美國國家標準與技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)於2019年8月1 日公布「安全物聯網設備之核心網路安全特徵基準(Core Cybersecurity Feature Baseline for Securable IoT Devices)」指南草案,提出供製造商參考之物聯網設備網路安全基本要素,該指南草案中提出幾項重要核心要素如下:
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
2023年7月歐洲創新理事會和中小企業執行機構(European Innovation Council and SMEs Executive Agency , EISMEA)撰文重申綠色商標的重要性與挑戰。隨著環境議題於國際上的重要性日益增加,綠色商標(Green trademarks)成為一個新興議題。許多敏銳的品牌於意識到多數消費者在消費選擇上更注重環保要素時,即開始開發環保相關商品或服務,並透過「綠色」相關之文字、圖像(Images)或標語(Slogans)等進行「綠色商標」布局,向消費者傳達品牌在環保、永續的投入,例如:商品為有機、對地球有益的,或可促進回收利用的等資訊。根據歐盟智慧財產權局(EUIPO)於2023年2月發布最新版之綠色歐盟商標報告(Green EU trade marks–2022 update)的統計資料顯示,綠色商標占總體商標申請的比例穩定上升中,從1996年的4%提升到2021年的12%,可以看出品牌對於綠色商標愈來愈重視。 該報告將綠色產品的商標分別九大類別。其中,能源生產和節能,合計占綠色商標申請的48%以上,污染控制占18%,交通占11%。品牌企業應確保於正確商品或服務類別進行綠色商標布局。除商品或服務註冊類別外,企業於商標註冊前之綠色品牌命名階段,應避免品牌名稱不具商標法要求的識別性,導致被智慧財產局駁回或撤銷商標註冊之風險,例如:以誤導性或純粹描述性(misleading or purely descriptive)的方式使用「生態(Eco)」或「綠色(Green)」等用語(terms)。建議綠色品牌命名應確保避免單純放入該些描述環保特性的用語,而必須考量商標法要求的識別性,能夠使相關消費者能識別綠色商品或服務來源,並得與他人的商品或服務相區別。 綜上所述,隨著近年企業推出綠色品牌、商品或服務,採用環保相關文字或標語作為綠色品牌名稱的情況逐漸增加,這也為商標申請人帶來挑戰。環保意識提升的消費者,對於這些環保相關用語的理解變得更加成熟,品牌商標更容易被認定為單純描述性的用詞(可能符合中華民國商標法第29條第一項不得註冊事由),商標申請人對於品牌商標獨特性的證明上將更加困難。因此,建議品牌擁有者應在商標註冊前之品牌命名階段,更發揮創意、注重商標法「具識別性」之註冊要件,避免品牌命名僅單純向消費者描述環保特色資訊,導致無法取得註冊商標,難以彰顯綠色品牌特色之後果。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代,巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存,「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。 美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性,美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC),讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類,並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享,會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式,各資料版本會被強制整合為特別形式,但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失,對研究產生不利的限制。有鑑於此,為更有效益的應用巨量資料,Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake),此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中,目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。 與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data),保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料,減少資源上處理數據的必要,讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性:1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake,該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時,可協助維持資料的來源與真實性,並得以不同形式的醫療數據進行分析項目,例如患者再住院可能性的預測分析。 但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險,尤其是醫療保健領域,因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得,因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障,在建立安全的Data Lake之前,必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。
何謂「專利審查高速公路」?「專利審查高速公路(Patent Prosecution Highway, PPH)」係指專利審查機關加速專利審查之程序。藉著各國專利局間合約之簽署,當某專利申請在第1間專利局取得至少1請求項(claim)之核准後,申請人得請求加速第2間專利局就該已經核准之請求項之審查程序。申請人得縮短取得專利之期間,參與之專利局亦得藉著利用第1間審查之專利局已有資料,降低審查工作之負荷。但此並不代表於第1間專利局獲准之專利之發明於第2間專利局亦會當然獲准。 台灣目前已與美國、日本、韓國及西班牙簽署備忘錄進行專利審查高速公路之計畫,日後專利申請人得利用此機制,縮短取得專利之時程,專利局的審查速度亦會加快。根據智財局之統計,至2016年6月底,平均首次OA(office action)期間(自PPH文件齊備至首次OA平均期間)為57.6天,平均審結期間(自PPH文件齊備至審結平均期間)則為136.6天。
G20財長會議就跨國企業利潤再分配及全球最低稅賦制批准最終協議2021年10月13日G20第4次財長會議正式批准了數位經濟課稅最終政策協議,確立了136個國家和司法管轄區,應於2023年底前實施跨國企業利潤再分配制及全球最低稅賦制的改革計畫。 有關跨國企業利潤再分配制,以跨國公司平均收入達200億歐元且高於10%利潤率的量化特徵,打破了過往國際稅法以業務型態為依據的課稅權分配基礎。根據協議公報,200億歐元的課稅門檻將在未來8年內下修至100億歐元,以逐步實現公平的數位經濟課稅環境;至於跨國企業母國所在地、子公司所在地之分配比例,將於2022年初公布。 新的全球最低稅賦制,係以全球(相對於境內)為課稅範圍設定15%的標準稅率,針對年收入達7.5億歐元之跨國公司,衡量所在地國之有效稅率與標準稅率,補足稅率之差額以打擊跨國租稅套利。根據協議公報,制度預設8%有形資產與10%工資的扣除額,將於10年內逐步調降,以符合數位經濟低邊際成本的特性;至於有效稅率的計算,預計將於2021年11月公布。 此次最終政策協議的批准,不僅是取得愛爾蘭等原先反對國家的共識,同時確立了新制度計算公式與配套措施的提出時程,顯示出疫情後數位經濟課稅的急迫性再度受到重視。而我國雖積極發展數位經濟,然因目前尚未透過多邊協定框架加入改革計畫,因此在此數位經濟課稅方案確定前,我國如何接軌和因應國際制度將是重要課題。