新加坡個人資料保護委員會發布資料保護專員之職能與培訓準則

  新加坡個人資料保護委員會(Personal Data Protection Commission, PDPC)於2019年7月17日發布資料保護專員之職能與培訓準則。基於新加坡個人資料保護法(Personal Data Protection Act 2012, PDPA)明文規範非公務機關必須設立至少一名資料保護長(Data Protection Officer, DPO),負責個資保護政策之制定落實、風險評鑑及個資事故處理等工作。為了使資料保護專業人員增強能力並於企業組織有效履行其職責,新加坡個人資料保護委員會就此特別發布此準則,將資料保護專員分為三種工作職能,九項專業能力,進而規劃相關培訓課程。

  此準則使企業組織能就工作職能聘僱合適之資料保護專員,亦使相關專業人員能掌握清晰之職業生涯,確定自我能力與培訓課程之落差,進而調整有效實施組織之個人資料保護管理政策與流程。其分為資料保護專員、資料保護長、區域資料保護長,依據工作職能與職責區分如下:

一、 資料保護專員

  1. 需監視與評估組織之個人資料保護管理政策與程序,並確保其遵循新加坡個人資料保護法。 
  2. 識別個人資料之風險,並提出風險管控之措施。
  3. 提供組織個人資料保護政策之實施與實踐證據。
  4. 定期檢視審核,分析現況並矯正改善。
  5. 識別並規劃利害關係人之需求與利益。

二、 資料保護長

  1. 制定並審查個人資料管理計劃。
  2. 根據組織職能,視需求與流程,執行個人資料保護與風險評鑑,並解決相關業務風險。
  3. 制定培訓計劃,舉辦個人資料保護政策與流程之教育訓練。
  4. 確保組織內部個人資料保護之意識。
  5. 根據業務營運與個資法遵要求之落差評估,並建立合規性流程。
  6. 透過客戶對隱私與個人資料保護之要求,做為日後促進資料創新之實施。

三、 區域資料保護長

  1. 監督資料傳輸活動,並提供個人資料保護法之領導指南。
  2. 建立區域創新之資料保護策略。
  3. 減少區域內之個資事故。
  4. 於資料創新之運用提供戰略性,為組織創造業務價值。
  5. 評估新興趨勢與科技,如隱私增強技術、雲端運算、區塊鏈、網絡安全之風險與可行性。

  針對上述工作職能與職責,結合所需之專業能力,包括個人資料管理、風險評鑑管理、個資事故緊急應變、利害關係人管理、個人資料稽核認證、個人資料治理、個人資料保護之倫理、資料共享與創新思維,規劃基礎個人資料保護相關課程與進階資料創新課程,使其個人資料保護制度更專業具有規模。目前我國對於資料保護專員並無相關立法規範,若未來修法新加坡個人資料保護委員會之做法亦值參酌。

相關連結
你可能會想參加
※ 新加坡個人資料保護委員會發布資料保護專員之職能與培訓準則, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8346&no=65&tp=1 (最後瀏覽日:2025/06/07)
引註此篇文章
你可能還會想看
因應使用「生成式AI(Generative AI)」工具的營業秘密管理強化建議

