2018年10月4日,澳洲證券投資委員會(Australian Securities and Investments Commission,簡稱:ASIC)與美國商品期貨交易委員會(US Commodity Futures Trading Commission,簡稱:CFTC)簽訂「金融技術創新合作雙邊協議」(Cooperation Arrangement on Financial Technology Innovation’ bilateral agreement,簡稱:協議),該協議內容主要針對未來金融科技(fintech)以及監理科技(regtech)之合作以及相關資訊作交換。
協議內容主要為加強雙方瞭解、識別市場發展趨勢,進而促進金融科技創新,對於運用監理科技之金融產業採取鼓勵的態度。
具體協議內容及相關合作計畫為以下條款:
1. 建立正式合作途徑,其中包含資訊分享,ASIC創新中心與LabCFTC之間的溝通;
2. 協助轉介有興趣於另一管轄權,設立企業之金融科技公司;
3. 促進監管機構定期舉行相關監管會議,討論目前時下發展趨勢,藉以相互學習;
4. 針對非公開資訊及機密資訊,給予監管機構以共享方式流通資訊。
儘管,澳洲與美國已簽訂此協議,惟須注意的地方在於,此協議本質上不具備法律約束力,對監管機構也未加註責任,並強加特定義務,以及未取代任何國內法的法律義務。
雖然,此協議不具任何法律約束力,但美國以及澳洲之金融科技創新產業間已形成一定之默契,以及交叉合作。此種互利合作,使兩國金融創新企業在雙方管轄權下,並且降低跨境成本及加深跨境無障礙性,為兩國監管機構提供最佳執行方式,以及進一步資料之蒐集。
日本於2020年(令和2年)6月12日公告修正「電業法」(電気事業法,以下簡稱新電業法),並預計於2022年(令和4年)4月1日正式施行。本次修正有以下兩個重點:(1)調整電力工作物之定義;(2)新增電力事業之種類,以符合國際技術及市場之變遷。 日本新電業法調整了電力工作物之定義,將儲能設備納入了電力工作物之定義中,日本新電業法下所謂電力工作物係指:「為了發電、儲能、變電、輸電、配電或其他以電力使用為目的而設置之機械、器具、水壩、水道、蓄水池、電路、電線或其他工作物(但船舶、車輛或航空器等,則依其他法令定之)。」此外,日本新電業法也於電力事業之種類下,新增了「特定電力批發業」(特定卸供給業)此一新型電力事業。依日本新電業法對於「特定電力批發業」之定義,所謂「特定電力批發業」,係指:「自其他發電及儲能設備設置者(但不包含發電業者)處聚合其發出或放出之電力而再向售電業、一般輸配電業、輸電業、特定輸電業供應電力者。」又依日本經濟產業省規劃,「特定電力批發業」得自行設置儲能設備,自產消合一之用電戶(prosumer)之儲能設備或發電設備(包含但不限於再生能源)購入電力,並轉而再至電力交易市場向其他售電業者販售電力;但「特定電力批發業」不得直接從發電業者或其他售電業購買電力,也不得直接售電予用電戶,故特定電力批發制度實際上是旨在賦予聚合商(アグリゲーター)參與市場之地位。
強化AI安全防線:八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南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。
韓國為完善著作權登錄制度,通過著作權法修正案為完善現行著作權登錄制度與加速解決著作權爭議,韓國文化體育觀光部提出著作權法修正案,該修正案於2020年1月9日經國會同意通過,並已在同年2月4日公布,預計於同年8月5日施行,韓國此次著作權的修法主要有三個重點。 一是韓國現行的著作權爭議調解制度,若當事者有一方不同意調解就破局,當事人僅能透過訴訟解決爭議,這樣的調解形式意外增加了韓國司法上的負擔,故此次修法適當的調整了著作權爭議調解制度。標的金額未滿一千萬韓元的案件,或當事人一方無法提出合理的拒絕調解理由,當事人就不能拒絕韓國著作權委員會的調解,此次修法賦予了韓國著作權委員職權調解的權力。 二為現行韓國的著作權係採取創作保護主義,登錄並非是取得著作權之法定要件,故韓國在運行著作權登錄制度時並不會對登錄的著作物做實質審查,這也讓著作權虛偽登錄或錯誤登錄的情況很難被避免,而這次著作權修法賦予了著作權委員會有依職權撤銷這些虛偽登錄、錯誤登錄著作物的權力。 三係若是出於公共利益之目的,如基於調查需求複製著作物、編輯教科書而想利用已刊登的著作物等情形,可以不受著作權的拘束,自由的利用著作物。韓國文化體育觀光部也表示透過此次的修法,希望能為韓國打造一個更適合著作發展的環境並為韓國著作權活用帶來正面的影響。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」
日本《經濟安全保障推進法》專家小組第1次會議提出「確保特定重要物資穩定供給之基本指導方針」2022年7月25日,日本政府召開今年5月公布的《經濟安全保障推進法》專家小組第1次會議,會議提出「確保特定重要物資穩定供給之基本指導方針」(特定重要物資の安定的な供給の確保に関する基本指針),指出在日益複雜的國際情勢及社會經濟結構變化中,自由經濟原則所承擔的風險逐漸增加,在經濟安全問題上,政府應有更多參與和監管,不可過度依賴市場競爭,並明確規定政府應適當指定符合下列4要件之物資為「特定重要物資」: 一、人民生存和經濟活動所必需 指被多數人廣泛使用、融入於各行各業中,在經濟合理的角度觀察,沒有替代品的物資。 二、避免過度依賴外部資源 指資源掌握於特定少數國家或地區,如供應中斷將造成日本境內重大影響者。或基於社會經濟結構變化和技術創新趨勢,是否有如不採取因應措施,可能有過度依存風險之外部資源。 三、因外部行為造成中斷供給的可能性 因外部行為(如供應國暫停出口)導致供應中斷,對人民生活與經濟活動發生重大影響者,包含發生之可能性。 四、除前述3要件外,認有特別必要性時 例如,近年有供應中斷紀錄,或出現供應中斷風險提升的傾向,須立即採取措施時等情形。 此外,日本政府規劃將減少「特定重要物資」對國外的進口依賴,並授權政府可對企業的原物料供應商及庫存進行調查,拒絕者將課以罰責,以確保「特定重要物資」的穩定供應。