德國聯邦網路局(BNetzA)於2019年3月7日公布電信網路營運安全發展需求目錄關鍵要點。該要點係德國聯邦網路局電信通訊法第109條第6項規定,與聯邦資訊安全局(BSI)和德國聯邦資料保護與資訊自由委員會(BfDI)達成協議後制定,並由德國聯邦網路局發布之。此尤其適用於在德國發展5G網路,因該技術係為未來核心關鍵基礎設施,為確保技術發展之安全性,電信網路公司必須滿足相關安全要求。鑑於5G對未來競爭力極具重要性,故用於構建5G之技術必須符合最高安全標準,且應盡可能排除安全問題,該標準同樣適用於所使用的硬體和軟體。附加的安全目錄要點基本內容如下:
(1)系統僅允許從嚴格遵守國家安全法規及電信保密和隱私法規,且值得信賴之供應商處獲得。
(2)必須定期且持續監控網路流量異常情況,如有疑問,應採取適當的保護措施。
(3)僅可使用經聯邦資訊安全局對其IT安全性檢查核可且取得認證之安全相關的網路和系統組件(以下簡稱關鍵核心組件)。關鍵核心組件僅能從獲得信賴保證之供應商/製造商中取得。
(4)安全相關的關鍵核心組)應在交付期間進行適當之驗收測試後方能使用,且須定期和持續進行安全檢查。關鍵核心組件之定義將由德國聯邦網路局和聯邦資訊安全局共同協議訂定。
(5)在安全相關領域,只能聘用經過培訓之專業人員。
(6)電信網路營運商須證明所使用的產品中,實際使用經測試合格之安全相關組件硬體和供應鏈末端的原始碼。
(7)在規劃和建立網路時,應使用來自不同製造商的網路和系統組件,以避免類似「單一耕作」(Monokulturen),即避免技術生態圈無法均衡發展,以及易受市場波動影響之不良效應。
(8)外包與安全相關勞務時,僅可考慮有能力,可靠且值得信賴的承包商。
(9)對於關鍵且與安全相關的關鍵核心組件,必須提供足夠的冗餘(Redundanzen)。
鑑於德國於3月中旬已拍賣5G頻譜,聯邦政府將大力推廣附加要求,並讓相關企業可以清楚了解進一步計畫。為確保立法層面之具體要求,聯邦政府計畫將對電信法第109條作重大修訂。明確規定操作人員必須證明符合安全規範,並由法律規範相關認證義務。針對關鍵基礎設施中使用的關鍵核心組件應來自可信賴之供應商/製造商,應適用於整體供應鏈。此外,德國聯邦政府擬針對聯邦資訊安全局法進行修訂,包括關鍵基礎設施、其組件可信賴性之相關規範。依聯邦資訊安全局法第9條規定,將在認證框架內提供可信賴性證明。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
日本第52次知的財產戰略本部會議決議—推動著作權資訊橫向跨域查找平台 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年09月01日 創作內容的流通利用是發揮文化經濟力的核心關鍵,但數位時代的來臨,造成內容流通利用面臨創作資訊分散難找、權利歸屬識別困難,以致內容無法有效利用的問題。此問題並非個別企業、機構可以解決,而需要政府出面橋接既有創作資料庫,匯集散落於各處的內容創作資料及創作人資訊。 壹、事件摘要 日本岸田首相於2023年6月9日在官邸召開第52次知的財產戰略本部會議,針對「知的財產推進計畫2023」進行討論並決定[1]。日本基於為了活化日本的創新並實現持續的經濟增長,將社會轉變為最大限度發揮知的財產價值的社會的目的,提出2023知的財產推進計畫的三大重點,包括:第一,強化新創企業和大學的知的財產生態系統,透過新創企業等管道迅速實現大學研究成果的社會應用循環;第二,促進負責任和可信賴的AI,兼顧促進AI技術應用和維持知的財產創造的激勵,同時對風險採取必要的措施;第三,發揮內容產業力量推動內容產業的強化和結構改革,進行政府和民間的合作促進內容創作;從促進內容的創作和使用循環的角度出發,建立簡單而統一的權利處理窗口機構,並推進跨領域的權利資訊搜索系統的建立。 貳、重點說明 目前網路上的業餘創作者等創作的內容越來越多,但此類內容使用的可行性因權利者資訊不明確,造成獲得許可所需的成本過高,成為便利的數位時代造成的不便利後遺症。日本「知的財産推進計畫」於2022即已針對著作權制度進行改革方向,開始推動實現簡單且一體化的權利處理,加速內容的流通和創作者的報酬回饋,力圖實現簡潔統一的權利處理制度,以促進內容的「創作」和「利用」循環[2]。 日本注意到隨著內容的主要流通轉向網絡播送,對於業者而言,實現內容差異化,包括對留在手上的播送內容檔案再利用,對強化競爭至關重要。但涉及多個權利持有人的內容,其權利處理成為取得授權的瓶頸,導致內容的利用無法推進。基於簡便化權利處理和報酬支付的政策想法,日本於今(2023)年提出修改著作權法,創建新的作品使用法定授權申請制度,並在同年5月修改法案獲得通過[3]。依據此新通過的授權申請制度,日本文化廳可以針對未授權集體管理或權利人提供利用意願不明的著作,裁定可由利用人支付補償金以順利實現對這些作品於特定時間內的利用。 