連結稅(link tax)並非政府稅捐,而是網路業者以連結方式擷取新聞內容提供予他人,應向新聞業者協議取得授權,並支付適當費用的俗稱。針對網路業者擷取使用或彙整他人的新聞(例如Google News),導致發布該新聞之新聞業者實際獲得的點擊率與網路流量減少的情形,為了平衡新聞業者與網路業者間的利益,歐盟於2019年通過施行的歐盟數位單一市場著作權指令(The Directive on Copyright in the Digital Single Market)中,訂定網路業者應向新聞業者取得著作使用之授權協議,包含網路業者應與新聞業者分享一定比例之收益。
本條文於草案階段即備受爭議,草案條文(第11條)甚至包含使用超連結(hyperlink)的行為在內,而引發網路業者與使用者的反彈,並戲稱支付使用超連結的費用為繳交超連結稅。而最後通過的條文(第15條),則排除了非商業使用的個人、使用超連結或是僅單詞或簡短摘錄的情形,並將新聞業者的權利限於發表後的兩年以內,且不溯及適用指令施行前發表的新聞。
德國跟西班牙分別於2013年及2014年立法賦予新聞業者類似的權利,但結果顯示新聞業者對於網路業者的依賴,可能還遠大於網路業者擷取新聞業者內容所獲得的利益。法國於2019年7月完成將歐盟著作權指令內國法化,Google也因此調整其擷取政策,除非新聞業者主動完成對擷取內容範圍限制與授權的設定,Google將刪除全部擷取內容;連結稅能否保障新聞業者對其所發布新聞的相關權利,並平衡新聞業者與網路業者間的利益,仍有待觀察。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
紐西蘭最為歷史悠久的IT專家組織(Institute of IT Professionals NZ)於2012年5月發布雲端運算實務準則(Cloud Computing Code of Practice),藉此彌補實務上缺乏雲端運算標準與實務指針的問題;本準則為自願性遵循規範,以紐西蘭為市場的外國雲端業者、及紐西蘭的業者皆可適用之,並可向公眾宣示其已遵行此準則,然倘若未遵行而為遵行之宣示,則屬誤導或詐欺行為而觸犯公平交易法(Fair Trading Act 1986)。本準則有四個主要目標:1. 促進紐西蘭雲端產業的服務標準;2. 確立應揭露(disclosure)的標準;3. 促進雲端服務提供者與用戶間就資料保護、隱私與主權等事項的揭示;4.強化紐西蘭雲端運算產業的整合性。 依據此準則,雲端業者的資訊揭露範圍至少應包含業者基本資料、資訊所有權、管理及保護、與服務提供之適當管理措施等。在資訊所有權層面,業者應表明是否對所上載的資料或資訊主張所有權;而當用戶透過雲端服務利用或傳輸的資料而儲存於其他上游業者的網路或系統時,業者應確認其資料所有權之歸屬。 在資料管理與保障層面,業者應表明遵從何種資訊安全標準或實務,其已向美國雲端產業聯盟(Cloud Security Alliance)進行STAR登記,或者已通過其他標準的驗證;此外應表明儲存資料伺服器之一處或多處所在地。再者,業者亦須表明服務關係繼續中或終止後,業者或客戶對於客戶所擁有資料之存取權限。 在服務提供的適當管理措施上,包含業者的備份(Backup)程序及維護措施,皆應為揭露,使用戶得據以評估是否採取進一步的資料保護措施;此外包括服務的繼續性要求,如備援措施…等,亦應為揭露;又鑒於雲端服務有地理多樣性(Geographic Diversity)的特質,業者應使用戶知悉其提供服務、或營業活動的地點,以判斷此等服務可能適用的法權(Legal Jurisdiction)。 依據此準則,雲端業者亦可例如透過服務水準協議(Service Level Agreement)對個別用戶承諾特別的服務支援方案,以提供更好的服務品質。
德國汽車製造商擁有德國境內大部分的自駕車專利根據德國專利商標局(Deutsches Patent- und Markenamt)2017年度報告,德國該年境內發明專利申請量達67,707件,僅較2016年下降0.3%(2016年專利申請量達歷年新高),主要領域在交通;而新型專利和設計專利申請量卻持續下降。歷年申請量如下表: (件數) 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 發明 專利 67,706 67,907 66,898 65,963 63,177 61,361 59,612 新型 專利 13,299 14,030 14,271 14,741 15,470 15,531 16,038 設計 專利 44,297 57,057 58,017 60,837 56,944 55,250 53,197 資料來源:德國專利商標局 其中,德國汽車公司投資在電動汽車、輔助系統和自動駕駛等領域數十億元的成果在發明專利中被充分反映出來。根據德國專利商標局2017年度報告,該年自動駕駛專利申請數量有2,633件,較2016年增加14%,是2013年的兩倍。 在德國4,810件自動駕駛專利中,德國汽車公司就擁有超過2,006件,占42%,日本為28%,美國為11%。