美國白宮(the White House)於2019年5月2日發布第13870號總統令(Executive Order),旨在說明美國的資安人力政策規劃。
於聯邦層級的資安人力提升(Strengthening the Federal Cybersecurity Workforce)上,由國土安全部(Department of Homeland Security, DHS)部長、管理預算局(Office of Management and Budget, OMB)局長及人事管理局(Office of Personnel Management, OPM)局長共同推動網路安全專職人員輪調工作計畫(cybersecurity rotational assignment program),計畫目標包含:輪調國土安全部與其他機關IT及資安人員、提供培訓課程提升計畫參與者之技能、建立同儕師徒制(peer mentoring)加強人力整合,以及將NIST於2017年提出之國家網路安全教育倡議(National Initiative for Cybersecurity Education, NICE)和網路安全人力框架(Cybersecurity Workforce Framework, NICE Framework,以下合稱NICE框架),作為參與者的最低資安技能要求。同時上述部長及局長,須向總統提交報告說明達成上述目標之執行方案。
於國家層級的資安人力提升(Strengthening the Nation’s Cybersecurity Workforce)上,則表示商務部部長(Secretary of Commerce)、勞工部部長(Secretary of Labor)、教育部部長(Secretary of Education)、國土安全部部長與其他相關機關首長,應鼓勵州、領土、地方、部落、學術界、非營利與私部門實體於合法之情況下,自願於教育、訓練和人力發展中納入NICE框架。此外,將每年頒發總統網路安全教育獎(Presidential Cybersecurity Education Award),給予致力於傳授資安知識之中小學教育工作者。
綜上所述,美國將透過制度、教育與獎勵等方式培育資安人才,提升國內資安人才的質與量,以因應越來越險峻的資安威脅與風險。
2025年12月,日本人工智慧安全研究所(AI Safety Institute,下稱AISI)與日本獨立行政法人情報處理推進機構(Information-technology Promotion Agency Japan,下稱IPA)共同發布《資料品質管理指引》(Data Quality Management Guidebook)。此指引旨於協助組織落實資料品質管理,以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進,垃圾出(Garbage in, Garbage out)」的難題,資料品質將直接影響AI的產出。因此,為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性,《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料,以資料生命週期分為8個階段,並特別強調透過資料溯源,方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段:組織高層應界定資料蒐集與利用之目的,並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段:此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料,應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料,並明確記錄後設資料(Metadata)。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊,包含資料的創建、轉檔(transformation)、傳輸及使用情況。因此,需要記錄資料的創建者、修改者或使用者,以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度,確保訓練資料進入AI系統時,即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段:重點在於AI標註(Labeling)品質管理,標註若不一致,將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理,即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容,並持續補充後設資料。此外,可添加浮水印(Watermarking)以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段(Data Processing):建立即時監控及異常通報機制,以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段:導入RAG(檢索增強生成)技術,檢索更多具參考性的資料來源,以提升AI系統之可靠性,並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段(Evaluation of Output):為確保產出內容準確,建議使用政府公開資料等具權威性資料來源(Authoritative Source of Truth, ASOT)作為評估資料集,搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性(Currentness),避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段(Deliver the