加拿大交通部提出加拿大自駕系統安全評估文件

  加拿大交通部(Department of Transport Canada)於2019年1月發布「加拿大自駕系統安全評估(Safety Assessment for Automated Driving Systems in Canada)」文件,該文件將協助加拿大企業評估其發展高級(SAE第三級至第五級)自駕層級車輛之安全性,並可與美國相關政策進行整合。該文件指出,因相關技術尚在發展之中,不適合使用強制性規範進行管制,因此將利用引導性之政策措施來協助相關駕駛系統安全發展。加拿大交通部於文件中指出可用於評估目前自駕車輛研發成果之13種面向,並將其分類為三個領域:

  1. 自駕技術能力、設計與驗證:包含檢視車輛設計應屬何種自駕層級與使用目的、操作設計適用範圍、物件及事件偵測與反應、國際標準、測試與驗證等。
  2. 以使用者為核心之安全性:包含安全系統、人車界面與控制權的可取得性、駕駛/使用人能力與意識教育、撞擊或系統失靈時的運作等。
  3. 網路安全與資料管理:包含管理網路安全風險策略、售後車輛安全功能運作與更新、隱私與個資保障、車輛與政府分享之資訊等。

  加拿大交通部鼓勵企業利用該文件提出安全評估報告並向公眾公開以增進消費者意識,另一方面,該安全評估報告內容也可協助加拿大政府發展相關安全政策與規範。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

相關附件
※ 加拿大交通部提出加拿大自駕系統安全評估文件, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8308&no=57&tp=1 (最後瀏覽日:2026/01/01)
引註此篇文章
你可能還會想看
政府推動跨部會生質柴油發展計畫,台北縣環保局率先試行生質柴油

  因應國際油價高漲、石油減產危機、京都議定書生效等衝擊,經濟部能源局將整合環保署、農委會,成立跨部會生質柴油發展計畫,計劃2010年達成國內生質柴油產量10萬公秉,替代國內車用柴油使用量約6%。   「生質柴油」乃是指動植物油或廢食用油經過轉化技術後所產生的酯類,直接使用或混合柴油可以作為燃料,為一再生清潔能源;目前台北縣環保局已結合五家客運業者、一家貨運業者、四個公所清潔隊及八里掩埋場,推動四十八輛客運車等添加柴油試運行,以實際了解生質柴油的效益。   試行時間預定至明年二月底止,預計試行車輛行走公里數為 四十四萬八千公里以上,重型機具運轉三百二十六小時以上。台北縣環保局還將安排試行車輛到台北縣林口柴油車動力計檢測站進行綜合排氣檢測,以瞭解車輛使用質柴油的所產生的污染減量成效。

