加拿大隱私專員與首席選舉官針對聯邦政黨發布個人資料保護指引
加拿大隱私專員辦公室（Office of the Privacy Commissioner of Canada, OPC）與加拿大首席選舉官（Chief Electoral Officer of Canada, CEO）於2019年4月1日聯合針對聯邦政黨發布個人資料保護管理之指引（Guidance for federal political parties on protecting personal information）。目前加拿大選舉法（Canada Elections Act, CEA）僅概括規範政黨須制定隱私政策，以保護選民之個人資料，惟其卻未有具體法規制度落實。對此加拿大隱私專員辦公室認為政黨必須提出具體隱私政策來履行其法律義務。
現行加拿大選舉法規範聯邦政黨必須於其網站上公布隱私政策，並提交給加拿大選務局（Elections Canada）。若其隱私政策變更，必須通知首席選舉官，且即時更新網站上隱私政策版本。加拿大聯邦各政黨須於2019年7月1日前完成相關規範，為具體實踐政黨隱私保護制度，加拿大隱私專員辦公室提出幾點隱私政策之必要條件：
一、 聲明蒐集個人資料之類型與如何蒐集個人資料？
二、 如何保護其蒐集之個人資料？
三、 說明如何利用個人資料？是否會將個人資料給予第三方？
四、 針對個人資料蒐集、利用之人員如何培訓？內部控管機制為何？
五、 蒐集分析之資料為何？是否有利用cookie或相關應用程式蒐集？
六、 設置處理個資隱私疑慮專責人員
除此之外，該辦公室更建議參採國際隱私保護作為，著重公平資訊原則，政黨於個資隱私保護上須有其問責制、目的明確性、透明化、限制性蒐集，且未經當事人明確同意不得蒐集政治觀點、宗教或種族等敏感性個資，並應建置保障性措施與合規性管理機制。
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衛星羽
法律研究員 編譯整理
Privacy Commissioner, Chief Electoral Officer of Canada issue guidance to help political parties protect the personal information of Canadians, Office of the Privacy Commissioner of Canada. https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/news-and-announcements/2019/nr-c_190401/ (last visited June 21, 2019).
Guidance for federal political parties on protecting personal information, Office of the Privacy Commissioner of Canada. https://www.priv.gc.ca/en/privacy-topics/collecting-personal-information/gd_pp_201904/ (last visited June 21, 2019).
美國聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission，FTC）根據《健康違規通知規則》（Health Breach Notification Rule，HBNR），於2023年2月1日和3月2日分別對GoodRx Holdings Inc.公司和BetterHelp, Inc.公司提出擬議命令（Proposed order）。擬議命令指經由行政機關調查案件後提出的改善建議，且經聯邦法院批准後對被調查公司生效。這兩件案例是FTC於2021年後擴大《健康違規通知規則》適用範圍從傳統的健康產業及於網路行業後的首次執法。GoodRx Holdings Inc.公司提供藥物資訊平台與折扣訊息；而BetterHelp, Inc.公司提供遠距醫療服務。兩者在2017到2020年間均向他們的消費者聲明，將妥善保護所蒐集之個資，然而卻轉手將取得個資揭露給Facebook、Snapchat和Google等第三方公司，用來進行目標式廣告的投放。 FTC對GoodRx的擬議命令要求其停止向第三方揭露使用者的個人資料，並處以支付150萬美元的罰鍰。對BetterHelp, Inc.的命令除要求其停止共享使用者的個人資料外，更要求BetterHelp, Inc.向網站的使用者進行退款，退款總額上限高達780萬美元。FTC在擬議命令中建議：涉及敏感性健康資料的事業負責人，除了需要重新檢視目前持有資料的隱私和安全性外，最好能建立一套完整的資料管理流程。流程包括對當事人充分說明蒐集利用目的、取得當事人完整的知情同意、制定完整的個人資料管理及保存銷毀程序、限制員工對資料的存取權限等等。最後也最重要的是要「信守承諾」，這兩個案例中的業者都是違反了自己當初對使用者的承諾，最終才導致被處罰的結果。
