日本內閣府知的財產戰略本部在2019年6月21日公布本年度知的財產推進計畫(下稱本計畫),以「脫平均」、「融合」、「共感」做為本計畫三大主軸:
綜上,不難發現日本已將「創造」做為本計畫發展之核心概念。從人材培育、創造資料價值及打造軟實力產值等,都顯示智慧財產除保護之外,更應提升並擴散其價值。回顧我國智財戰略綱領在2017年結束之後,並沒有相關計畫延續。然而智慧財產是一國軟實力之展現。透過潛移默化的浸潤,能達到比任何硬實力還大之功效。我國應該思考如何重啟智財戰略,拓展我國軟性底蘊。
日本獨立行政法人情報處理推進機構於2025年7月發布《資料素養指南(下稱《指南》)》,指南分為三大章,第一章為整體資料環境之變化;第二章為資料治理;第三章為資料、數位技術活用案例與工具利用。指南第二章中的資料處理篇,主要為促使企業理解有利活用於數位技術與服務的資料管理方法。 《指南》資料處理篇指出,資料的生命週期涵蓋資料設計、資料蒐集、外部資料連動、資料整合、資料處理、資料提供、資料累積以及資料銷毀等不同階段。《指南》建議在資料生命週期的各階段,盡可能的不要有人類的介入。舉例而言,資料蒐集可以透過感測器或系統進行。該建議的目的在於,人類介入資料生命週期,僅會引起輸入錯誤或是操作錯誤等風險。 此外,《指南》亦於資料處理篇中針對資料治理給出四點建議,分別如下: (一)資料是企業的重要資產,因此應重視其管理方式。管理方式涵蓋帳號密碼、透過生物辨識技術進行資料接觸管理、Log檔之取得、系統設定禁止使用USB等方式。 (二)資料治理的重點在於對人政策。除了向員工強調不要開啟不明網站及釣魚信件以外,企業亦應與員工建立堅實的信賴關係。 (三)資料公開或流通時應注意,如果不希望提供後的資料被二次利用,應於雙方間的資料利用契約中敘明。此外,由於資料具備易於複製及傳輸的特性,因此在公開或流通資料時,應考量適用諸如時戳技術等可確保資料原本性或使資料無法被竄改的數位技術。 (四)資料銷毀如果僅是單純的刪除資料,有透過數位技術找回資料的可能性。因此,除可評估委由專門進行資料銷毀服務的公司協助以外,由於銷毀資料經由個人電腦外洩之事件時有所聞,故亦應留意個人電腦之資料管理。 我國企業如欲將資料活用於數位技術或服務,除可參考日本所發布之《指南》資料處理篇以外,亦可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》,以建立自身資料處理流程,進而強化資料管理能力。 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)
中國大陸於最高人民法院內新設立知識產權法庭近期美國與中國大陸雙方針對貿易問題展開激烈攻防,起因為美國冀望透過「貿易戰」扭轉中美龐大的貿易逆差,而其中一個主要爭議點即為中國大陸日趨嚴重之侵權仿冒等問題。 中國大陸於第十三屆全國人大常委會表決通過最高人民法院提請審議的《關於專利等案件訴訟程式若干問題的決定》,批准最高人民法院設立知識產權法庭,主要審理專利等專業技術性較強的知識產權民事及行政上訴案件,以達成知識產權案件審理專門、集中及人員專業化之目的,提供更為專業之司法服務及保障。由最高人民法院知識產權法庭統一審理發明和實用新型專利為主之上訴案件,有利於對中外企業知識產權之保護,實現知識產權效力判斷與侵權判斷兩大訴訟程式和裁判標準的對接,以利解決機制上之裁判尺度不一問題,提高知識產權審判品質效率,提升司法公信力。 值得注意的是,最高人民法院知識產權法庭審理之案件,僅以不服知識產權一審判決、裁定中發明和實用新型專利等案件,其他上訴案件,仍由智慧財產權法院所在地的高級人民法院審理。中國大陸最高人民法院院長周強表示,知識產權法庭之設立,宣示平等保護中外市場主體知識產權,該知識產權法庭並不會處理與不正當競爭、商標或營業秘密有關之案件。
英國發布人工智慧網路資安實務守則英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」(Code of Practice for the Cyber Security of AI,以下簡稱「實務守則」),目的是提供人工智慧(AI)系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引,以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險,並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施,以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同,因此產生新的資安風險,主要包含以下: 1. 資料投毒(Data Poisoning):在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料,影響模型訓練結果,導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆(Model Obfuscation):攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為,以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理,可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令(Indirect Prompt Injection):藉由輸入經精心設計的指令,使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性,實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段,並針對相關角色提出指導。角色界定如下: 1. 人工智慧系統開發者(Developers):負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈(Supply chain):涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則,以確保人工智慧系統的安全性與可靠性: 1. 風險評估(Risk Assessment):識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理(Data management):確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用,並採取完善管理措施。 3. 模型安全(Model Security):在模型訓練、部署和使用階段,均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全(Supply chain security):確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針,期望各角色能有效落實AI系統安全管控,促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。