美國國會《促進美國5G國際領導力法案》

  美國眾議院於2020年1月8日通過《促進美國5G國際領導力法案(Promoting United States International Leadership in 5G Act)》,指示美國國務卿未來應強化美國5G關鍵基礎設施,並在國際標準組織中爭取5G標準制定的領導地位。該法案象徵美國積極對抗中國大陸在5G網路、網際網路設備及雲端設施的控制,以維護國家安全及5G產業競爭力。目前法案還需由美國參議院通過,並經總統簽署後生效。

  法案指出,國際標準制定組織(例如國際電信聯盟,第三代合作夥伴計劃3GPP和5G基礎設施協會、5GPPP公私聯盟協會)採用的標準,對於全球經濟及確保網路技術的全球連接至關重要。5G技術標準能帶來更高的智財權收入及技術出口,對未來全球無線通訊技術及標準制定產生強大影響力。中國大陸政府近來鼓勵民間企業在國際5G標準組織中發揮更大作用,企業積極參與並主導5G國際標準制定,試圖重組全球市場並主導經濟戰略性產業。中國大陸官員在國際標準制定組織中,亦擔任更多主導角色,包括建立夥伴關係、分配全球無線電頻率及衛星軌道,建立資通訊技術的國際技術標準等。中國大陸透過「中國製造2025」及「互聯網+」計畫,企圖在國際標準制定組織中稱霸,為中國大陸企業創造5G技術的不公平競爭優勢。

  又為加強美國在5G國際標準制定組織中的領導地位,本法案具體列出美國未來5G技術標準與資通訊安全的三項目標:(1)美國與盟國及合作夥伴,應在第五代及下世代行動通訊系統和基礎設施的國際標準制定組織中,保持參與及主導地位。(2)美國應與盟國及夥伴合作,鼓勵並促進第五代及下世代行動通訊系統及基礎設施,發展安全的供應鏈網路。(3)維持美國與盟國及合作夥伴間電信及網路安全標準,維護美國國家戰略和安全利益。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