英國發布《AI保證介紹》指引,藉由落實AI保證以降低AI系統使用風險

英國發布《AI保證介紹》指引,藉由落實AI保證以降低AI系統使用風險 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年03月11日 人工智慧(AI)被稱作是第四次工業革命的核心,對於人們的生活形式和產業發展影響甚鉅。各國近年將AI列為重點發展的項目,陸續推動相關發展政策與規範,如歐盟《人工智慧法》(Artificial Intelligence Act, AI Act)、美國拜登總統簽署的第14110號行政命令「安全可靠且值得信賴的人工智慧開發暨使用」(Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence)、英國「支持創新的人工智慧監管政策白皮書」(A Pro-innovation Approach to AI Regulation)(下稱AI政策白皮書)等,各國期望發展新興技術的同時,亦能確保AI使用的安全性與公平性。 壹、事件摘要 英國科學、創新與技術部(Department for Science, Innovation and Technology,DSIT)於2024年2月12日發布《AI保證介紹》(Introduction to AI assurance)指引(下稱AI保證指引),AI保證係用於評測AI系統風險與可信度的措施,於該指引說明實施AI保證之範圍、原則與步驟,目的係為讓主管機關藉由落實AI保證,以降低AI系統使用之風險,並期望提高公眾對AI的信任。 AI保證指引係基於英國政府2023年3月發布之AI政策白皮書提出的五項跨部會AI原則所制定,五項原則分別為:安全、資安與穩健性(Safety, Security and Robustness)、適當的透明性與可解釋性(Appropriate Transparency and Explainability)、公平性(Fairness)、問責與治理(Accountability and Governance)以及可挑戰性 與補救措施(Contestability and Redress)。 貳、重點說明 AI保證指引內容包含:AI保證之適用範圍、AI保證的三大原則、執行AI保證的六項措施、評測標準以及建構AI保證的五個步驟,以下將重點介紹上開所列之規範內容: 一、AI保證之適用範圍: (一)、訓練資料(Training data):係指研發階段用於訓練AI的資料。 (二)、AI模型(AI models):係指模型會透過輸入的資料來學習某些指令與功能,以幫助建構模模型分析、解釋、預測或制定決策的能力,例如GPT-4。,如GPT-4。 (三)、AI系統(AI systems):係利用AI模型幫助、解決問題的產品、工具、應用程式或設備的系統,可包含單一模型或多個模型於一個系統中。例如ChatGPT為一個AI系統,其使用的AI模型為GPT-4。 (四)、廣泛的AI使用(Broader operational context):係指AI系統於更為廣泛的領域或主管機關中部署、使用的情形。 二、AI保證的三大原則:鑒於AI系統的複雜性,須建立AI保證措施的原則與方法,以使其有效執行。 (一)、衡量(Measure):收集AI系統運行的相關統計資料,包含AI系統於不同環境中的性能、功能及潛在風險影響的資訊;以及存取與AI系統設計、管理的相關文件,以確保AI保證的有效執行。 (二)、評測(Evaluate):根據監管指引或國際標準,評測AI系統的風險與影響,找出AI系統的問題與漏洞。 (三)、溝通(Communicate):建立溝通機制,以確保主管機關間之交流,包含調查報告、AI系統的相關資料,以及與公眾的意見徵集,並將上開資訊作為主管機關監理決策之參考依據。 三、AI保證的六項措施:主管機關可依循以下措施評測、衡量AI系統的性能與安全性,以及其是否符合法律規範。 (一)、風險評估(Risk assessment):評測AI系統於研發與部署時的風險,包含偏見、資料保護和隱私風險、使用AI技術的風險,以及是否影響主管機關聲譽等問題。 (二)、演算法-影響評估(Algorithmic-impact assessment):用於預測AI系統、產品對於環境、人權、資料保護或其他結果更廣泛的影響。 (三)、偏差審計(Bias audit):用於評估演算法系統的輸入和輸出,以評估輸入的資料、決策系統、指令或產出結果是否具有不公平偏差。 (四)、合規性審計(Compliance audit):用於審查政策、法律及相關規定之遵循情形。 (五)、合規性評估(Conformity assessment):用於評估AI系統或產品上市前的性能、安全性與風險。 (六)、型式驗證(Formal verification):係指使用數學方法驗證AI系統是否滿足技術標準。 四、評測標準:以國際標準為基礎,建立、制定AI保證的共識與評測標準,評測標準應包含以下事項: (一)、基本原則與術語(Foundational and terminological):提供共享的詞彙、術語、描述與定義,以建立各界對AI之共識。 (二)、介面與架構(Interface and architecture):定義系統之通用協調標準、格式,如互通性、基礎架構、資料管理之標準等。 (三)、衡量與測試方式(Measurement and test methods):提供評測AI系統的方法與標準,如資安標準、安全性。 (四)、流程、管理與治理(Process, management, and governance):制定明確之流程、規章與管理辦法等。 (五)、產品及性能要求(Product and performance requirements):設定具體的技術標準,確保AI產品與服務係符合規範,並透過設立安全與性能標準,以達到保護消費者與使用者之目標。 五、建構AI保證的步驟(Steps to build AI assurance) (一)、考量現有的法律規範(Consider existing regulations):英國目前雖尚未針對AI制定的法律,但於AI研發、部署時仍會涉及相關法律,如英國《2018年資料保護法》(Data Protection Act 2018)等,故執行AI保證時應遵循、考量現有之法律規範。 (二)、提升主管機關的知識技能(Upskill within your organisation):主管機關應積極了解AI系統的相關知識,並預測該機關未來業務的需求。 (三)、檢視內部風險管理問題(Review internal governance and risk management):須適時的檢視主管機關內部的管理制度,機關於執行AI保證應以內部管理制度為基礎。 (四)、尋求新的監管指引(Look out for new regulatory guidance):未來主管機關將制定具體的行業指引,並規範各領域實踐AI的原則與監管措施。 (五)、考量並參與AI標準化(Consider involvement in AI standardisation):私人企業或主管機關應一同參與AI標準化的制定與協議,尤其中小企業,可與國際標準機構合作,並參訪AI標準中心(AI Standards Hubs),以取得、實施AI標準化的相關資訊與支援。 參、事件評析 AI保證指引係基於英國於2023年發布AI政策白皮書的五項跨部會原則所制定,冀望於主管機關落實AI保證,以降低AI系統使用之風險。AI保證係透過蒐集AI系統運行的相關資料,並根據國際標準與監管指引所制定之標準,以評測AI系統的安全性與其使用之相關影響風險。 隨著AI的快速進步及應用範疇持續擴大,於各領域皆日益重要,未來各國的不同領域之主管機關亦會持續制定、推出負責領域之AI相關政策框架與指引,引導各領域AI的開發、使用與佈署者能安全的使用AI。此外,應持續關注國際間推出的政策、指引或指引等,研析國際組織與各國的標準規範,借鏡國際間之推動作法,逐步建立我國的AI相關制度與規範,帶動我國智慧科技產業的穩定發展外,同時孕育AI新興產應用的發展並打造可信賴、安全的AI使用環境。

