目的、依第 7 條取得當事人明示且有效的同意且不違反適用法律,或法律、強制法律程序所要求,或為確立、行使及防禦法律請求所必要(第 9.1 條)。除符合三種情形之一外,ADO 仍須遵守其他各項標準,特別是以受分享之人具知情必要、具備有效法律基礎且個人資料安全獲確保為前提,此並明文及於與執法機關、政府或其他機關的分享(第 9.2 條)。2021 年 ISPPPI 原僅就對其他 ADO 的揭露,要求受領方能證明其取得個資的權利、權限或需要(2021 年版第 8.2 條),本次改版將知情必要、法律基礎與安全確保三項要件一體適用於所有分享對象,並明文納入執法與政府機關,屬既有條文的增修與擴充。 於委由第三方代理人處理時,ISDP 要求 ADO 應選擇能就技術性與組織性安全措施提供充分保證的代理人(第 9.3 條第 a 款),並以適當的控制,包括契約與技術控制,保護所分享的個人資料,並確保代理人僅為 ADO 或在其受託、委任範圍內處理個資(第 9.3 條第 b 款)。 五、安全維護:知情必要與特種個資的更高門檻 ADO 應採行實體、組織、技術、環境等一切必要的安全保障措施,以防止個人資料侵害事件發生(第 10.1 條);就個人資料的內部管理,ISDP 並具體要求: 1.確保近用個人資料的人員符合知情必要、與其角色職責相稱,受完全可執行的契約或法定保密義務拘束,並已就保密必要與 ADO 的政策程序接受資訊提供及訓練(第 10.2 條); 2.安全措施應反映所處理個資的敏感程度,對特種個人資料採更高層級的安全措施,以對應其侵害對當事人所生的較高風險(第 10.3 條); 3.發生可能重大影響個人權利利益的侵害事件時,應於知悉侵害細節後不遲延告知受影響當事人,說明侵害性質、可能的負面後果與已採或將採的補救措施,並通知依第 4.4 條指定的專責人員,並保存侵害事件、其影響與補救作為的紀錄(第 10.4 條)。 六、告知、保存與當事人權利 ISDP 於告知、保存與當事人權利面向,課予 ADO 相當細膩的義務: 1.告知事項(第 8.1 條):涵蓋蒐集個資的 ADO 身分與依第 4.4 條指定人員的聯絡方式、可能處理的個資類型、利用目的、可能受領人類別(含 WADA 等 ADO 及可能位於運動員參賽、訓練或旅行所在他國的第三方代理人)、於適用法律許可下可能公開揭露的情形與情境(如違規處置的公開)、當事人依本標準或其他法律所享權利及行使方法、依第 12.5 條提出申訴的程序及向資料保護主管機關申訴的可能、儲存期間或其判斷標準,以及為確保處理公平所必要的其他資訊。 2.告知時點與方式(第 8.2 條、第 8.3 條):原則上應於蒐集前或蒐集時告知;自第三方而非直接自當事人取得個資者,除他方已告知外,應儘速且不遲延告知。告知可能危及反禁藥調查或損及反禁藥程序完整性者,得例外遲延或暫停,但須適當記載理由,並於合理可行時儘速提供。告知並須以當事人易於理解的方式與格式、清晰淺白的用語為之,並斟酌其年齡、相關障礙及當地慣行與具體情境。 3.保存期間(第 11 條及附件 A):附件 A 以「模組/資料類型」、「保存期間」、「說明」三欄呈現,並就基本與身分資料、行蹤申報、治療用途豁免(TUE)、檢測、實驗室與運動員生物護照管理單位(APMU)紀錄、結果管理、調查、教育八類紀錄模組訂定最長保存期間;落在附件 A 範圍外者,ADO 應自訂明確的保存期間或判斷標準(第 11.2 條)。個人資料一旦不再具正當理由即應刪除、銷毀或匿名化,特種個資的保存須具更強而有力的理由(第 11.3 條),並應訂定安全保存及最終銷毀或匿名化的計畫與程序(第 11.4 條)。保存期間僅於法律明文許可、法律或強制法律程序要求、有繫屬或可合理預期的違規、調查或其他法律程序、當事人明示有效同意,或附件 A 另有規定等情形,始得延長(第 11.5 條),且決定延長者須另行評估資料保護風險並採行減輕措施(第 11.6 條)。 4.賦予當事人查閱與申訴權利:當事人有於一個月內取得複本的權利(第 12.1 條),並得請求更正、封鎖或刪除(第 12.4 條);ADO 拒絕近用應儘速以書面告知理由(第 12.3 條);已將個資揭露予另一 ADO 者,應將更正等變更告知該組織;當事人得向 ADO 提出申訴,ADO 須訂有公平公正處理申訴的書面程序;未能妥適解決者,得通知 WADA,由 WADA 依《簽署方規約遵循國際標準》處理,且不排除當事人向有權的資料保護主管機關提出申訴,ADO 並應配合該機關調查(第 12.5 條)。 