芬蘭財政部通過《虛擬貨幣供應商法》，以防制洗錢及資恐行為
近來虛擬貨幣已成為國際洗錢犯罪工具，為有效防制洗錢及打擊資助恐怖主義行為，芬蘭財政部（Ministry of Finance）宣布通過虛擬貨幣供應商法（The Act on virtual currency providers），於2019年5月1日生效，立法目的係為了將虛擬貨幣供應商納入洗錢防制監管範圍，並由芬蘭金融監管局（Financial Supervisory Authority, FIN-FSA）擔任虛擬貨幣供應商之註冊機構及監管機構。
根據該法案，虛擬貨幣交易所、託管錢包供應商及虛擬貨幣發行者皆須向芬蘭金融監管局進行註冊，以確保遵守相關法規要求，包括：（1）供應商應具可靠性；（2）保存和保護客戶資金；（3）須將客戶資金與自有資金隔離；（4）服務行銷規則；（5）遵守防制洗錢與打擊資助恐怖主義（AML / CFT）規定。虛擬貨幣供應商須符合法規要求才能在芬蘭營運，若未符合法規，將被禁止其業務活動，並依規定科以罰金。
另外，該法案之基本框架，是以2018年5月歐盟宣布通過之「第五號洗錢防制指令」（the Fifth Anti-Money Laundering Directive）為基礎，該指令要求所有歐盟成員國必須於2020年1月10日前，將虛擬貨幣相關服務納入國內AML / CFT監管框架中，以降低洗錢和恐怖主義融資風險。然而，芬蘭金融監管局表示，虛擬貨幣交易風險高，儘管制訂新法案，投資者保護問題仍無法完全解決，呼籲投資者仍須注意虛擬貨幣相關服務所涉及之風險，應謹慎為之。
翁嘉璟
副法律研究員 編譯整理
Virtual currency providers to be supervised by the FIN-FSA – briefing for virtual currency providers on 15 May, Financial Supervisory Authority, https://www.finanssivalvonta.fi/en/publications-and-press-releases/supervision-releases/2019/virtual-currency-providers-to-be-supervised-by-the-fin-fsa--briefing-for-virtual-currency-providers-on-15-may/ (last visited May 20, 2019).
Cryptocurrencypost, Finland: financial supervision takes the role of the controlling authority in the crypto-sector, THE CRYPTOCURRENCY POST, https://thecryptocurrencypost.net/finland-financial-supervision-takes-the-role-of-the-controlling-authority-in-the-crypto-sector/ (last visited May 20, 2019).
由於數位環境下，歐盟著作權法架構在著作跨境使用上仍有不明確之處，因此歐執會於2016/09/14公布「歐盟單一數位市場之著作權指令」法案（Proposition de DIRECTIVE DU PARLEMENT EUROPÉEN ET DU CONSEIL sur le droit d’auteur dans le marché unique numérique）。法案產生背景是因為擬藉由此法案補充現行歐盟著作權規範架構之不足。 此法案涉及三大重點議題，包括：網路著作內容之跨境取得、歐盟著作權規則如何在數位及跨國環境下運作、以及歐盟著作權市場運作。 因應作品新型式數位使用及具跨境使用性質，法案對於科學研究上資料探索（la fouille de textes et de données）、以教育為目的使用及為文化遺產保存使用，於網路跨境使用上，賦予著作權法跨境使用例外。 其次，為便利VOD平台取得影視著作之授權使用，此法案要求會員國設立授權協商機制，由公正第三方，就數位著作授權，提供權利人及平台諮詢業務。又為簡化數位新聞出版品之授權，確保出版者對數位新聞業之投資，法案承認數位新聞出版者為著作鄰接權人。也就是說，針對新聞作品數位使用上，賦予數位新聞出版者重製權及公眾提供權（le droit de mise à disposition）。 另外為確保著作權授權市場運作，明定網路儲存及連接服務業者（ISP）雖可主張第三人免責規定，但仍負有採取適當及合比例性措施來保護網路著作權之義務；同時，要求授權作品（包含權利移轉）之事後使用資訊需透明化，若有權利金與使用收益比例不當之情形，會員國需有補償機制之救濟並提供替代性爭端解決機制，希望藉由促進著作經濟價值的正確評估，加強對著作人及表演人之保護。 簡而言之，指令目的在擴大歐盟內部使用接近（近用）受著作權保護之網路作品機會，促進受著作權保護作品得以跨境使用於教育、研究及文化保存，以確保數位著作權市場運作效益。 法案將依據歐盟立法程序分送歐盟議會及理事會審查。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
提升晶圓競爭力，維護國家領導性：2020年《美國晶圓代工業法案》鑒於中國大陸製造微電子之能力，日益趨近美國；為建立美國在科技領域之領導地位，與振興全球微電子產業。以美國參議員Charles E. Schumer和Tom Bryant Cotton為首，於2020年6月提出《美國晶圓代工業法案》(American Foundries Act)。法案重點為：(1)資助發展微電子產業與研發設備；(2)創建、擴展與現代化提升微電子產業之設備，與維護國家安全之能力；(3)增加預算確保美國在微電子產業之領先地位；(4)訂定國家微電子之研發計畫；(5)建置產業諮詢委員會；(6)訂定多邊出口控制計畫；(7)禁止資金與國外競爭者相關；(8)限制計畫、承包商、分包商，和預算來源為國防部者採購國內微電子設計與代工服務。 該法案授權國防部長及國家安全局長基於國家安全之需求，由國防部資助微電子產業的建構、研究與發展。資助、輔助微電子產業在製造、裝備、檢測、外觀與研發上的發展，以及在採購設備和智慧財產權上的現代化。此外，美、中的競爭亦延伸至國家關鍵科技保護的面向。該法案規定倘微電子公司在敏感技術的研發，技術的許可、轉讓或投資，係中國政府或其他國際競爭者所有、受其控制或影響，美國政府將收回對該公司之資助，並禁止其參與計畫。 在商業製造上，亦須降低風險，包含對微電子研發的分類和出口管制，確認管理流程，以及減輕供應鏈的安全風險；且須注意在國家安全方面的要求。並為確保美國在微電子產業上的領導地位，國家經費授權國防高階研究計畫機構(the Defense Advanced Research Projects Agency)拓展電子復興計畫(the Electronics Resurgence Initiative)，發展具破壞性的微電子科技，包含發展足以支持國產微電子企業的研究量能；並由國家科學基金會(the National Science Foundation)、能源局(the Department of Energy)與國家標準技術研究所(National Institute of Standards and Technology)，負責執行微電子的科學研究與開發。
新加坡開始採行商業政府電子密碼制度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。
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。