除建立授權意願不明的利用授權法令依據外,日本亦擬在實務上建立配套機制,即透過數位化、一體化的流程設計,規劃建立能夠跨領域尋找著作權資料的資料庫,以利確認權利資訊和使用許可的意願表示。而針對橫向跨域的權利資訊資料庫的構建,日本特別成立研究小組,於2022年12月「跨域權利資訊資料庫研究報告」。該報告提出連接各領域資料庫來檢索資訊的「領域橫向權利資訊檢索系統」的規劃。依該規劃,日本文化廳將與保有各領域資料庫的相關利害關係人合作,推進系統的設計和開發在新著作權法的實施期間,建立並運營「領域橫向權利資訊檢索系統」,以連接各領域資料庫[4]。 該系統將力求實現數位化程度最高的設計,除了與各領域資料庫連接外,還將包括設置統一的窗口組織來執行新的授權利機制,設法使未在現有資料庫中收錄的內容(如僅在網絡上創作的內容、未集中管理的著作等)能夠順利登錄,並提供確認權利資訊和使用許可意願表示的功能。為了簡化流程和加快速度,這些窗口組織(機構)將由經文化廳長官認可的單位擔任,負責申請受理、審議確認和(應支付的使用)報酬審定等程序。另外,對於擬取得無期限的授權使用的利用人,可以利用不明著作授權制度,並可透過這些窗口組織簡化相關授權程序[5]。 參、事件評析 日本已考慮到數位時代的資訊變化速度,認為應該在著作權制度和相關政策改革方面,推動公私協力尋找權利者、確認使用可行性的合作,規劃建立跨領域權利資訊檢索系統,以利最大限度地實現新裁定授權制度的簡化和迅速處理,以實現其戰略綱領持續著力的內容「創作」和「利用」循環的加速。 而促進內容「創作」和「利用」循環加速的做法,日本不只是建立法令依據,是透過資訊科技與認證適格單位,用完整而全面性的配套措施進行推動。顯見日本已注意到資訊科技可以降低、便利權利資訊的登錄,讓權利人不會因為登錄作業麻煩而意願欠缺;而與既有資料的串接,則可在不會喪失保有各自資料庫的保障下,快速建立資料完整的檢索查詢平台。因此日本預計2023年將首先確定要優先合作的資料庫、研究合作方式、建立檢索介面的概念;同時對未集中管理的著作等內容的權利資訊登記方法進行需求調查和探討,預計於2024年度將研析該系統應具備的細部功能規格[6]。 而既有除了系統工具外,為促進新的權利處理制度的實現,由於資料分散在不同地方,相較於單一的官方登錄或受理平台,多元的受理窗口更能便利的登錄、受理做法,日本考慮與數位/網路出版等網上內容流通的中介者共同協作,更能以適應數位時代的速度為基礎與先進技術的應用,順利實現新制度的準備和持續營運。 我國原創文化內容的流通利用面臨與日本智財戰略綱領相同的議題,也已經在文化部的計畫支持下建置「文化內容流通利用服務網(Copyright Hub)」受理著作的自主登錄與權利資訊查詢,同時規劃透過認證、指定的方式,建立類似日本智財戰略綱領規劃的多元登錄受理代理窗口,與既有內容平台或特定文創領域專業法人合作,以利串接大量既有資訊;並預計逐步於文創獎補助中納入登錄著作權利資訊的要求,以促進資訊的完整。 然本次文創法送立法院修法的草案,並未納入原已新增的流通利用草案條文,不僅欠缺日本賦予的授權機制,以及資料庫、認證適格窗口的推動法令依據,也無法立即促成獎補助中納入登錄著作權利資訊的要求。我國「文化內容流通利用服務網(Copyright Hub)」早於日本起步,期待即便無法如同日本建立法令依據,亦可在文創獎補助連結的加持下快速推展,讓我國文化內容的流通利用推動持續領先,成為其他國家之參考標竿。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw) [1]〈知的財産戦略本部総理の一日〉,首相官邸ホームページ,令和5年6月9日,https://www.kantei.go.jp/jp/101_kishida/actions/202306/09chizai.html。 [2]〈知的財産推進計畫2023〉,頁77,https://www.kantei.go.jp/jp/singi/titeki2/230609/siryou2.pdf (最後瀏覽日:2023/08/22)。 [3]〈令和5年通常国会 著作権法改正について〉,文化庁,https://www.bunka.go.jp/seisaku/chosakuken/hokaisei/r05_hokaisei/ (最後瀏覽日:2023/08/22)。 [4]同前註2。 [5]同前註2,頁78。 [6]同前註2,頁78。
