美國白宮於2019年5月發布總統令，提升聯邦及全國之資安人力
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。
潘元偵
法律研究員 編譯整理
Executive Order on America’s Cybersecurity Workforce, The White House, https://www.whitehouse.gov/presidential-actions/executive-order-americas-cybersecurity-workforce/ (last visited June 24, 2019)
美國食品藥物管理署（U.S. Food & Drug Administration, FDA）在2021年1月12日發布有關人工智慧醫療器材上市管理的「人工智慧/機器學習行動計畫」（Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan）。該行動計畫的制定背景係FDA認為上市後持續不斷更新演算法的機器學習醫療器材軟體（Software as Medical Device, SaMD），具有極高的診療潛力，將可有效改善醫療品質與病患福祉，因此自2019年以來，FDA嘗試提出新的上市後的監管框架構想，以突破現有醫療器材軟體需要「上市前鎖定演算法、上市後不得任意變更」的監管規定。 2019年4月，FDA發表了「使用人工智慧/機器學習演算法之醫療器材軟體變更之管理架構—討論文件」（Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine earning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) - Discussion Paper and Request for Feedback）。此一諮詢性質的文件當中提出，將來廠商可在上市前審查階段提交「事先訂定之變更控制計畫」（pre-determined change control plan），闡明以下內容：(1)SaMD預先規範（SaMD Pre-Specification, SPS）：包含此產品未來可能的變更類型（如：輸入資料、性能、適應症）、變更範圍；(2)演算法變更程序（Algorithm Change Protocol, ACP）：包含變更對應之處理流程、風險控制措施，以及如何確保軟體變更後之安全及有效性。 根據「人工智慧/機器學習行動計畫」內容所述，「事先訂定之變更控制計畫」構想被多數（包含病患團體在內）的利害關係人肯認，並於相關諮詢會議當中提出完善的細部建言。FDA將根據收到的反饋意見，於2021年以前正式提出有關人工智慧/機器學習上市後監管的指引草案（Draft Guidance），並持續研究提高演算法透明度、避免演算法偏見的方法。
以再生能源公司終止併購而衍生之營業秘密糾紛案為鑒，提供企業管理建議2025年7月30日，美國加州法院指出公司濫用合作談判地位以爭奪再生能源市場之行為，從商業角度極為惡劣，將面臨重大法律風險，並認定Phillips 66能源公司須向Propel Fuels（下稱Propel）競爭公司給付共約8億美元的賠償金。 本案源於2017年，Phillips 66公司以收購為由，雙方簽署收購意向書，對Propel公司進行盡職調查。於此期間，Propel公司依保密契約向Phillips 66公司揭露其再生柴油專屬策略與資訊，Phillips 66公司並從 Propel 下載近 3千份包含營業秘密的紀錄。於2018年8月24日，Phillips 66公司突然終止收購並於下一工作日向加州監管機構宣布其將加入加州再生能源市場，2019年正式銷售高混合可再生柴油。 2022年2月16日，Propel公司向加州法院控訴Philips 66公司不當使用Propel公司花費13年研發得出之財務與銷售資料、營運模式及其再生能源業務的預測資料等營業秘密，致Propel公司損失2億美元。於2024年10月16日，本案認定Phillips 66公司違反加州統一營業秘密法（Uniform Trade Secrets Act），不當使用Propel公司的營業秘密， Phillips 66公司應賠償6.049 億美元。