目前,美國證券管理委員會(U.S. Securities and Exchange Commission, SEC)對於數位貨幣的態度傾向於將代幣視為有價證券。《代幣分類法》(Token Taxonomy Act)草案則是持反對意見的聲浪¬,由美國眾議員Warren Davidson為首,並且獲得跨黨派多位眾議員的支持。《代幣分類法》主要的訴求是希望可以將數位代幣排除於證券,進而排除虛擬貨幣之稅務。重點有三:
然而,目前美國證券管理委員會的態度仍未改變,並且於2019年4月3日發表〈數位資產「投資契約」分析之架構〉(Framework for “Investment Contract” Analysis of Digital Assets)。該分析架構說明:凡符合Howey Test之標準的「投資契約」即屬於「證券」,有《證券交易法》的適用。〈數位資產「投資契約」分析之架構〉甫發表,Warren Davidson與另外五位眾議員隨即重新提起2019年版的《代幣分類法》草案,是繼2018年9月、2018年12月第三度提起相關法案。楊安澤(Andrew Yang,美國首位角逐總統的華裔候選人)在2020年民主黨黨內總統初選政見中,亦援引《代幣分類法》草案,希望可以與連署《代幣分類法》草案的美國國會議員和懷俄明州(Wyoming)的立法者,共同擘畫有利於商業與人民的數位資產框架。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
為因應近來智慧聯網(IoT)、巨量資料及雲端運算發展趨勢,為強化線上隱私權利及促進歐盟數位經濟的發展,歐盟執委會於2012年1月25日對於資料保護指令提出新的規章草案:「保護個人有關個人資料處理及自由流通規章(一般資料保護規章)」(Proposal for a REGULATION OF THE EUROPEAN PARLIAMENT AND OF THE COUNCIL on the protection of individuals with regard to the processing of personal data and on the free movement of such data (General Data Protection Regulation)),以取代並廢除(repealed)原有「個人資料保護指令」規範,並修改(amend)「隱私與電子通訊指令」,預計在2013年6月進入歐洲議會、理事會及執委會的三方協商,若順利將在2014年通過,並在2016年生效。 「一般資料保護規章」(草案)中對於聯網環境及智慧化設備運行之因應,重要規範內容有(1)追蹤(tracking)與特徵分析(profiling):訂定第20條「特徵分析措施」(Measures based on profiling)規範條文,保障每個當事人皆有主張不被採取特徵分析措施(如個人傾向、工作表現、財務狀況、位址、健康、個人喜好、可信度)而致產生法律效果或顯著影響該個人的權利(2)被遺忘及刪除權(right to be forgotten and to erasure):訂定第17條,創設新的權利「被遺忘及刪除權」,用以幫助民眾處理線上資料,當其不希望自己的資料被利用且無合法理由保留時,資料將被刪除(3)資料可攜權利(the right to data portability):訂定第18條,當資料處理是以電子化方法,且使用結構性、通用的格式時,資料當事人有權利可以取得該結構性、通用格式下的個人資料,更容易自不同服務提供者間移轉個人資料。(4)當事人的同意要件:第4條第8款明定,不論何種資料處理情況時所需的同意,增列必須是明確(explicitly)同意之要件(5)「設計階段納入隱私考量」(privacy by design)、「預設隱私設定」(privacy by default):訂定第30條,要求資料控制者及處理者應實行適當的技術性、組織性措施,並考量科技發展水準,制定特定領域及特定資料處理情況的標準及條件,並且資料保護將會從產品及服務最初發展、設計時就考量隱私問題應對「設計階段納入隱私考量」及「預設隱私設定」提出標準及條件。 歐盟此次對於「一般資料保護規章」(草案)的修法進程,以及世界各重要國家的立場及反應態度,均值得後續密切觀察研析。
英國發布人工智慧網路資安實務守則英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」(Code of Practice for the Cyber Security of AI,以下簡稱「實務守則」),目的是提供人工智慧(AI)系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引,以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險,並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施,以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同,因此產生新的資安風險,主要包含以下: 1. 資料投毒(Data Poisoning):在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料,影響模型訓練結果,導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆(Model Obfuscation):攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為,以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理,可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令(Indirect Prompt Injection):藉由輸入經精心設計的指令,使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性,實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段,並針對相關角色提出指導。角色界定如下: 1. 人工智慧系統開發者(Developers):負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈(Supply chain):涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則,以確保人工智慧系統的安全性與可靠性: 1. 風險評估(Risk Assessment):識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理(Data management):確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用,並採取完善管理措施。 3. 模型安全(Model Security):在模型訓練、部署和使用階段,均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全(Supply chain security):確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針,期望各角色能有效落實AI系統安全管控,促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。
英國人體基因資料庫(Biobank)開放給研究者使用為了改善下一世代的健康,資料來源係來自於半數英國人口的英國人類基因資料庫於今年三月底正式開放給所有研究者使用。該資料庫資訊包含二萬六千筆糖尿病患者、五萬筆關節疾病患者、四萬一千筆不飲酒者,以及一萬一千筆心臟病患者的健康資訊。 英國人體基因資料庫係利用四年的時間招募來自蘇格蘭、英格蘭與威爾斯地區,年紀介於四十到六十九歲的自願捐贈者,就其採集檢體、身高、體重、體脂肪、手握力、骨頭密度、心肺功能、血壓、醫療病例、生活習慣、記憶、飲食、生理與心理情狀、聽力與視力等資訊所集結的健康資料庫,其可堪稱是世界上積累大規模人類健康資訊的來源之一。 欲使用英國人體基因資料庫的申請者,不論其係來自英國或是海外,亦不論申請者係來自學界、產業界、公益團體,或是由政府資助的研究機關(機構)、團體或個人,在本於欲從事的研究係基於健康相關與確保公眾利益的前提之下,均可向該資料庫的管理單位提出使用申請。該申請必須於網路上提出,且欲申請使用之研究必須受到英國人類基因資料庫小組的嚴謹審查,且該審查過程亦會受到英國人體基因資料庫委員會轄下的 Access Sub-Committee所監督。除此之外,具有獨立超然特徵的英國人類基因資料庫倫理與管理會議(UK Biobank Ethics and Governance Council)亦將會監督整個審查系統的運作和流程。 英國人類基因資料庫將允許研究者,在基於保障公眾利益的前提下所進行的健康相關研究,來使用該資料庫內的所有資源。該資料庫期許研究者能夠發現特殊疾病發生於人類個體上的差異性,以進而研發出一套新的治療與防範措施。除此之外,該資料庫的資源利用亦期待研究者能在具有慢性、疼痛與生命威脅性特徵的疾病上,例如癌症、心臟疾病、中風、糖尿病、老人痴呆、憂鬱症、關節炎、眼睛、骨頭和肌肉等疾病,能夠就其發生原因、預防方法與治療方式找出新的診斷和解決方法。