英國《海外犯罪資料提供請求法》(COPO Act）
英國《海外犯罪資料提供請求法》（Crime (Overseas Production Orders) Act 2019, COPO Act）於2019年2月12日由英國女王御准（royal assent）生效。
過去，英國請求海外證據法源依據僅有〈國際司法互助條約〉（Mutual Legal Assistance Treaties）支撐，且無明確的實施規範可作為依循。隨通訊網路科技日新月異，犯罪及犯罪證據的資料儲存地打破國界。《海外犯罪資料提供請求法》即是給予海外犯罪資料提請求程序一個明確的規範。在與他國簽署條約（designated international co-operation arrangement，指：司法互助條約或英國內閣大臣依法指定的條約）之前提下，《海外犯罪資料提供請求法》授權英國執法機構與相關單位（appropriate officer）可向法院聲請搜索票，並憑藉搜索票請求被搜索自然人或法人，提供儲存於英國境外的電子資料（electronic data）或特種電子資料（excepted electronic data）。本法所稱「電子資料」係指以電子儲存的資料；「特種電子資料」則是指法律專業人士與其客戶的通訊紀錄，或自然人與死者在具有保密義務之情況下所產生的紀錄。
在英格蘭、威爾斯和北愛爾蘭，可依《海外犯罪資料提供請求法》向法院聲請搜索令的相關單位包含：員警（constable）、英國稅務海關總署（Revenue and Customs）、英國嚴重詐欺辦公室（Serious Fraud Office, SFO）、特許金融調查人員（accredited financial investigator）、反恐金融調查人員（counter-terrorism financial investigator）、英國金融行為監理總署（Financial Conduct Authority）依法指定的調查人員或其他內閣大臣所公告之規則所指名的人員。在蘇格蘭則是檢察官（procurator fiscal）、員警、英國稅務海關總署、英國金融行為監理總署依法指定的調查人員或其他內閣大臣所公告之規則所指名的人員。海外犯罪資料提供請求之搜索票有效期間，係獲准當日起算三個月。
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朱翊瑄
法律研究員 編譯整理
日本個人資料主管機關個人情報保護委員會（簡稱PPC）在今（2026）年9月2日召開的第367次會議中，揭露了該委員會在令和8年度第1季（2026年4至6月）個資執法的狀況。在這段期間內，PPC共發出141件行政指導（其中76件是針對通報延遲的行政指導），其中民間部門（非公務機關）98件、行政機關43件。 PPC針對非公務機關的行政指導，以「非法存取」（不正アクセス）的樣態為主。PPC分析指出，非公務機關受到外部攻擊的樣態主要為：暴力破解、資料隱碼攻擊（SQL injection）以及勒索軟體攻擊。PPC特別整理三種最常見導致非法存取的安全管理缺失：（一）未處理已知且已有因應方法的漏洞，包含VPN（Virtual Private Network）設備之漏洞以及用以建置電商網站之應用程式漏洞；（二）使用易於推測的帳號或密碼；（三）設定錯誤導致資料庫缺乏存取控制。觀察PPC的行政指導內容，其最常認定非公務機關作為不足的樣態包含：「防範非法存取不足」（21件）、「使用者身分識別與驗證措施不足」（14件）以及「對受託者之監督不足」（12件）。 而PPC對行政機關的行政指導，則以人為疏失為主，包含：遮蔽處理不足、附件內未刪除保有個人資料、錯誤廢棄與遺失資料等。PPC對此作成的行政指導內容則以媒體管理以及防止錯誤傳送（如網頁誤刊載、電子郵件附件夾帶其他工作表、遮蔽處理不當）兩項最多。
強化AI安全防線：八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室（国家サイバー統括室）於2026年3月5日，代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」（Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations）之國際文書（下稱本文書），並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局（Australian Signals Directorate，簡稱ASD）之澳洲網路安全中心（Australian Cyber Security Centre，簡稱ACSC）主導訂定，主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織，揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性，並就AI開發或採購階段，組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家，除了日本與澳洲以外，也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時，應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環，同時評估產品或服務之整體生命週期風險，不應著重於單一技術，而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌，包括特定關係事業者、活用AIBOM（AI物料清單，主要用來記錄AI模型相關資產與資訊，提供快速定位與管控AI問題模型功能）或SBOM（軟體物料清單，主要記錄軟體相依元件，用於漏洞管理與供應鏈透明度）、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險，進行漏洞管理，以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類：AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施（含硬體），以及第三方服務，本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險，其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面，以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外，本文書也針對各類風險提出可行的因應方法，例如： 1.數據面：需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面：需從可信來源取得透明模型，實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面：需做完整性驗證、元件審核，並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面：需確認設備無惡意內容，並在網路中適當分區。 5.第三方服務面：需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說，日本已意識到國家網路安全治理下，針對AI、機器學習的安全，不單是模型安全，而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書，不僅強化國際合作，同時建立供應鏈網路安全共識，因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰，從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法，作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作，提升國家網路安全治理之作法，值得我國未來借鏡參考。
日本對未來2020年至2030年間網路基礎設施之預測日本總務省未來網路基礎設施研究會（将来のネットワークインフラに関する研究会）4月份針對日本人工智慧（Artificial Intelligence 簡稱AI）、物聯網（Internet of Things 簡稱IoT）、資訊及通訊技術（Information and Communication Technologies 簡稱ICT）等技術相對應之網路基礎設施做作出預測。 在2020年以後第五代通信技術（5G）、物聯網系統、高畫質通訊等技術相繼成熟及普及化，相關業者勢必發展出多樣化、高度專業化使用者需求之網路結構，而手機聯網系統從單純的資訊傳遞網路，逐漸變成社會系統之神經網絡（社会システムの神経網）。 物聯網服務目前係由專用終端設備，並根據特定的應用目的建構，但在未來的網絡基礎設施，可能出現如橫向合作應用的通用平台，到2030年左右物聯網服務中M2M（Machine to Machine，機器和機器之間的通訊）的佔有率估計將達到10％。 人工智慧網路技術不僅僅是虛擬化層網路（仮想化レイヤのネットワーク）之維護和操作，更是物理層面的網路（物理レイヤのネットワーク）資源的管理，AI仍然只擔任協助之工具。其中，物理網絡（物理ネットワーク）和邏輯網絡（論理ネットワーク）應分別處理，邏輯網絡將型成多層次化，將變得難以檢測故障和調查原因，但在安全和可靠的網絡基礎設施下，經營者使用AI技術仍然是沒有問題的。 由於雲端技術、通訊技術之提昇，非電信營運者進入網路經營之商業型態逐漸產生，型成網路使用者、資料提供者之多樣性及複雜性。網路流量方面，在2030年左右將超出100Tbps核心網絡所需的傳輸容量，達到以往的光纖的容量限制，將透過無線電接入技術進一步發展，補足不足的光學寬頻。然而，人們對於網路更快的通信速度、安全性及可靠性的功能需求是沒有改變的。