澳洲國家交通委員會發布管制政府近用C-ITS和自駕車資料政策文件，提出政府近用自駕車蒐集資料規範原則
2019年8月12日澳洲國家交通委員會（NTC）提出「管制政府近用C-ITS和自駕車資料（Regulating government access to C-ITS and automated vehicle data）」政策文件，探討政府使用C-ITS與自駕車資料（以下簡稱資料）所可能產生的隱私議題，並提出法律規範與標準設計原則應如下：
- 應平衡政府近用資料與隱私保護措施，以合理限制蒐集、使用及揭露資料。
- 應與現行以及新興國內外隱私與資料近用框架一致，並應進行告知。
- 應將資料近用權利與隱私保障納入立法中。
- 應以包容性與科技中立用語定義資料。
- 應使政府管理資料措施與現行個資保護目的協調一致。
- 應具體指明資料涵蓋內容、使用目的與限制使用對象，並減少資料被執法單位或經法院授權取得之阻礙。
- 應使用易懂之語言知會使用者關於政府蒐集、使用與揭露以及資料的重要性。
- 認知到告知同意是重要的，但同時應提供政府於取得同意不可行時，平衡個人隱私期待之各種可能途徑。
- 認知到不可逆的去識別化資料在許多情況下的困難度。
- 支持資料安全保護。
- 定期檢查資料隱私保護狀態與措施。
以上這些原則將會引導NTC發展自駕車資料規範與國家智慧運輸系統框架，NTC並將於2019年內提出更進一步規劃相關工作之範疇與時間點。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
柯亦儒
組長 編譯整理
NATIONAL TRANSPORT COMMISSION, Regulating government access to C-ITS and automated vehicle data (2019/8), https://www.ntc.gov.au/sites/default/files/assets/files/NTC%20Policy%20Paper%20-%20Regulating%20government%20access%20to%20C-ITS%20and%20automated%20vehicle%20data.pdf (last visited Oct. 1, 2019).
2021年6月，美國有多位參議員針對營業秘密保護提出立法建議，目的是要讓認為自己的智慧財產權受到竊取的企業，可阻擋盜竊其營業秘密者的相關產品進口到美國。 參議員John Cornyn和Christopher Coons提出藉由修改1930 年的關稅法（Tariff Act），在美國國際貿易委員會（International Trade Commission，簡稱ITC）中設立新的委員會，並由美國司法部長（Attorney General）領導，負責調查背後為國外政府支持之競爭對手的智慧財產權盜竊指控。智慧財產權所有者可透過提交經宣誓的聲明書提出指控，或由司法部長辦公室提出指控。此立法設定30天的調查期限讓調查人員決定是否在冗長的審查展開時停止其產品進口。該法案將適用於來自任何國家的進口產品，但據了解，目前大部分的智慧財產盜竊指控都是來自於中國大陸公司。 雖然在ITC已有類似的程序可提出救濟，但在現行制度下需要的時間過長，最近一年在ITC進行的調查平均時長為19個月。透過此法案設計的制度，將使有關當局在調查營業秘密盜竊指控時，可更容易地阻止因竊取營業秘密而製造出的產品進口到美國。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）」
歐盟孤兒著作指令(Directive 2012/28/EU)立法評析 歐洲創新委員會發布2024年工作計畫，將對策略性科技公司及新創公司提供超過12億歐元的資金歐洲創新委員會（European Innovation Council, EIC）於2023年12月12日發布2024年工作計畫，其中三項計畫將對策略性科技公司及新創公司提供超過12億歐元的資金： （1）「探路器計畫」（EIC Pathfinder）：本計畫經費共2.56億歐元，將補助「有潛力帶領技術突破」的多元學科（multi-disciplinary）研究團隊；每案補助金額不超過400萬歐元。 （2）「轉型器計畫」（EIC Transition）：本計畫經費共0.94億歐元；「轉型器計畫」係協助「探路器計畫」、「歐洲研究院概念驗證計畫」（European Research Council Proof of Concept projects）、「展望歐洲計畫」（Horizon Europe）之研發成果銜接創新應用；此計畫每案補助金額不超過250萬歐元。 （3）「加速器計畫」（EIC Accelerator）：本計畫經費共6.75億歐元，補助對象為「有能力創造新市場及促進顛覆性技術創新研發」的新創企業及中小企業。此計畫每案補助金額為250萬歐元以下，但若由EIC基金進行投資者，每案補助金額為50萬歐元至1500萬歐元。 除上述補助外，EIC對於研發計畫管理亦扮演積極主動的角色，可協助受補助者連結歐盟境內外資源，形塑良好的創新生態系。
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。