歐盟發布透明度實務準則與義務指引:協助透明度義務規範之落實與執行歐盟發布透明度實務準則與義務指引:協助透明度義務規範之落實與執行 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年07月24日 今(2026)年6月10日,歐盟執行委員會(European Commission,下稱歐盟執委會)通過《AI 生成內容透明度之實務準則》(Code of Practice on Transparency of AI-Generated Content,下稱準則)[1],並於7月20日發布「AI透明度義務指引」(Guidelines on the implementation of the transparency obligations for certain AI systems under Article 50 of Regulation (EU) 2024/1689,下稱指引) [2],準則與指引旨在協助引導AI提供者和部署者能有效履行《歐盟人工智慧法》(EU AI Act,下稱AIA)第50條的透明度義務規範。 壹、事件摘要 AIA於2024年6月13日制定通過,並於2024年8月1日正式生效。其中,AIA第50條之透明度規定則定於2026年8月2日實施[3]。此一規範主要針對與人互動的AI生成內容,應滿足透明度義務的規範要求。另根據AIA第96條第1項第d款規定,歐盟執委會具有制定實施指引的法定義務,以協助落實AIA第50條之透明度義務規定。因此,歐盟執委會分別通過準則及發佈指引,協助開發AI系統之提供者與部署者能理解AIA第50條之規範要求。準則係由人工智慧辦公室(AI Office)居中協調,並由獨立專家聯合各方利益相關人共同起草而成,主要針對AIA第50條第2項(數位浮水印標記義務)、第4項(深偽技術揭露義務)的義務履行要求制定實務準則[4];指引則是蒐集各會員國的回饋意見,乃制定指引作為準則的補充內容,以銜接8月2日透明度義務規範的實施[5]。 附帶說明的是,歐洲議會(European Parliament)於今年6月16日通過的「第七號數位綜合法案」(Omnibus VII)[6],對AIA第50條透明度規定有進行義務時程的調整修訂,針對8月前已上市的AI系統要求於今年12月2日前補足透明度的標記義務,但僅限於第50條第2項機器可讀的數位浮水印或技術標籤的標示義務,未及於其他項次的透明度義務要求[7],因此其餘項次的透明度義務規定均須於今年8月2日起嚴格遵循。 貳、重點說明 以下透過準則和指引的整體觀察,有助於釐清AIA第50條的規範內容,並就第50條的項次規定分別進行說明: 一、AI系統與自然人直接互動之通知義務(第50條第1項) (一)明確界定直接互動之定義 第50條第1項規定,與自然人直接互動之AI系統,應使相關自然人知悉其正與AI互動。指引將「直接互動」界定為具備「即時或近乎即時」且具有「雙向資訊交換」特徵之互動;若內容經人工審核後始發出,則不屬於本項所稱之直接互動[8]。 (二)通知義務的履行方式 指引規定,提供者得自行選擇通知方式,只要符合「清晰可區別」原則即可,例如文字、語音或視覺標示。僅於服務條款揭露或使用模糊稱呼(如僅稱「助手」)均不足以履行通知義務;對老人、兒童等弱勢群體,建議增設定期提醒功能[9]。 (三)顯而易見之解釋 第50條第1項但書規定,若AI互動屬一般人依使用情境即可明顯辨識者,則免除通知義務。指引援引歐盟消費者保護法之「平均消費者」(average consumer)標準,並綜合考量AI系統之應用情境及透明度義務之立法目的進行判斷[10]。 (四)豁免適用要件 第50條第1項排除依法授權用於刑事犯罪偵查、預防、調查或起訴之AI系統,但提供予公眾通報犯罪之系統仍應履行通知義務,指引並以「警政報案機器人」作為示範案例[11]。 二、AI生成內容之機器可讀數位浮水印(第50條第2項) (一)生成與竄改合成內容之界定 第50條第2項要求,專用於生成或竄改音訊、圖片、影片或文字內容之AI系統,其輸出應以機器可讀格式標記,使其可被辨識為AI生成或改造(manipulated)內容。指引將「生成」解釋為創造全新內容,「改造」則指對既有內容作出顯著變更,並排除單純資料渲染、工業感測資料、無意義的短輸出、原始程式碼及機對機通訊等內容[12]。 (二)標記與偵測義務之履行方式 指引要求提供者同時履行「機器可讀標記」及「可被偵測」兩項技術解決方案義務[13];準則則進一步建議採取多層次標記方式,例如結合數位簽章防偽標籤與浮水印,以提升辨識效果,至於指紋辨識或日誌紀錄僅屬輔助措施,不能單獨作為合規方式[14]。 (三)技術解決方案之品質要求 第50條第2項要求技術解決方案具備有效性、可靠性、強韌性及互通性。指引就條文內容進行解釋,補充上述指標指涉之意義[15];準則則將指標量化為可供操作的技術測試流程,包括透過使用者理解評估、錯誤率及壓力等測試,以驗證技術解決方案是否符合上述指標要求[16]。 (四)豁免適用要件 第50條第2項排除適用於標準編輯輔助功能、未實質改變輸入資料語義之處理,以及依法授權用於刑事犯罪偵查等情形。準則指出在適用範圍上應考量法律義務的範疇及相關的法律豁免[17];指引進一步舉出實例,包括拼字檢查、語法修正、逐字稿轉錄、隱私遮罩及醫療影像重建等,均屬豁免適用之範圍[18]。 