布拉格提案（The Prague Proposals）
2019年5月3日，來自全球30多國的政府官員與來自歐盟、北大西洋公約組織的代表於捷克布拉格所舉辦的5G資安會議（Prague 5G Security Conference）中，強調各國建構與管理5G基礎建設時應考慮國家安全、經濟與商業發展等因素，特別是供應鏈的安全性，例如易受第三國影響之供應商所帶來的潛在風險，本會議結論經主辦國捷克政府彙整為布拉格提案（The Prague Proposals），作為提供世界各國建構5G基礎建設之資安建議。
在這份文件中首先肯認通訊網路在數位化與全球化時代的重要性，而5G網路將是打造未來數位世界的重要基礎，5G資安將與國家安全、經濟安全或其他國家利益，甚至與全球穩定等議題高度相關；因此應理解5G資安並非僅是技術議題，而包含技術性與非技術性之風險，國家應確保整體性資安並落實資安風險評估等，而其中最關鍵者，則為強調確保5G基礎建設的供應鏈安全。
因此在布拉格提案中強調各國建構通訊網路基礎建設，應採用國際資安標準評估其資安風險，特別是受第三國影響之供應商背後所潛藏之風險，並應重視5G技術變革例如邊緣運算所產生的新風險態樣；此外對於接受國家補貼之5G供應商，其補貼應符合公平競爭原則等。布拉格提案對於各國並無法律上拘束力，但甫提出即獲得美國的大力肯定與支持。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
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范晏儒
專案經理 編譯整理
於回顧過去10多年來在大學智慧財產相關的政策措施以後，日本科學技術振興機構（JST）智慧財產戰略中心於7月5日就「政策建言－回首長達十多年的大學智財相關政策措施並探求今後的發展」總結作出發表。根據外識學者專家所組成的JST智慧財產戰略委員會所作成的研議，其就大學智財此後所追求的目標願景，以及為達成該願景各個部門（政府、大學、技轉中心與JST）各自所應扮演的角色提出了整體的建議。 在建言中提到，大學智財的目標願景乃在於「以未來運用為導向擬定智財策略」與「確保研究成果轉化智慧財產，積極回饋國民社會」，並列舉各部門為達成目標願景所應執行之任務。 建言中主要提到的各部門任務如下所述： 【日本政府的任務】 ‧對於大學的智財評價，不應只限授權金收入，也應考慮共同研究、創新育成（由大學孕育而生的新創企業）的創出效果。 ‧應建構於獲得革新性的研究成果時，能夠搶先取得基礎專利、強化週邊專利的策略性的、機動性的強而有力的智財支援體制。 【日本大學、技轉中心的任務】 ‧為創造強勢的專礎專利，應能確保具備優秀判斷力的人材，與應進行充分的先前技術檢索。 ‧應以大學成果的早期實用化為導向，推進與中小、新創企業的合作關係。 ‧思考大學間、技轉中心間多樣而有效果的合作形態，積極謀求提升技轉機會。 ‧強化對學生與研究者的智財教育與智財進修。 【JST的任務】 ‧研析早期而積極的智財發掘與迅速而機動的資金投入等等主動性的支援模式。 ‧進行熟悉海外技術移轉的專業人材的配置與培育，且就對大學專利之權利侵害提供設置諮詢窗口等的支援措施。 ‧促進大學閒置專利的海外技術移轉。 ‧研議於鉅額資金投入而有多數大學、企業參與之特定大型計劃的場合，不受日本版the Bayh-Dole Act條款的限制，而由特定公共的機關等執行專利的管理。
電信產業號碼資料庫之應用與法制議題－以個人隱私保護為中心 合成資料（synthetic data）「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。
世界61個個資保護主管機關發布聯合聲明，避免AI生成私密影像危害兒少安全61個來自世界各國及歐盟之個資保護主管機關於2026年2月23日發布「AI生成影像及隱私保護聯合聲明」（Joint Statement on AI-Generated Imagery and the Protection of Privacy），旨在警示AI生成影像工具之開發者與使用者，未經當事人同意生成逼真私密影像及有害內容，不僅可能侵害個人隱私或名譽，亦可能嚴重威脅兒少安全。 本聯合聲明是在全球隱私大會（Global Privacy Assembly）國際執法合作工作小組（Internal Enforcement Cooperation Working Group）協調下所發起。其內容強調AI生成影像因廣泛融入社群媒體平臺，更易對兒少造成網路霸凌或剝削等潛在危害，呼籲開發及使用AI生成內容系統時，應遵循隱私與個資保護規則，並注意未經同意創建私密影像在某些國家可能構成刑事犯罪。 針對AI生成內容系統之開發者與使用者，聯合聲明提出下列基本指導原則： （1）實施健全的防護措施，避免濫用個人資料及未經同意生成私密影像或其他描述兒少之有害內容。 （2）確保透明度，有意義地揭露AI系統之功能、安全措施、可接受之用途及濫用後果。 （3）提供有效且易於使用之機制，以接收並快速回應移除有害內容之請求。 （4）向兒童、家長、監護人及教育工作者提供清晰、適齡之資訊，以應對特定兒少風險。 簽署聯合聲明之個資保護主管機關，將持續交流分享相關執法、政策推行與教育宣導經驗，共同努力應對全球隱私及兒少風險。