我國去識別化實務發展-「個人資料去識別化過程驗證要求及控制措施」

我國關於個人資料去識別化實務發展 財團法人資訊工業策進會科技法律研究所 2019年6月4日 壹、我國關於個人資料去識別化實務發展歷程   我國關於個資去識別化實務發展,依據我國個資法第1條立法目的在個資之隱私保護與加值利用之間尋求平衡,實務上爭議在於達到合理利用目的之個資處理,參酌法務部103年11月17日法律字第10303513040號函說明「個人資料,運用各種技術予以去識別化,而依其呈現方式已無從直接或間接識別該特定個人者,即非屬個人資料,自非個資法之適用範圍」,在保護個人隱私之前提下,資料於必要時應進行去識別化操作,確保特定個人無論直接或間接皆無從被識別;還得參酌關於衛生福利部健保署資料庫案,健保署將其所保有之個人就醫健保資料,加密後提供予國衛院建立健保研究資料庫,引發當事人重大利益爭議,終審判決(最高行政法院106年判字第54號判決)被告(即今衛福部)勝訴,法院認為去識別化係以「完全切斷資料內容與特定主體間之連結線索」程度為判準,該案之資料收受者(本案中即為衛福部)掌握還原資料與主體間連結之能力,與健保署去識別化標準不符。但法院同時強調去識別化之功能與作用,在於確保社會大眾無法從資料內容輕易推知該資料所屬主體,並有提到關於再識別之風險評估,然而應採行何種標準,並未於法院判決明確說明。   我國政府為因應巨量資料應用潮流,推動個資合理利用,行政院以推動開放資料為目標,104年7月重大政策推動會議決議,請經濟部標檢局研析相關規範(如CNS 29191),邀請相關政府機關及驗證機構開會討論,確定「個人資料去識別化」驗證標準規範,並由財政部財政資訊中心率先進行去識別化驗證;並以我國與國際標準(ISO)調和之國家標準CNS 29100及CNS 29191,同時採用作為個資去識別化驗證標準。財政部財政資訊中心於104年11月完成導航案例,第二波示範案例則由內政部及衛生福利部(105年12月通過)接續辦理。   經濟部標準檢驗局目前不僅將ISO/IEC 29100:2011「資訊技術-安全技術-隱私權框架」(Information technology – Security techniques – Privacy framework)、ISO/IEC 29191:2012「資訊技術-安全技術-部分匿名及部分去連結鑑別之要求事項」(Information technology – Security techniques – Requirements for partially anonymous, partially unlinkable authentication),轉換為國家標準CNS 29100及CNS 29191,並據此制訂「個人資料去識別化過程驗證要求及控制措施」,提供個資去識別化之隱私框架,使組織、技術及程序等各層面得整體應用隱私權保護,並於標準公報(107年第24期)徵求新標準之意見至今年2月,草案編號為1071013「資訊技術-安全技術-個人可識別資訊去識別化過程管理系統-要求事項」(Management systems of personal identifiable information deidentification processes – Requirements),主要規定個資去識別化過程管理系統(personal information deidentification process management system, PIDIPMS)之要求事項,提供維護並改進個人資訊去識別化過程及良好實務作法之框架,並適用於所有擬管理其所建立之個資去識別化過程的組織。 貳、個人資料去識別化過程驗證要求及控制措施重點說明   由於前述說明之草案編號1071013去識別化國家標準仍在審議階段,因此以下以現行「個人資料去識別化過程驗證要求及控制措施」(以下簡稱控制措施)[1]說明。   去識別化係以個資整體生命週期為保護基礎,評估資料利用之風險,包括隱私權政策、隱私風險管理、隱私保護原則、去識別化過程、重新識別評鑑等程序,分別對應控制措施之五個章節[2]。控制措施旨在使組織能建立個資去識別化過程管理系統,以管理對其所控制之個人可識別資訊(personal identifiable information, PII)進行去識別化之過程。再就控制措施對應個人資料保護法(下稱個資法)說明如下:首先,組織應先確定去識別化需求為何,究係對「個資之蒐集或處理」或「為特定目的外之利用」(對應個資法第19條第1項第4、5款)接著,對應重點在於「適當安全維護措施」,依據個資法施行細則第12條第1項規定,公務機關或非公務機關為防止個資被竊取、竄改、毀損、滅失或洩漏,採取技術上及組織上之措施;而依據個資法施行細則第12條第2項規定,適當安全維護措施得包括11款事項,並以與所欲達成之個資保護目的間,具有適當比例為原則。