參、事件評析 運動產業的高度敏感運動員個人生物資料,正因數位科技的運用而快速累積,國際運動組織自訂資料治理規範已成常態。國際職業足球員協會(Fédération Internationale des Associations de Footballeurs Professionnels,FIFPRO)早於 2022 年 9 月即與國際足球總會(FIFA)合作發布《球員資料權利憲章》(Charter of Player Data Rights),以 GDPR 為基礎,列舉職業球員就其表現、健康及生物特徵資料所享的知情、近用、撤回同意、限制處理、可攜、更正、申訴與刪除八項權利[3]。ISDP 雖只拘束我國 CTADA 的禁藥檢測,卻是國際運動組織對標 GDPR 與最新國際個資保護規範的近期共識,適可作為運動部提供運動產業個資管理指引的藍本。 尤其,近期運動治理場域接連出現運動員個資爭議事件,歐盟法院於 2026 年 7 月 14 日就 C-474/24 案作成判決,認於網路公告違規運動員姓名、禁賽期間及理由,雖原則上不牴觸 GDPR,但公告機關須於公告前就相關利益個別權衡並符合比例原則,尤其公告期間的長度;運動員並須能於公告前向資料保護主管機關提起預防性申訴[4];加拿大隱私專員公署(Office of the Privacy Commissioner of Canada,OPC)就 WADA 所轄運動員個資被用於性別審查一案進行調查後,於 2026 年 3 月與 WADA 簽訂合規協議,WADA 雖未承認違法,仍承諾自 2027 年 1 月 1 日起將 ADAMS 系統的運動員個資限於反禁藥目的[5];國際奧會則於 2026 年 3 月通過女子組資格政策,自 2028 年洛杉磯奧運起,採以一次性 SRY 基因篩檢認定資格[6]。這三起爭議,分別指向告知未涵蓋公開揭露、目的外利用僅設限制而無事前風險評估、基因雖列特種個資卻缺乏依風險決定是否事前把關的機制。ISDP 所要求的隱私始於設計、處理風險評估、目的限制與分享控制,恰可作為避免同類問題的工具。 ISDP 雖是禁藥組織所訂標準,但內容面向完整、接軌國際,其隱私始於設計、處理活動紀錄、就處理風險所課予的評估義務(含《規約》與各項國際標準明文所列以外的處理及延長保存期間時的風險評估),以及附件 A 依八類紀錄模組分列保存期間與理由的保存排程,均有對應的規範。我國《人工智慧基本法》已於 2025 年 12 月 23 日經立法院三讀通過,全文 20 條,並自 2026 年 1 月 14 日總統公布日施行。該法第 4 條揭示政府推動 AI 研發與應用應遵循的七項原則,其中第 3 款要求應妥善保護個人資料隱私,尊重企業營業秘密,避免資料外洩風險,並促進非敏感資料的開放及再利用[7]。當運動與健康數據結合 AI 分析、敏感度益增,運動部作為運動產業目的事業主管機關,可循 ISDP 重點為運動員敏感生物資料建立風險導向、產業共通的個資保護制度準繩,既接軌國際標準,落實個資法監督非公務機關的要求,也呼應我國 AI 治理原則。 本文著作權屬財團法人資訊工業策進會科技法律研究所所有,如需引用或轉載,請註明出處。 本文同步刊登於TIPS網站(https://keid.nat.gov.tw/tips/) [1]World Anti-Doping Agency, 2027 International Standard for Data Protection (ISDP), at 2 (2025)(前置說明頁載明 ISPPPI 更名為 ISDP、自 2027 年 1 月 1 日生效),https://www.wada-ama.org/sites/default/files/2025-12/2027_international_standard_for_data_protection_isdp.pdf(最後瀏覽日:2026 年 7 月 25 日);ISDP 於 2025 年 12 月 1 日至 5 日韓國釜山第六屆世界運動禁藥管制大會通過,見 WADA, 2025 World Conference on Doping in Sport, https://www.wada-ama.org/en/2025-world-conference-doping-sport-busan(最後瀏覽日:2026 年 7 月 25 日)。 [2] 同前註 1,ISDP 第 1.0 條「導論與範圍」(Introduction and Scope);所列參考規範包含 OECD 1980 年《隱私保護及個人資料跨國流通指導綱領》、歐洲理事會第 108+ 號公約、APEC 隱私保護綱領、《歐洲聯盟基本權利憲章》、GDPR,以及歐洲人權法院 2018 年 1 月 18 日 FNASS and others v. France 判決等。 [3] FIFPRO, Charter of Player Data Rights Launched for Professional Footballers (Sept. 19, 2022), https://fifpro.org/en/supporting-players/competitions-innovation-and-growth/player-performance-data/charter-of-player-data-rights-launched-for-professional-footballers/(最後瀏覽日:2026 年 7 月 25 日)。 [4] Judgment of the Court of Justice of the European Union of 14 July 2026, Case C-474/24, NADA Austria and Others;並見 Court of Justice of the European Union, Press Release, The online publication of the names of professional athletes who have infringed anti-doping rules may be compatible with EU law (July 14, 2026), https://curia.europa.eu/site/upload/docs/application/pdf/2026-07/cp260103en.pdf(最後瀏覽日:2026 年 7 月 25 日)。 [5] Office of the Privacy Commissioner of Canada, Compliance Agreement Between the Privacy Commissioner of Canada and the World Anti-Doping Agency (Mar. 17, 2026), https://www.priv.gc.ca/en/opc-actions-and-decisions/investigations/investigations-into-businesses/2026/2026-wada-ca/(最後瀏覽日:2026 年 7 月 25 日)。 [6] International Olympic Committee, International Olympic Committee Announces New Policy on the Protection of the Female (Women's) Category in Olympic Sport (Mar. 26, 2026), https://www.olympics.com/ioc/news/international-olympic-committee-announces-new-policy-on-the-protection-of-the-female-women-s-category-in-olympic-sport(最後瀏覽日:2026 年 7 月 25 日)。 [7] 人工智慧基本法,2025 年 12 月 23 日經立法院三讀通過,總統中華民國 115 年 1 月 14 日華總一義字第 11500001671 號令制定公布,全文 20 條,自公布日施行;條文見全國法規資料庫,https://law.moj.gov.tw/LawClass/LawAll.aspx?pcode=H0160093(最後瀏覽日:2026 年 7 月 25 日)。