僅2017一年,德國汽車公司就取得325件自動駕駛專利,較日本公司259件、美國公司112件和法國公司的41件還多。其中絕大多數被Audi、Toyota和Volkswagen所擁有。 此外,德國境內電動汽車專利申請也增加10%,總數達到3,410件,超過三分之一是用於蓄電池和燃料電池,德國汽車公司高居專利申請量榜首,其中以Bosch和Schaeffler為最。 事實上,除了在德國境內,全球自動駕駛專利幾乎一半亦為德國汽車公司所擁有,截止至2017年底,占了48.8%,其中Bosch排名第一,共擁有1,101件專利。前十名專利擁有者如下圖: 單位:件 資料來源:德國經濟研究所(Institut der deutschen Wirtschaft) 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」
歐洲議會表決通過碳邊境調整機制草案之議會版本,增修管制範圍、施行時間、主管機關和收入利用等規範歐洲議會於2022年6月22日表決通過碳邊境調整機制(Carbon Border Adjustment Mechanism, CBAM)草案之議會版本,為該次決議通過三項草案中之一項,而包含CBAM在內之三者皆屬歐盟去年7月所公布「Fit for 55」溫室氣體減量包裹法案中的一部份,正式施行後將要求進口商向歐盟購買「CBAM憑證」,繳交進口產品對應之碳排放量費用,希望促進非歐盟國家減少碳排放以及防止碳洩漏(carbon leakage)的風險,並避免氣候政策不積極國家的企業擁有不公平優勢,以進一步降低全球碳排放。而在此次議會通過之版本中,有幾點作了調整: (1)擴大管制範圍:在產品方面,除原先歐盟執委會所提出之水泥、鋼鐵、鋁、肥料及電力等5大類產品外,歐洲議會亦希望納入有機化學品、塑膠、氫氣和氨等產品。為確保順利實施,委員會將對有機化學品和聚合物進行技術特性之評估;同時歐洲議會也計畫將管制擴大至間接排放,即包含製造商使用電力所產生之排放,以更能實際反映歐洲工業的二氧化碳成本; (2)逐步實施CBAM並提前終止歐盟排放交易系統(Emissions Trading Scheme, ETS)的免費配額:CBAM預計從2023年1月1日開始試運行,原草案規劃試運行至2025年底,現延長至2026年底;在2023年至2026年過渡期間,歐盟出口商保有100%的歐盟ETS免費配額;而自2027年起則正式施行向進口至歐盟產品之碳含量進行定價,並要求進口商購買與繳交相對應之CBAM憑證。雖然出口商仍有ETS免費配額,但該配額將逐步遞減,並於2032年之前終止免費配額制度,由CBAM完全取代之,以避免對歐盟產業有雙重保護的情形; (3)設立CBAM集中管理機構:歐洲議會認為與其在各會員國內分別指派共27個個別之主管機關(competent authorities),應設立歐盟單一機構集中管理,以提升實施效率、透明度及成本效益;同時,也可避免第三國進口商在各會員國間因管制密度之差異而有挑選法院(forum shopping)的情況; (4)CBAM收入之應用:歐洲議會建議CBAM之收益應歸入歐盟預算,以對最低度開發國家(LDCs)提供至少相當於CBAM收入的財務援助,協助其製造業脫碳,以共同落實歐盟氣候目標,以及《巴黎協定》等國際承諾。
美國國家安全局發布「軟體記憶體安全須知」美國國家安全局(National Security Agency, NSA)於2022年11月10日發布「軟體記憶體安全須知」(“Software Memory Safety” Cybersecurity Information Sheet),說明目前近70%之漏洞係因記憶體安全問題所致,為協助開發者預防記憶體安全問題與提升安全性,NSA提出具體建議如下: 1.使用可保障記憶體安全之程式語言(Memory safe languages):建議使用C#、Go、Java、Ruby、Rust與Swift等可自動管理記憶體之程式語言,以取代C與C++等無法保障記憶體安全之程式語言。 2.進行安全測試強化應用程式安全:建議使用靜態(Static Application Security Testing, SAST)與動態(Dynamic Application Security Testing, DAST)安全測試等多種工具,增加發現記憶體使用與記憶體流失等問題的機會。 3.強化弱點攻擊防護措施(Anti-exploitation features):重視編譯(Compilation)與執行(Execution)之環境,以及利用控制流程防護(Control Flow Guard, CFG)、位址空間組態隨機載入(Address space layout randomization, ASLR)與資料執行防護(Data Execution Prevention, DEP)等措施均有助於降低漏洞被利用的機率。 搭配多種積極措施增加安全性:縱使使用可保障記憶體安全之程式語言,亦無法完全避免風險,因此建議再搭配編譯器選項(Compiler option)、工具分析及作業系統配置等措施增加安全性。