歐盟法院取消adidas(阿迪達斯)三條紋商標

  2019年6 月19日歐盟普通法院(THE GENERAL COURT)於以商標並不具備獨特性裁定,長年深植人心之Adidas「三條紋」商標(下稱系爭商標)無效。

  Adidas於2013年底,將系爭商標向歐盟智慧財產局提交「圖形商標」(figurative mark)之註冊申請,並登記商標用途為服裝、鞋類、帽子。而於隔年比利時鞋類公司Shoe Branding Europe BVBA依相關規定(Article 52(1)(a)、Article 7(1)(b) of Regulation No 207/2009)提出系爭商標無效之申請,經審議後系爭商標因無任何獨特性,批准無效。隨後Adidas向歐盟智慧財產局提出上訴(Articles 58 to 64 of Regulation No 207/2009),上訴聲明中並未針對系爭商標缺乏獨特性一事提出異議,而是稱系爭商標已符合「經使用取得其獨特性」之規定(Article 7(3) and Article 52(2) of Regulation No 207/2009)。惟歐盟智慧財產局認為,Adidas無法證明系爭商標在歐盟境內有經使用而取得獨特性駁回上訴,隨後Adidas再向歐盟普通法院提出訴訟。

  最終歐盟普通法院之裁決,仍維持2016年歐盟智慧財產局取消此系爭商標註冊之決定。歐盟普通法院認為Adidas未能證明「三條紋」在全歐盟28國內有「獨特性」,系爭商標僅只為「普通的象徵標記」。所謂「獨特性」應為於全歐盟國之消費者清楚知悉系爭商標之「三條紋」等於Adidas,並能與其他公司之產品作出區分。

相關連結
你可能會想參加
※ 歐盟法院取消adidas(阿迪達斯)三條紋商標, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8263&no=0&tp=1 (最後瀏覽日:2026/05/14)
引註此篇文章
你可能還會想看
FCC建議調整普及服務基金以推動寬頻建設

  美國聯邦通訊委員會(The Federal Communications Commission, FCC)擬於3月17日向國會提出未來的國家寬頻計畫,並預計於2012年開始,調整目前用來補助電話服務的普及服務基金(Universal Service Fund),以推動高速網際網路。   美國普及服務基金的建立,原本是用以確保所有美國居民接取基本的電話網路。依目前的普及服務基金計畫,除了補助低收入居民電話服務、學校與圖書館的網際網路接取,與鄉間醫療單位的高速網路連結之外,最主要部份是對於由民營事業建設網路不符經濟效益的偏遠鄉區提供電話服務;此部份基金的預算是來自電信業者跨州與國際長途電話收益之稅收,於2010年達約為80億美元,未來將轉作推動寬頻網路之用,至於普及服務基金中的其他部份,則將繼續維持。   在FCC的計畫中,不僅在普及服務基金下設立連結美國基金(Connect America Fund)來補助寬頻服務,並將設立行動基金(Mobility Fund)發展3G無線網路。另外,FCC預計向國會提出的計畫包含多項選擇,包括在不要求國會另行增加預算下,達成在2020年99%美國家戶接取寬頻之目標,以及經由國會同意於未來三年投入額外的90億美元,以加速寬頻網路建設等方案。

德國聯邦內政部對歐盟部長會議「資料保護基本規則」(Datenschutz-Grundverordnung)發表意見書,並提出修法建議

  德國聯邦內政部資料保護與資訊自由委員會於2015年8月15日針對歐盟部長會議於6月15日所確立對歐盟資料保護基本規則(Datenschutz-Grundverordnung)的基本立場,若依該立場則(1)資料處理目的之變更理由將變得更寬泛(2)對資訊保有機構所提出的申請程序以有償為原則(3)蒐集個人資料應遵循之規範過於簡略等,該委員會提出批評與建議。   該委員會會議認為有必要改進歐盟「資料保護基本規則」,令其更周延,更呼籲對資料保護基本規則的修正,應循以下重點及原則進行: 1.資訊節約原則應該堅持   多年來在德國法已確立的資訊節約原則(Datensparsamkeit)和資訊避免原則(Datenvermeidung),應予維持。因此資料保護基本規則中,須清楚詳盡地規定節約原則和資訊避免原則。 2.目的明確性原則的要求不能退縮   目的明確性原則(der Grundsatz der Zweckbindung)之功能,係為資料處理之透明性和可預見性,該原則亦強化了當事人的資訊自主權,使其得以信賴個人資料之處理,僅限於所申請之目的內進行。   故若依理事會建議之規範,使資料處理目的之變更,得以更寬泛的理由進行,將背棄歐盟基本權利憲章中之目的明確性原則。 3.即令個人同意書亦不得拋棄資訊主權   資訊自決權,意謂原則上個人可以用同意的方式,決定個人資訊的使用和拋棄。但即使有清楚明確的意思表示,該同意亦僅係保障資訊主權的重要因素之一。另就同意書而言,若如歐盟部長理事會所建議者,只需清楚明確即可,則這種方式於保護上是不夠充分的。 4.個人資料建檔必須有效地限制   該會議重申,嚴格規範對個人資料的蒐集有其必要性。為個人檔案之整合與充分使用設置嚴格的界限,現有規定太過簡略而遭到批評。 5.有效的資訊保護需要歐盟層級的企業與官署的資料保護專員   對於資訊保護監督的有效性,在德國已確立之官方與私人企業的資訊保護專員制度係重要之一環。應致力於歐盟層級公/私機構資訊保護專員制度在整個歐洲的推動。 6. 資訊傳輸第三國官署和法院需要更嚴格的監督   近期的隱私醜聞之後,目前亟需對歐洲公民個人資料給予更妥善的保護,以對抗來自第三國的機構。此意見書贊同歐盟議會的建議,即以第三國法院的判決和行政機關的決議,要求對個人資訊的披露,在歐盟之中僅能基於國際公約中機關互助和法律協助之規定,原則上予以承認與執行。