其後，本案認定Phillips 66公司行為屬惡意不當使用營業秘密，依加州統一營業秘密法，法院可另將懲罰性賠償金增加至2倍。2025年7月底，本案認定之賠償金達到8億美元，包含自2024年之6.049億美元的補償性賠償金，以及因Phillips 66公司「惡意」不當使用營業秘密的行為，追加1.95億美元的懲罰性賠償金。 綜觀前述實務案例可得知，即便公司間已簽訂保密契約，仍存在公司假借併購盡職調查、合作協商為由，要求他公司提供機密資料。為降低與外部合作而衍生之機密外洩風險，以下為公司提供資料對外之前、中、後階段可參考之管理建議： 1. 對外提供資料前 (1) 內規定義營業秘密搭配機密分級，了解營業秘密之範圍，並依據不同機密等級採取相應的管制措施。 (2) 對外提供資料前，營業秘密相關之權責人員應審查資料適合揭露與否。 (3) 與外部合作協商前，即應確認簽訂保密契約與約定權利歸屬。 2. 已對外提供資料 倘若已對外提供資料，建議採取限制流通、限制權限等作法，如僅限該合作計畫相關人員透過身分認證登入帳號，方有線上瀏覽機密之權限等方式。 3. 對外提供資料後 於合作結束或協商破局之情況，應要求合作方返還或銷毀營業秘密，如為銷毀，應附上相關聲明並佐證執行紀錄。 前述建議之管理作法已為資策會科法所創意智財中心於2023年發布之「營業秘密保護管理規範」所涵蓋，企業如欲精進系統化的營業秘密管理作法，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）
溫室氣體減量法草案出爐 新廠成本支出大增京都議定書已於二月正式生效，本年底將開始討論新興國家的管制措施，環保署預期，台灣最快將在二 ○ 一二年後，與其他新興工業國家並列為下一波管制對象。為了因應京都議定書未來的要求，我國已完成溫室氣體減量法的立法草案。未來政府將啟動總量管制的強制措施，明定溫室氣體總量管制等多項強制規範；並賦予經濟部可依法禁止或限制高耗能產業設置，或限制高碳類燃料輸入。惟未來新設工廠排放量必須列為企業總量管制的應削減量，雖然允許企業可與其他部門或不同產業類別交易排放量，但因成本支出大增，企業界認為影響投資意願而反彈聲浪甚大。 根據這項法案，一定規模以上的溫室氣體排放源，應採用最佳防制設施，新增溫室氣體排放量須列為實施總量管制後的「應削減量」，並作為環境影響評估審查通過承諾事項。也就是說，石化、鋼鐵等高耗能產業新設廠房、生產線時，依法必須使用高效能技術或設備，因而產生的溫室氣體量，亦必須在企業總排放量內進行削減。 惟這項規定，產業界認為向市場或向能源服務公司購買排放權，對新設工廠將大幅增加成本支出，影響投資意願，在環保署內審議時反彈聲浪甚大。由於產業界反彈甚大，環保署不但延後送出法案審議，同時考慮明定以「基限年」作為新設工廠是否須先在企業總量管制內削減，而基限年則視國際對新興國家管制動作而定。 法案並規定當國際規範我國溫室氣體應削減量時，啟動總量管制措施，企業必須依法削減既存的排放量，企業可與其他住宅或運輸部門交易，也可在同一產業類別或跨產業類別進行抵換或交易。如果總量管制仍無法達到減量目標時，將進一步實施碳稅新制。
日本啟動大規模自動駕駛實證測試，聚焦高精度圖資與人機介面設置於內閣府內之SIP(跨部會戰略創新推動方案Cross-ministerial Strategic Innovation Promotion Program)「自動駕駛系統」計畫分項，於2017年10月3日起啟動大規模之自動駕駛實證測試。為加速實現系統之實用化，超過20個以上之國內外汽車製造商等機關，預計於東名高速道路、新東名高速道路、首都高速道路及常磐自動車道及東京臨海地區之一般道路，參加之大規模實證實驗。 SIP自動駕駛系統係從2013年開始，以早日實現自動駕駛系統實用化、透過技術普及以減少交通事故和實現次世代交通系統為目標，並協調產官學各界共同領域工作，和將研究開發推進之重點聚焦於自動駕駛用 Dynamic Map高精度3D地圖（由日本7家相關公司共同出資成立之Dynamic Map Platform＝ DMP 開發之3D地圖）、人機界面 (Human Machine Interface, HMI)、資訊安全、降低行人事故、次世代都市交通等5種技術領域。 研究開發由汽車製造商於公開場合下進行，並接受大眾檢視，於研究開發成果公布同時，也因海外製造商的參與促進國際合作與國際標準化。本次有超過20個機關參加規模，係日本自動駕駛最大規模實證實驗。