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※ 美國國會《促進美國5G國際領導力法案》, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8394&no=55&tp=5 (最後瀏覽日:2026/02/01)
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我國關於個人資料去識別化實務發展 財團法人資訊工業策進會科技法律研究所 2019年6月4日 壹、我國關於個人資料去識別化實務發展歷程   我國關於個資去識別化實務發展,依據我國個資法第1條立法目的在個資之隱私保護與加值利用之間尋求平衡,實務上爭議在於達到合理利用目的之個資處理,參酌法務部103年11月17日法律字第10303513040號函說明「個人資料,運用各種技術予以去識別化,而依其呈現方式已無從直接或間接識別該特定個人者,即非屬個人資料,自非個資法之適用範圍」,在保護個人隱私之前提下,資料於必要時應進行去識別化操作,確保特定個人無論直接或間接皆無從被識別;還得參酌關於衛生福利部健保署資料庫案,健保署將其所保有之個人就醫健保資料,加密後提供予國衛院建立健保研究資料庫,引發當事人重大利益爭議,終審判決(最高行政法院106年判字第54號判決)被告(即今衛福部)勝訴,法院認為去識別化係以「完全切斷資料內容與特定主體間之連結線索」程度為判準,該案之資料收受者(本案中即為衛福部)掌握還原資料與主體間連結之能力,與健保署去識別化標準不符。但法院同時強調去識別化之功能與作用,在於確保社會大眾無法從資料內容輕易推知該資料所屬主體,並有提到關於再識別之風險評估,然而應採行何種標準,並未於法院判決明確說明。   我國政府為因應巨量資料應用潮流,推動個資合理利用,行政院以推動開放資料為目標,104年7月重大政策推動會議決議,請經濟部標檢局研析相關規範(如CNS 29191),邀請相關政府機關及驗證機構開會討論,確定「個人資料去識別化」驗證標準規範,並由財政部財政資訊中心率先進行去識別化驗證;並以我國與國際標準(ISO)調和之國家標準CNS 29100及CNS 29191,同時採用作為個資去識別化驗證標準。財政部財政資訊中心於104年11月完成導航案例,第二波示範案例則由內政部及衛生福利部(105年12月通過)接續辦理。   經濟部標準檢驗局目前不僅將ISO/IEC 29100:2011「資訊技術-安全技術-隱私權框架」(Information technology – Security techniques – Privacy framework)、ISO/IEC 29191:2012「資訊技術-安全技術-部分匿名及部分去連結鑑別之要求事項」(Information technology – Security techniques – Requirements for partially anonymous, partially unlinkable authentication),轉換為國家標準CNS 29100及CNS 29191,並據此制訂「個人資料去識別化過程驗證要求及控制措施」,提供個資去識別化之隱私框架,使組織、技術及程序等各層面得整體應用隱私權保護,並於標準公報(107年第24期)徵求新標準之意見至今年2月,草案編號為1071013「資訊技術-安全技術-個人可識別資訊去識別化過程管理系統-要求事項」(Management systems of personal identifiable information deidentification processes – Requirements),主要規定個資去識別化過程管理系統(personal information deidentification process management system, PIDIPMS)之要求事項,提供維護並改進個人資訊去識別化過程及良好實務作法之框架,並適用於所有擬管理其所建立之個資去識別化過程的組織。 貳、個人資料去識別化過程驗證要求及控制措施重點說明   由於前述說明之草案編號1071013去識別化國家標準仍在審議階段,因此以下以現行「個人資料去識別化過程驗證要求及控制措施」(以下簡稱控制措施)[1]說明。   去識別化係以個資整體生命週期為保護基礎,評估資料利用之風險,包括隱私權政策、隱私風險管理、隱私保護原則、去識別化過程、重新識別評鑑等程序,分別對應控制措施之五個章節[2]。控制措施旨在使組織能建立個資去識別化過程管理系統,以管理對其所控制之個人可識別資訊(personal identifiable information, PII)進行去識別化之過程。再就控制措施對應個人資料保護法(下稱個資法)說明如下:首先,組織應先確定去識別化需求為何,究係對「個資之蒐集或處理」或「為特定目的外之利用」(對應個資法第19條第1項第4、5款)接著,對應重點在於「適當安全維護措施」,依據個資法施行細則第12條第1項規定,公務機關或非公務機關為防止個資被竊取、竄改、毀損、滅失或洩漏,採取技術上及組織上之措施;而依據個資法施行細則第12條第2項規定,適當安全維護措施得包括11款事項,並以與所欲達成之個資保護目的間,具有適當比例為原則。以下簡要說明控制措施五大章節對應個資法: 一、隱私權政策   涉及PII處理之組織的高階管理階層,應依營運要求及相關法律與法規,建立隱私權政策,提供隱私權保護之管理指導方針及支持。對應個資法施行細則第12條第2項第5款適當安全維護措施事項「個人資料蒐集、處理及利用之內部管理程序」,即為涉及個資生命週期為保護基礎之管理程序,從蒐集、處理到利用為原則性規範,以建構個資去識別化過程管理系統。 二、PII隱私風險管理過程   組織應定期執行廣泛之PII風險管理活動並發展與其隱私保護有關的風險剖繪。直接對應規範即為個資法施行細則第12條第2項第3款「個人資料之風險評估及管理機制」。 三、PII之隱私權原則   組織蒐集、處理、利用PII應符合之11項原則,包含「同意及選擇原則」、「目的適法性及規定原則」、「蒐集限制原則」、「資料極小化原則」、「利用、保留及揭露限制」、「準確性及品質原則」、「公開、透通性及告知原則」、「個人參與及存取原則」、「可歸責性原則」、「資訊安全原則」,以及「隱私遵循原則」。以上原則涵蓋個資法施行細則第12條第2項之11款事項。 四、PII去識別化過程   組織應建立有效且周延之PII去識別化過程的治理結構、標準作業程序、非預期揭露備妥災難復原計畫,且組織之高階管理階層應監督及審查PII去識別化過程之治理的安排。個資法施行細則第17條所謂「無從識別特定當事人」定義,係指個資以代碼、匿名、隱藏部分資料或其他方式,無從辨識該特定個人者,組織於進行去識別化處理時,應依需求、風險評估等確認注意去識別化程度。 五、重新識別PII之要求   此章節為選驗項目,需具體依據組織去識別化需求,是否需要重新識別而決定是否適用;若選擇適用,則保留重新識別可能性,應回歸個資法規定保護個資。 參、小結   國際上目前無個資去識別化驗證標準及驗證作法可資遵循,因此現階段控制措施,係以個資整體生命週期為保護基礎,評估資料利用之風險,使組織能建立個資去識別化過程管理系統,以管理對其所控制之個人可識別資訊進行去識別化之過程,透過與個資法對照個資法施行細則第12條規定之安全維護措施之11款事項,內化為我國業者因應資料保護與資料去識別化管理制度。   控制措施預計於今年下半年發展為國家標準,遵循個資法與施行細則,以及CNS 29100、CNS 29191之國家標準,參照國際上相關指引與實務作法,於技術上建立驗證標準規範供產業遵循。由於國家標準無強制性,業者視需要評估導入,仍建議進行巨量資料應用等資料經濟創新業務,應重視處理個資之適法性,建立當事人得以信賴機制,將有助於產業資料應用之創新,並透過檢視資料利用目的之合理性與必要性,作為資料合理利用之判斷,是為去識別化治理之關鍵環節。 [1] 參酌財團法人電子檢驗中心,個人資料去識別化過程驗證,https://www.etc.org.tw/%E9%A9%97%E8%AD%89%E6%9C%8D%E5%8B%99/%E5%80%8B%E4%BA%BA%E8%B3%87%E6%96%99%E5%8E%BB%E8%AD%98%E5%88%A5%E5%8C%96%E9%81%8E%E7%A8%8B%E9%A9%97%E8%AD%89.aspx(最後瀏覽日:2019/6/4) 財團法人電子檢驗中心網站所公告之「個人資料去識別化過程自評表_v1」包含控制措施原則、要求事項與控制措施具體內容,該網站並未公告「個人資料去識別化過程驗證要求及控制措施」,故以下整理係以自評表為準。 [2] 分別為「隱私權政策」、「PII隱私風險管理過程」、「PII之隱私權原則」、「PII去識別化過程」、「重新識別PII之要求」。