英國政府提交予國會「人工智慧監管規範政策報告」英國政府由數位文化媒體與體育大臣（Secretary of State for Digital, Culture, Media and Sport）與商業能源與工業策略大臣（Secretary of State for Business, Energy and Industrial Strategy）代表，於2022年7月18日提交予國會一份「人工智慧監管規範政策報告」（AI Regulation Policy Paper）。內容除定義「人工智慧」（Artificial Intelligence）外，並說明未來政府建立監管框架的方針與內涵。 在定義方面，英國政府認為人工智慧依據具體領域、部門之技術跟案例有不同特徵。但在監管層面上，人工智慧產物則主要包含以下兩大「關鍵特徵」，造成現有法規可能不完全適用情形： （1）具有「適應性」，擅於以人類難以辨識的意圖或邏輯學習並歸納反饋，因此應對其學習方式與內容進行剖析，避免安全與隱私問題。 （2）具有「自主性」，擅於自動化複雜的認知任務，在動態的狀況下持續判斷並決策，因此應對其決策的原理原則進行剖析，避免風險控制與責任分配問題。 在新監管框架的方針方面，英國政府期望所提出的監管框架依循下列方針： （1）針對技術應用的具體情況設計，允許監管機構根據其特定領域或部門制定和發展更詳細的人工智慧定義，藉以在維持監管目標確定與規範連貫性的同時，仍然能實現靈活性。 （2）主要針對具有真實、可識別與不可接受的風險水準的人工智慧應用進行規範，以避免範圍過大扼殺創新。 （3）制定具有連貫性的跨領域、跨部門原則，確保人工智慧生態系統簡單、清晰、可預測且穩定。 （4）要求監管機構考量更寬鬆的選擇，以指導和產業自願性措施為主。 在跨領域、跨部門原則方面，英國政府則建議所有針對人工智慧的監管遵循六個總體性原則，以保障規範連貫性與精簡程度。這六個原則是基於經濟合作暨發展組織（OECD）的相關原則，並證明了英國對此些原則的承諾： 1.確保人工智慧技術是以安全的方式使用 2.確保人工智慧是技術上安全的並按設計運行 3.確保人工智慧具有適當的透明性與可解釋性 4.闡述何謂公平及其實施內涵並將對公平的考量寫入人工智慧系統 5.規範人工智慧治理中法律主體的責任 6.釋明救濟途徑 除了「人工智慧監管政策說明」外，英國政府也發布了「人工智慧行動計畫」（AI Action Plan）文件，彙整了為推動英國「國家人工智慧策略」（National AI Strategy）而施行的相關行動。前述計畫中亦指出，今年底英國政府將發布人工智慧治理白皮書並辦理相關公聽會。
2011年個人資料外洩事件與前年相比減少128件，總數為1551件-預測賠償金額比前年擴大1.5倍日本2011年個人資料外洩事件及事故的件數比前年減少為1551件，但洩漏的個人資料筆數卻超過前年一成以上，約有600萬筆個人資料外洩。從數字來看預估的賠償金額是超過1900億日幣。 日本網路資安協會（JNSA）與資訊安全大學研究所的原田研究室及廣松研究室共同針對報紙集網路媒體所報導的個人資料外洩相關事件及事故所進行的調查所做的結論。 新力集團旗下的海外公司雖然發生合計超過1億筆的大規模個人資料外洩的意外，但此一事故並無法明確判別是否屬於個人資料保護法的適用範圍，因此從今年的調查對象裡排除。 在2011年發生的資料外洩事件有1551件，比起前年的1679件減少128件，大約跟2009年所發生的個人資料外洩差不多水準。外洩的個人資料筆數總計約628萬4363筆，與前年相較約增加70萬筆。平均1件約洩漏4238筆個人資料。 將事故原因以件數為基礎來分析，可以發現「操作錯誤」佔全體的34.8％為第一位，其次是「管理過失」佔32％，再接下來是「遺失、忘記帶走」佔13.7％。但以筆數來看，值得注意的是「管理過失」佔37.7％最多，但「操作錯誤」就僅有佔2.3％的少數。 再以佔全體事件件數5％的「違法攜出」就佔了全體筆數的26.9％；在佔全體件數僅有1.2％的「違法存取」卻在筆數佔了20.9％，可以看到平均每一件的受害筆數有開始膨脹的傾向。 再者從發生外洩原因的儲存媒體來看，紙本佔了以件數計算的68.7％的大多數，以USB記憶體為首的外接式記憶體佔了10.1％；但以筆數計算的話，外接式記憶體佔了59.1％、網路佔了25.5％的不同的發生傾向。 從大規模意外來看，金融機關與保險業界是最值得注意，前10件裡佔了7件。從發生原因來看，「違法攜出」及「內部犯罪」所造成的事故10件中有4件，其次是「管理過失」。規模最大的是山陰合同銀行的受委託人將業務所需的165萬7131件個人資料攜出的事故。 依據2011年所發生的事件及事故的預估賠償額是1899億7379萬日幣。遠超過前年的1215億7600萬日幣。平均一起事件預估損害賠償金額有1億2810萬日幣，每人平均預估賠償金額是4萬8533日幣。