2024年7月1日,美國實務界律師撰文針對使用生成式AI(Generative AI)工具可能導致的營業秘密外洩風險提出營業秘密保護管理的強化建議,其表示有研究指出約56%的工作者已經嘗試將生成式AI工具用於工作中,而員工輸入該工具的資訊中約有11%可能包含公司具有競爭力的敏感性資訊或客戶的敏感資訊,以Chat GPT為例,原始碼(Source Code)可能是第二多被提供給Chat GPT的機密資訊類型。系爭機密資訊可能被生成式AI工具提供者(AI Provider)用於訓練生成式AI模型等,進而導致洩漏;或生成式AI工具提供者可能會監控和存取公司輸入之資訊以檢查是否有不當使用,此時營業秘密可能在人工審查階段洩漏。 該篇文章提到,以法律要件而論,生成式AI有產生營業秘密之可能,因為營業秘密與著作權和專利不同之處在於「發明者不必是人類」;因此,由生成式 AI 工具協助產出的內容可能被視為營業秘密,其範圍可能包括:公司的內部 AI 平台、基礎的訓練算法和模型、輸入參數和輸出結果等。惟基於目前實務上尚未有相關案例,故生成式AI輸出結果在法律上受保護的範圍與條件仍需待後續的判例來加以明確。 實務專家提出,即使訴訟上尚未明確,企業仍可透過事前的管理措施來保護或避免營業秘密洩露,以下綜整成「人員」與「技術」兩個面向分述之: 一、人員面: 1.員工(教育訓練、合約) 在員工管理上,建議透過教育訓練使員工了解到營業秘密之定義及保護措施,並告知向生成式AI工具提供敏感資訊的風險與潛在後果;培訓後,亦可進一步限制能夠使用AI工具的員工範圍,如只有經過培訓及授權之員工才能夠存取這些AI工具。 在合約方面,建議公司可與員工簽訂或更新保密契約,納入使用生成式AI的指導方針,例如:明確規定禁止向生成式AI工具輸入公司營業秘密、客戶數據、財務信息、未公開的產品計劃等機密資訊;亦可增加相關限制或聲明條款,如「在生成式AI工具中揭露之資訊只屬於公司」、「限制公司資訊僅能存儲於公司的私有雲上」等條款。 2.生成式AI工具提供者(合約) 針對外部管理時,公司亦可透過「終端使用者授權合約(End User License Agreement,簡稱EULA)」來限制生成式AI工具提供者對於公司在該工具上「輸入內容」之使用,如輸入內容不可以被用於訓練基礎模型,或者該訓練之模型只能用在資訊提供的公司。 二、技術方面: 建議公司購買或開發自有的生成式AI工具,並將一切使用行為限縮在公司的私有雲或私有伺服器中;或透過加密、防火牆或多種編碼指令(Programmed)來避免揭露特定類型的資訊或限制上傳文件的大小或類型,防止機密資訊被誤輸入,其舉出三星公司(Samsung)公司為例,三星已限制使用Chat GPT的用戶的上傳容量為1024位元組(Bytes),以防止輸入大型文件。 綜上所述,實務界對於使用生成式AI工具可能的營業秘密風險,相對於尚未可知的訴訟攻防,律師更推薦企業透過訴訟前積極的管理來避免風險。本文建議企業可將前述建議之作法融入資策會科法所創意智財中心於2023年發布「營業秘密保護管理規範」中,換言之,企業可透過「營業秘密保護管理規範」十個單元(包括從最高管理階層角色開始的整體規劃建議、營業秘密範圍確定、營業秘密使用行為管理、員工管理、網路與環境設備管理、外部活動管理,甚至是後端的爭議處理機制,如何監督與改善等)的PDCA管理循環建立基礎的營業秘密管理,更可以透過上述建議的做法(對單元5.使用管理、單元6.1保密約定、單元6.4教育訓練、單元7.網路與環境設備管理等單元)加強針對生成式AI工具之管理。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)

「何謂行動健康?」

  行動健康是指利用行動應用程式與智慧手機、平板、或無線裝置等行動裝置結合,運用這些裝置的核心功能,如聲音、簡訊、定位系統、藍芽、或3G、4G行動通信技術等,作為健康照護用途,以提升傳統照護品質與管理健康,減少醫療成本耗費。倘若行動應用程式具有醫療用途,可用於診斷、治療、預防疾病等,則屬於醫療器材,且該應用程式通常為醫療器材之附件,或與行動裝置結合使用而成為醫療器材,對此則稱之為行動醫療。   隨著智慧聯網(IoT)的應用,國際間對於行動健康與醫療的發展日益著重,除了鼓勵創新研發之外,也紛紛制訂法規政策因應,包括美國食品藥物管理局(FDA)在2013年9月公布行動醫療應用程式指導原則(Mobile Medical Application, Guidance For Industry and Food and Drug Administration Staff),並於2015年2月修訂;歐盟2012年提出eHealth 行動計畫(eHealth Action Plan 2012-2020),並在2014年4月針對行動健康的管理規範議題開放各類相關人士進行公共諮詢,後續在2015年1月公布諮詢結果。我國亦在2015年4月公布醫用軟體分類參考指引,以提供產業開發產品、申請查驗登記之參考。   未來,行動健康與醫療的發展將持面臨挑戰,相關問題包括行動健康與行動醫療之區分標準、行動醫療應用程式與傳統醫療軟體之監管差異、行動健康應用程式開發使用之自律性規範、使用者或病人隱私與個人資料保護、以及在研發過程中涉及的研究倫理等議題。