三、情緒辨識與生物辨識分類系統之通知義務(第50條第3項) (一)情緒辨識與生物辨識分類之界定 第50條第3項規定,部署者使用情緒辨識或生物辨識分類系統時,應通知受影響之自然人。指引就兩類系統提供詳細定義,情緒辨識係依自然人之生物辨識資料識別或推斷其情緒或意圖;生物辨識分類系統則是依生物辨識資料將自然人歸類至特定類別。此項義務不因系統採即時或事後分析而有所不同。惟若生物辨識分類功能僅屬其他服務之附屬功能,且基於客觀技術原因屬必要者,則不在本項規範之內[19]。 (二)標記與偵測義務之履行方式 指引要求部署者確保受影響之自然人知悉系統正在運作,並符合「清晰可區別」及「無障礙近用」原則。通知方式得依使用情境採行書面、口頭、圖示或其他適當方式,並應於自然人首次接觸或暴露於系統時提供,亦得採預先通知方式履行[20]。 (三)場域情境與受眾之具體要求 指引指出,通知方式應依部署場域及受眾特性調整,例如於遊戲啟動畫面提示情緒辨識功能,或於展覽入口設置生物辨識分類告示;對兒童、老人及身心障礙者等弱勢族群,亦應採取更易理解之通知方式。此外,本項通知義務僅要求告知系統正在運作,並不要求說明其運作目的[21]。 (四)豁免適用要件 第50條第3項排除依法授權用於刑事犯罪偵查、預防、調查或起訴之AI系統。指引說明,符合上述法定用途且已採取適當保障第三人權利與自由措施者,得免除通知義務;惟此項豁免不影響部署者依資料保護法規所應履行之相關義務[22]。 四、深偽技術之揭露義務(第50條第4項) (一)深偽影像與公共利益文字之界定 第50條第4項規範深偽影像與涉及公共利益之AI生成文字。指引將深偽影像界定為由AI生成或竄改,且足以使人誤認為真實之影音內容,若內容明顯違反自然常理或僅屬輕微技術調整而無誤導可能者,則不屬之。至於大眾利益文字,則指涉及政治、公共管理、公共安全、公共衛生、環境保護等公共事務之AI生成文字內容[23]。 (二)標記義務之履行方式 指引要求部署者確保標記符合「清晰可區別」原則,並於自然人首次接觸內容時提供[24]。準則則建議採用統一圖示或文字標示,區分「AI生成」與「AI改造」,並依內容型態採取適當之標記方式;對於影音內容,亦建議搭配互動式資訊揭露,以提供AI修改內容之相關說明[25]。 (三)特定場域情境與受眾之具體要求 指引指出,標記方式應依部署場域及受眾特性調整,並兼顧兒童、老人及身心障礙者等弱勢族群之可近用性[26]。準則額外建議,對於藝術、創作、諷刺或虛構作品,得採較具彈性的揭露方式,以兼顧透明度與作品呈現效果[27]。 (四)豁免適用要件 第50條第4項排除依法授權用於刑事犯罪偵查、預防、調查或起訴之AI系統。指引說明,就大眾利益文字而言,若內容已經人工實質審核並由自然人或法人負編輯責任,得免除標記義務[28];準則則進一步指出,媒體服務提供者已依相關法規及專業編輯程序處理者,亦得適用豁免[29]。此外,指引並指出,受雇者於雇主授權範圍內執行職務,以及自然人基於個人、非專業目的使用AI系統,均屬排除適用情形[30]。 參、事件評析 整體而言,準則與指引是歐盟執委會用來說明AIA第50條的透明度義務規範應如何解釋與遵守的行政指導文件,並不具有法律拘束力。準則是鼓勵AI系統的提供者與部署者簽署,其簽署效力並不該當法遵要求的決定性證據(conclusive evidence),但該準則已通過人工智慧委員會(AI Board)的適當性評估報告(Adequacy Assessment code),企業可藉由遵守實務準則以確保符合AIA透明度的法遵規範[31];指引的發布義務雖係由AIA規範,但不等同歐盟執委會依法律授權制定的「授權法規」(delegated acts),因此指引內容並非對AIA透明度義務的權威性解釋,亦無法律上的解釋效力,最多作為法院解釋的參考依據[32]。即使如此,準則與指引仍對透明度義務提供充份的解釋框架,讓AI系統的提供者和部署者能明確知悉透明度義務規範的適用範圍、履行方式與豁免條件。 就臺灣而言,我國亦有透明度義務規範,規範於《人工智慧基本法》第5條第2項規定「高風險應用者,應明確標示注意事項或警語」,以遵循第4條的「透明與可解釋」原則,即「人工智慧之產出應做適當資訊揭露或標記,以利評估可能風險,並瞭解對相關權益之影響,進而提升人工智慧可信任度」。目前臺灣人工智慧的相關法制和配套措施正規劃當中,今年6月行政院核定的《人工智慧風險分類框架》[33],將形塑各目的事業主管機關的管理規範和產業指引,歐盟執委會發布的準則與指引可作為主管機關的參考內容,以思索透明度義務規範要如何有效落實與執行。 