我國去識別化實務發展-「個人資料去識別化過程驗證要求及控制措施」我國關於個人資料去識別化實務發展 財團法人資訊工業策進會科技法律研究所 2019年6月4日 壹、我國關於個人資料去識別化實務發展歷程 我國關於個資去識別化實務發展,依據我國個資法第1條立法目的在個資之隱私保護與加值利用之間尋求平衡,實務上爭議在於達到合理利用目的之個資處理,參酌法務部103年11月17日法律字第10303513040號函說明「個人資料,運用各種技術予以去識別化,而依其呈現方式已無從直接或間接識別該特定個人者,即非屬個人資料,自非個資法之適用範圍」,在保護個人隱私之前提下,資料於必要時應進行去識別化操作,確保特定個人無論直接或間接皆無從被識別;還得參酌關於衛生福利部健保署資料庫案,健保署將其所保有之個人就醫健保資料,加密後提供予國衛院建立健保研究資料庫,引發當事人重大利益爭議,終審判決(最高行政法院106年判字第54號判決)被告(即今衛福部)勝訴,法院認為去識別化係以「完全切斷資料內容與特定主體間之連結線索」程度為判準,該案之資料收受者(本案中即為衛福部)掌握還原資料與主體間連結之能力,與健保署去識別化標準不符。但法院同時強調去識別化之功能與作用,在於確保社會大眾無法從資料內容輕易推知該資料所屬主體,並有提到關於再識別之風險評估,然而應採行何種標準,並未於法院判決明確說明。 我國政府為因應巨量資料應用潮流,推動個資合理利用,行政院以推動開放資料為目標,104年7月重大政策推動會議決議,請經濟部標檢局研析相關規範(如CNS 29191),邀請相關政府機關及驗證機構開會討論,確定「個人資料去識別化」驗證標準規範,並由財政部財政資訊中心率先進行去識別化驗證;並以我國與國際標準(ISO)調和之國家標準CNS 29100及CNS 29191,同時採用作為個資去識別化驗證標準。財政部財政資訊中心於104年11月完成導航案例,第二波示範案例則由內政部及衛生福利部(105年12月通過)接續辦理。 經濟部標準檢驗局目前不僅將ISO/IEC 29100:2011「資訊技術-安全技術-隱私權框架」(Information technology – Security techniques – Privacy framework)、ISO/IEC 29191:2012「資訊技術-安全技術-部分匿名及部分去連結鑑別之要求事項」(Information technology – Security techniques – Requirements for partially anonymous, partially unlinkable authentication),轉換為國家標準CNS 29100及CNS 29191,並據此制訂「個人資料去識別化過程驗證要求及控制措施」,提供個資去識別化之隱私框架,使組織、技術及程序等各層面得整體應用隱私權保護,並於標準公報(107年第24期)徵求新標準之意見至今年2月,草案編號為1071013「資訊技術-安全技術-個人可識別資訊去識別化過程管理系統-要求事項」(Management systems of personal identifiable information deidentification processes – Requirements),主要規定個資去識別化過程管理系統(personal information deidentification process management system, PIDIPMS)之要求事項,提供維護並改進個人資訊去識別化過程及良好實務作法之框架,並適用於所有擬管理其所建立之個資去識別化過程的組織。 貳、個人資料去識別化過程驗證要求及控制措施重點說明 由於前述說明之草案編號1071013去識別化國家標準仍在審議階段,因此以下以現行「個人資料去識別化過程驗證要求及控制措施」(以下簡稱控制措施)[1]說明。 去識別化係以個資整體生命週期為保護基礎,評估資料利用之風險,包括隱私權政策、隱私風險管理、隱私保護原則、去識別化過程、重新識別評鑑等程序,分別對應控制措施之五個章節[2]。控制措施旨在使組織能建立個資去識別化過程管理系統,以管理對其所控制之個人可識別資訊(personal identifiable information, PII)進行去識別化之過程。再就控制措施對應個人資料保護法(下稱個資法)說明如下:首先,組織應先確定去識別化需求為何,究係對「個資之蒐集或處理」或「為特定目的外之利用」(對應個資法第19條第1項第4、5款)接著,對應重點在於「適當安全維護措施」,依據個資法施行細則第12條第1項規定,公務機關或非公務機關為防止個資被竊取、竄改、毀損、滅失或洩漏,採取技術上及組織上之措施;而依據個資法施行細則第12條第2項規定,適當安全維護措施得包括11款事項,並以與所欲達成之個資保護目的間,具有適當比例為原則。以下簡要說明控制措施五大章節對應個資法: 一、隱私權政策 涉及PII處理之組織的高階管理階層,應依營運要求及相關法律與法規,建立隱私權政策,提供隱私權保護之管理指導方針及支持。