日本2021年修正《個人資料保護法》,整合個資法體系

  日本於2021年5月19日公布新修正之《個人資料保護法》(個人情報の保護に関する法律),並預計於2022年4月正式施行。修法重點如下: 一、法律形式及法律管轄一元化:現行日本個人資料保護法制依適用對象分為《個人資料保護法》、《行政機關個人資料保護法》(法律行政機関の保有する個人情報の保護に関する法律)、《獨立行政法人等個人資料保護法》(独立行政法人等の保有する個人情報の保護に関する法律)及各地方政府個人資料保護條例等不同規範,修法後將統一適用《個人資料保護法》,並受到個人資料保護委員會之監督管理。 二、整合醫療及學術領域之規範:目前醫療及學術機構因隸屬於公部門或私部門適用不同規範,修法後無論公私立醫院、大學等原則上均適用相同規範。 三、調整學術研究之豁免規定:基於學術研究自由為憲法保障之基本權,現行《個人資料保護法》明文規定學術研究一律排除適用本法規定,惟2019年日本取得《歐盟一般資料保護規則》(GDPR)適足性認定之範圍未包含學術研究,故修法調整豁免規定為例外情形排除適用,如變更利用目的、取得敏感性個人資料及提供予第三者之情形。 四、整合個人資料及匿名化資料之定義:修法將公部門與私部門對個人資料之定義,整合為包含「易於」與其他資料比對後得以識別特定個人之要件。而《行政機關個人資料保護法》所稱「去識別化資料」(非識別加工情報),與《個人資料保護法》所稱「匿名化資料」(匿名加工情報),修法後將統一稱為「匿名化資料」。   為銜接上述修法內容,日本個人資料保護委員會自2021年8月起陸續針對《個人資料保護法施行令》、《個人資料保護法施行規則》及個人資料保護法相關指引公開徵求意見,後續值得持續觀察日本個人資料保護法制發展。

美國聯邦通訊傳播委員會將表決是否開放閒置頻譜

  為釐清開放閒置頻譜(white space)予業者使用是否會產生干擾問題,美國聯邦通訊傳播委員會(Federal Communication Commission, FCC)所屬工程科技辦公室(Office of Engineering and Technology, OET)於上個月就閒置頻譜(white space)開放進行干擾測試,並在2008年10月15日公布結果報告。   工程科技辦公室表示,同時具有頻譜感測(spectrum sensing)以及定位(geo-location)功能之設備在測試中顯示對於既有使用者並不會造成干擾,是以,當美國於2009年2月17日完成無線電視數位化之後,閒置頻譜設備(white space devices, WSDs)應被允許使用於閒置頻譜。於此同時,聯邦通訊傳播委員會主席 Kevin Martin 在記者會中公開表示支持開放閒置頻譜,並宣布美國聯邦通訊傳播委員會將於2008年11月4日的公開會議中就此一議題進行表決。   美國國家廣播業者協會(National Association of Broadcasters, NAB)旋即在2天後向聯邦通訊傳播委員會提出緊急請願(emergency petition),希望聯邦通訊傳播委員會延後其表決時間,並就此一議題進行公共諮詢。國家廣播業者協會同時指出,該報告摘要對於測試過程所蒐集之資料解讀錯誤,國家廣播業者協會認為,根據該測試結果,未經取得執照且僅以頻譜感測技術避免干擾之閒置頻譜設備將會干擾既有的使用者。而非如該報告摘要所稱,應可開放同時具有頻譜感測技術及定位功能之閒置頻譜設備。截至目前為止,聯邦通訊傳播委員會尚未正式決定是否接受國家廣播業者協會之請求延後表決時間。

TOP