Result):向使用者提供機器可讀的格式與後設資料,以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據,增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段(Decommissioning):當資料過時,應明確標示停止使用,若採取刪除,應留存刪除紀錄,確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調,完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎,有助組織確認內容準確性、決策歷程透明,方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考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)》,同樣強調從源頭開始保護資料,歷程存證與溯源為關鍵,有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 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)
澳洲財政部發佈群眾募資法制框架選項之諮詢文件2014年12月澳洲財政部就股權式群眾募資(Crowd-Sourced Equity Funding, CSEF)對外發佈政策框架選項的諮詢文件,為使新創企業容易對廣大的中小投資者籌集資金,該稿件承認政府需要採取行動,以克服現有的監管障礙,以利在澳洲廣泛的使用群眾募資這項工具。 提出討論文件的三個政策選項包括: 一、 公司和市場諮詢委員會(CAMAC)在2014年6月提出的法制框架。 二、 在2014年4月份於紐西蘭生效施行的紐西蘭模式(New Zealand model)的法制框架。 三、 維持現狀。 上述方案各具特色及優缺點,在公司和市場諮詢委員會(CAMAC)的提案中,建議專注於修改聯邦公司法,創造一類特殊的豁免上市公司(不需召開年度股東大會、提供經審計之財務報告等),且限制符合條件之小型企業才能納入,此外,設定200萬美元的募資上限,並可在12個月內在此範圍內提高募資;在中介機構部分,需持有澳大利亞金融服務執照(AFSL),對於盡職調查(Due diligence)所承擔的責任要求較低,須提供風險警告予參與群眾募資的投資者,且禁止提供其投資諮詢和貸款;對於投資者之規定,則設有個案均僅能投資2,500澳幣的上限以及12個月內投資股權式群眾募資,總金額不得超過10,000澳幣的限制。 若選擇第二方案,即使用已於2014年4月生效的紐西蘭法制框架,與第一方案相較具有諸多相似之處。然而,兩制間也存有顯著的差異,包括紐西蘭模式並未特別創設一類豁免上市公司、也未將進行股權式群眾募資的公司限制於小企業;對中介機構平台的收費標準不設限制,資訊揭露要求亦較低;而對參加投資者的投資金額限制原則上是近乎相同的。 如果選擇第三個維持現狀方案,在現行法制下意味著群眾募資起始時將面臨50名非員工股東的上限、股份公開報價禁令的限制,設立後須負擔如定期發佈經查核之財報等較一般私有企業更繁重的公司治理要求,此外,中介機構如群眾募資平台等也必須擁有澳大利亞金融服務執照(AFSL)。 諮詢文件訂立2014年12月8日至2015年2月6日這段期間內,向大眾公開徵求建議,並要求各利害關係人如中介機構,包括創投基金與群眾募資平台之意見。以推動群眾募資法制化,並尋求進一步的磋商出可能的立法草案,在確保減少監管障礙與保持充足投資者保護之間取得適當的平衡。可預期的未來這一年群眾募資的法制架構將在澳洲逐漸明朗化。
我國遊戲軟體著作權爭議探討 德國慕尼黑地方法院日前認定特斯拉關於「Autopilot」等銷售(廣告)標示將誤導消費者自特斯拉(Tesla)推行Autopilot(此於特斯拉之繁體中文官網譯作自動輔助駕駛)以降,其原先宣稱可免手動(Hands free),但經美國國家公路交通安全管理局(National Highway Traffic Safety Administration,NHTSA)指摘特斯拉前述宣稱可能使駕駛人注意力渙散而發生事故,似乎影響近年來特斯拉對於其自動輔助駕駛系統之論調,而改要求駕駛人即便開啟該系統仍須將手放置於方向盤上。除了前揭特斯拉於車輛銷售(廣告)資訊所生的爭議外,日前2020年7月間德國慕尼黑第一地方法院(Landgericht München I)之合議庭的判決,認定特斯拉於其車輛(Model 3)之銷售(廣告)標示資訊的整體,以及原告競爭中心(Wettbewerbszentrale)所分別主張之內容,均屬不正當競爭防制法(Gesetz gegen den unlauteren Wettbewerb,UWG)第5條第1項第2句第1款之誤導性商業行為(Irreführende geschäftliche Handlungen,或譯作引人錯誤之交易行為)。 本件之爭點核心在於特斯拉現行車輛既有配備之Autopilot系統,以及消費者可自行選購之Volles Potenzial für autonomes Fahren(德文直譯:具備完全自動駕駛潛力,而特斯拉之繁體中文官網譯作全自動輔助駕駛)系統等用詞,因其等涉及車輛功能與設備之決定性概念和資訊,則與現行「車輛駕駛輔助系統」(Fahrassistenzsystem)存有落差,進而導致消費者理解與實際情況不一致之情形。 法院認定理由在於不論特斯拉之Autopilot或Volles Potenzial für autonomes Fahren等系統,均無法達到毋須人為介入行駛的情境,即便其於官網上有另行標註目前該等系統功能有限,仍須駕駛人主動監控所有行駛環境等,但因該等內容說明不夠透明與清晰,而仍無法排除其等資訊具有誤導性,故特斯拉使用Autopilot等詞以及其他暗示車輛技術上能完全自主(vollkommen autonom)等用語,將引起消費者錯誤認知其可在德國的道路上運行完全自主之自動駕駛系統(註:此部分似係指SAE標準等級5之自動駕駛系統,然德國道路交通法目前僅開放運行等級4以下之自駕系統)。不過該判決結果仍可上訴。