韓國智慧財產局提出「營業秘密原本證明」可直接申請海牙認證,強化營業秘密跨境保護

2025年9月15日,韓國智慧財產局(Korean Intellectual Property Office,下稱KIPO)與韓國外交部轄下之海外僑胞廳 (Overseas Koreans Agency,下稱OKA)共同宣布:即日起,「營業秘密原本證明(Trade Secret Original Certificate)」無須經過公證人的公證程序,即可直接申請海牙認證(Apostille)。此項政策旨在簡化韓國企業在海外保護其營業秘密的程序,減輕企業的時間與金錢成本。 在KIPO與OKA尚未推出該新政策前,依據韓國《不正競爭防止法》第 9-2條第3款規定,推定註冊此營業秘密原本證明者在註冊的時點,已擁有該電子文件所記載的資訊。然而,海牙認證僅頒發給「官方文件」,非官方機構所核發的營業秘密原本證明在國際上不會被視為官方文件,即營業秘密原本證明僅在韓國國內生效。當韓國企業積極擴展海外市場或在海外面臨營業秘密侵權糾紛時,企業如欲將營業秘密原本證明申請海牙認證以作為跨國訴訟之證據,需經過以下3步驟: (1)將其含有營業秘密內容的電子文件,向KIPO指定的原本證明機構申請註冊「營業秘密原本證明」。 目前KIPO指定4家非官方\機構,如韓國智慧財產權保護院(한국지식재산보호원)、LG CNS、RedWitt、Onnuri 國際營業秘密保護中心。以韓國智慧財產權保護院之流程為例,該機構自電子文件生成獨一無二的數位指紋(Hash,或稱雜湊值),與時間戳技術結合,製作營業秘密原本證明,以確保在特定時間點,該文件確實存在,且之後未被變更。即使對文件的微小修改都會影響數位指紋,使營業秘密原本證明失效。 (2)將其營業秘密原本證明交由公證人公證。 (3)取得公證人公證後,方得依據《關於官方文件簽發海牙認證及領事認證規定》(總統令)(공문서에 대한 아포스티유 및 본부영사확인서 발급에 관한 규정」(대통령령))向主管機關(即OKA)申請海牙認證。 9月新政策將「營業秘密原本證明」納入「可直接申請海牙認證的文件範圍」,即企業在取得由 KIPO 指定機構所核發的原本證明後,不須經公證流程,可直接申請海牙認證。此舉簡化行政程序,且經海牙認證為韓國真實文件之營業秘密原本證明,在海外爭議中可作為官方文件,提升公信力。 綜上可得知,韓國營業秘密原本證明的服務僅留存電子文件的最終版本所生成之數位指紋,而非註冊當時的電子文件本身。因此,本文建議企業仍應先打好文件管理機制的地基,簡要說明如下: 1.第一步,選定有價值、有高度洩密風險或即將對外共享的數位資料(如研發紀錄、客戶名單、演算法等),明確該資料相關之權責人員與作業規範。 2.第二步,建立可行之重要數位資料的生命週期(自原始資料之生成、保護到維護,再延伸至存證資訊之取得、維護與驗證)流程化管理機制,確認具備與管理流程相應的資源(如人員面之保密契約、教育訓練以及環境面之系統備份等)。 3.第三步,檢視現行規範與實際執行之情況與分析落差原因。 4.第四步,因應管理機制落實之程度、內外部變動之需求,進而調整合適的管理作法。 前述建議之管理作法已為資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》所涵蓋,企業如欲強化數位資料管理機制,可以參考此規範。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)

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。

TOP