以下簡要說明控制措施五大章節對應個資法: 一、隱私權政策   涉及PII處理之組織的高階管理階層,應依營運要求及相關法律與法規,建立隱私權政策,提供隱私權保護之管理指導方針及支持。對應個資法施行細則第12條第2項第5款適當安全維護措施事項「個人資料蒐集、處理及利用之內部管理程序」,即為涉及個資生命週期為保護基礎之管理程序,從蒐集、處理到利用為原則性規範,以建構個資去識別化過程管理系統。 二、PII隱私風險管理過程   組織應定期執行廣泛之PII風險管理活動並發展與其隱私保護有關的風險剖繪。直接對應規範即為個資法施行細則第12條第2項第3款「個人資料之風險評估及管理機制」。 三、PII之隱私權原則   組織蒐集、處理、利用PII應符合之11項原則,包含「同意及選擇原則」、「目的適法性及規定原則」、「蒐集限制原則」、「資料極小化原則」、「利用、保留及揭露限制」、「準確性及品質原則」、「公開、透通性及告知原則」、「個人參與及存取原則」、「可歸責性原則」、「資訊安全原則」,以及「隱私遵循原則」。以上原則涵蓋個資法施行細則第12條第2項之11款事項。 四、PII去識別化過程   組織應建立有效且周延之PII去識別化過程的治理結構、標準作業程序、非預期揭露備妥災難復原計畫,且組織之高階管理階層應監督及審查PII去識別化過程之治理的安排。個資法施行細則第17條所謂「無從識別特定當事人」定義,係指個資以代碼、匿名、隱藏部分資料或其他方式,無從辨識該特定個人者,組織於進行去識別化處理時,應依需求、風險評估等確認注意去識別化程度。 五、重新識別PII之要求   此章節為選驗項目,需具體依據組織去識別化需求,是否需要重新識別而決定是否適用;若選擇適用,則保留重新識別可能性,應回歸個資法規定保護個資。 參、小結   國際上目前無個資去識別化驗證標準及驗證作法可資遵循,因此現階段控制措施,係以個資整體生命週期為保護基礎,評估資料利用之風險,使組織能建立個資去識別化過程管理系統,以管理對其所控制之個人可識別資訊進行去識別化之過程,透過與個資法對照個資法施行細則第12條規定之安全維護措施之11款事項,內化為我國業者因應資料保護與資料去識別化管理制度。   控制措施預計於今年下半年發展為國家標準,遵循個資法與施行細則,以及CNS 29100、CNS 29191之國家標準,參照國際上相關指引與實務作法,於技術上建立驗證標準規範供產業遵循。由於國家標準無強制性,業者視需要評估導入,仍建議進行巨量資料應用等資料經濟創新業務,應重視處理個資之適法性,建立當事人得以信賴機制,將有助於產業資料應用之創新,並透過檢視資料利用目的之合理性與必要性,作為資料合理利用之判斷,是為去識別化治理之關鍵環節。 [1] 參酌財團法人電子檢驗中心,個人資料去識別化過程驗證,https://www.etc.org.tw/%E9%A9%97%E8%AD%89%E6%9C%8D%E5%8B%99/%E5%80%8B%E4%BA%BA%E8%B3%87%E6%96%99%E5%8E%BB%E8%AD%98%E5%88%A5%E5%8C%96%E9%81%8E%E7%A8%8B%E9%A9%97%E8%AD%89.aspx(最後瀏覽日:2019/6/4) 財團法人電子檢驗中心網站所公告之「個人資料去識別化過程自評表_v1」包含控制措施原則、要求事項與控制措施具體內容,該網站並未公告「個人資料去識別化過程驗證要求及控制措施」,故以下整理係以自評表為準。 [2] 分別為「隱私權政策」、「PII隱私風險管理過程」、「PII之隱私權原則」、「PII去識別化過程」、「重新識別PII之要求」。

ICANN將增加網域名稱的選擇性

  掌管網域名稱規則的組織—ICANN,於2008年6月底透過總裁Paul Twomey表示,其將計畫提出新的通用型網域名稱(Top-level domains, “TLD”),以為增加網域名稱的選擇性做準備,並且讓想透過網域名稱表現自我的使用者,有更多選擇模式。目前為止,網域名稱使用者可選擇的通用型網域名稱限於21種,例如.com、.org、.info等。     根據ICANN新的規劃,申請新的通用型網域名稱者,可以自己選擇其網域名稱,並且進行登記。所有的新申請者不但可以專屬使用其所選擇的網域名稱,也可以將該網域名稱透過登記移轉來進行買賣。     從ICANN的聲明來看,其預估申請者將會以群組做為主要的選擇,例如現有旅遊業者的.travel,另外以城市作為通用型網域名稱的需求也相當高,例如.nyc、.paris。     ICANN目前計畫限定一個期間來接受全世界的團體來申請通用型網域名稱,預估第一輪的申請期限截止後,ICANN將會透過預計9個月的評選程序,來處理所有的通用型網域名稱申請。目前ICANN的新計畫預計於2009年第二季開始接受申請。

TOP