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://keid.nat.gov.tw/tips/) [1] European Commission, Code of Practice on Transparency of AI-Generated Content, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/code-practice-ai-generated-content#1720699867912-1(last visited July 23, 2026). [2] European Commission, Commission publishes guidelines on transparency obligations for providers and deployers of certain AI systems, https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_26_1653(last visited July 23, 2026). [3] AIA第96條第1項。 [4] 同前註1。 [5] 同前註2。 [6] European Council, Artificial Intelligence: Council gives final green light to simplify and streamline rules, https://www.consilium.europa.eu/en/press/press-releases/2026/06/29/artificial-intelligence-council-gives-final-green-light-to-simplify-and-streamline-rules/(last visited July 23, 2026). [7] AIA第111條第4項。 [8] European Commission, Guidelines on the implementation of the transparency obligations for certain AI systems under Article 50 of Regulation (EU) 2024/1689, 2026, p. 11-13. [9] id. at 14-15. [10] id. at 16. [11] id. at 18-19. [12] id. at 21-23. [13] id. at 24. [14] European Commission, Code of Practice on Transparency of AI-Generated Content, 2026, p. 8-10. [15] European Commission, supra note 8, at 26. [16] European Commission, supra note 14, at 17-21. [17] id. at 7. [18] European Commission, supra note 8. at 28-29. [19] id. at 30-31. [20] id. at 32. [21] id. at 31-32. [22] id. at 32. [23] id. at 33-34, 42. [24] id. at 46. [25] European Commission, supra note 14, at 26-30. [26] European Commission, supra note 8, at 46-47. [27] European Commission, supra note 14, at 35-36. [28] European Commission, supra note 8, at 43. [29] European Commission, supra note 14, at 35. [30] European Commission, supra note 8, at 6-8. [31] European Commission, Commission Opinion on the assessment of the Code of Practice on Transparency of AI-generated content, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/commission-opinion-assessment-code-practice-transparency-ai-generated-content(last visited July 23, 2026). [32] European Commission, supra note 8, at 3. [33] 數位發展部,AI風險分類框架,https://moda.gov.tw/major-policies/ai/governance/19244(最後瀏覽日:2026/07/24)。
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。