對應個資法施行細則第12條第2項第5款適當安全維護措施事項「個人資料蒐集、處理及利用之內部管理程序」,即為涉及個資生命週期為保護基礎之管理程序,從蒐集、處理到利用為原則性規範,以建構個資去識別化過程管理系統。 二、PII隱私風險管理過程 組織應定期執行廣泛之PII風險管理活動並發展與其隱私保護有關的風險剖繪。直接對應規範即為個資法施行細則第12條第2項第3款「個人資料之風險評估及管理機制」。 三、PII之隱私權原則 組織蒐集、處理、利用PII應符合之11項原則,包含「同意及選擇原則」、「目的適法性及規定原則」、「蒐集限制原則」、「資料極小化原則」、「利用、保留及揭露限制」、「準確性及品質原則」、「公開、透通性及告知原則」、「個人參與及存取原則」、「可歸責性原則」、「資訊安全原則」,以及「隱私遵循原則」。以上原則涵蓋個資法施行細則第12條第2項之11款事項。 四、PII去識別化過程 組織應建立有效且周延之PII去識別化過程的治理結構、標準作業程序、非預期揭露備妥災難復原計畫,且組織之高階管理階層應監督及審查PII去識別化過程之治理的安排。個資法施行細則第17條所謂「無從識別特定當事人」定義,係指個資以代碼、匿名、隱藏部分資料或其他方式,無從辨識該特定個人者,組織於進行去識別化處理時,應依需求、風險評估等確認注意去識別化程度。 五、重新識別PII之要求 此章節為選驗項目,需具體依據組織去識別化需求,是否需要重新識別而決定是否適用;若選擇適用,則保留重新識別可能性,應回歸個資法規定保護個資。 參、小結 國際上目前無個資去識別化驗證標準及驗證作法可資遵循,因此現階段控制措施,係以個資整體生命週期為保護基礎,評估資料利用之風險,使組織能建立個資去識別化過程管理系統,以管理對其所控制之個人可識別資訊進行去識別化之過程,透過與個資法對照個資法施行細則第12條規定之安全維護措施之11款事項,內化為我國業者因應資料保護與資料去識別化管理制度。 控制措施預計於今年下半年發展為國家標準,遵循個資法與施行細則,以及CNS 29100、CNS 29191之國家標準,參照國際上相關指引與實務作法,於技術上建立驗證標準規範供產業遵循。由於國家標準無強制性,業者視需要評估導入,仍建議進行巨量資料應用等資料經濟創新業務,應重視處理個資之適法性,建立當事人得以信賴機制,將有助於產業資料應用之創新,並透過檢視資料利用目的之合理性與必要性,作為資料合理利用之判斷,是為去識別化治理之關鍵環節。 [1] 參酌財團法人電子檢驗中心,個人資料去識別化過程驗證,https://www.etc.org.tw/%E9%A9%97%E8%AD%89%E6%9C%8D%E5%8B%99/%E5%80%8B%E4%BA%BA%E8%B3%87%E6%96%99%E5%8E%BB%E8%AD%98%E5%88%A5%E5%8C%96%E9%81%8E%E7%A8%8B%E9%A9%97%E8%AD%89.aspx(最後瀏覽日:2019/6/4) 財團法人電子檢驗中心網站所公告之「個人資料去識別化過程自評表_v1」包含控制措施原則、要求事項與控制措施具體內容,該網站並未公告「個人資料去識別化過程驗證要求及控制措施」,故以下整理係以自評表為準。 [2] 分別為「隱私權政策」、「PII隱私風險管理過程」、「PII之隱私權原則」、「PII去識別化過程」、「重新識別PII之要求」。
人工智慧即服務(AI as a Service, AIaaS)人工智慧即服務(AIaaS)之定義為由第三方提供人工智慧(AI)外包服務,其可使個人和公司基於各種目的進行AI相關實驗,同時毋須於初期即大規模投資或承受高度風險。著名之四大AIaaS供應商為Amazon AWS雲端運算服務、Microsoft Azure 雲端運算平台與服務、Google雲服務、以及IBM雲服務。 AIaaS之優點主要有:(1)降低成本:一般公司無須投資軟體、硬體、人員、維護成本以及不同任務之修改成本,AIaaS供應商可供應不同之硬體或機器學習供公司嘗試運用。(2)即用性:AIaaS供應商提供之AI服務為即用性,無須太多專家介入修改即可使用。(3)可擴展性:可由較小之項目開始試驗,逐步擴張調整服務,因此具有戰略靈活性。然而,AIaaS亦有以下潛在缺點:(1)降低安全性:公司必須交付大量資料給AIaaS供應商,因此資料之機密保護與預防竄改即為重要。(2)增加依賴度:若發生問題時,必須等待AIaaS供應商進行處理。(3)降低透明度:由於是即用性之AI服務,對於內部演算法之運作則屬於未知之黑盒子領域。(4)限制創新:因AIaaS供應商所供應之AI服務需一定程度之標準化,因此限制公司創新發展之可能。