加州立法機關提出社群媒體青少年成癮法草案,促進兒童身心福祉

社群媒體是溝通資訊之重要工具。但部分社群媒體向用戶投放易使人成癮的資訊,對兒童和青少年福祉形成重大風險。據此緣由,美國加州立法機關於2024年1月29日提出社群媒體青少年成癮法草案(Social Media Youth Addiction Law),規定社群媒體除非能合理確定用戶非未成年人,或取得未成年用戶家長同意,否則不得向用戶提供易使人成癮的資訊。 該草案將網路或應用程式中,依用戶特徵或習慣,優先顯示的多片段資訊,定義為易使人成癮的資訊(addictive feed)。除非該資訊符合以下例外條件: (1) 用戶用以搜尋資訊的關鍵字不會被使用的設備記憶,且該資訊與用戶過去的社群媒體使用行為無關。 (2) 是因用戶隱私設定、設備規格、未成年人限制而呈現的資訊。 (3) 是因用戶明確要求而提供,且不易使人成癮的資訊。 (4) 是用戶間直接且非公開之通訊組成的資訊。 (5) 是同一資訊來源,且在音檔或影片形式下,不會自動連續播放的資訊。 該草案亦規定投放易使人成癮資訊的社群媒體,不得在深夜至凌晨時段、上學至放學時段,以及開學期間的週一到週五,向未成年用戶發送通知,除非已取得未成年用戶家長同意。 最後,該草案規定投放易使人成癮資訊的社群媒體每年向公眾揭露未成年用戶總數量、家長同意接收易成癮資訊的未成年用戶數量等資訊。該規定有利大眾監督社群媒體對法規之遵循情況,並促進社會對兒童、青少年身心健康的關心。

英國資訊委員辦公室提出人工智慧(AI)稽核框架

  人工智慧(Artificial Intelligence, AI)的應用,已逐漸滲透到日常生活各領域中。為提升AI運用之效益,減少AI對個人與社會帶來之負面衝擊,英國資訊委員辦公室(Information Commissioner’s Office, ICO)於2019年3月提出「AI稽核框架」(Auditing Framework for Artificial Intelligence),作為確保AI應用合乎規範要求的方法論,並藉機引導公務機關和企業組織,評估與管理AI應用對資料保護之風險,進而建構一個可信賴的AI應用環境。   AI稽核框架主要由二大面向所構成—「治理與可歸責性」(governance and accountability)以及「AI特定風險領域」(AI-specific risk areas)。「治理與可歸責性」面向,係就公務機關和企業組織,應採取措施以遵循資料保護規範要求的角度切入,提出八項稽核重點,包括:風險偏好(risk appetite)、設計階段納入資料保護及透過預設保護資料(data protection by design and by default)、領導管理與監督(leadership management and oversight)、政策與程序(policies and procedures)、管理與通報架構(management and reporting structures)、文書作業與稽核紀錄(documentation and audit trails)、遵循與確保能力(compliance and assurance capabilities)、教育訓練與意識(training and awareness)。   「AI特定風險領域」面向,則是ICO特別針對AI,盤點下列八項潛在的資料保護風險,作為風險管理之關注重點: 一、 資料側寫之公平性與透明性(fairness and transparency in profiling); 二、 準確性(accuracy):包含AI開發過程中資料使用之準確性,以及應用AI所衍生資料之準確性; 三、 完全自動化決策模型(fully automated decision making models):涉及人類介入AI決策之程度,歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)原則上禁止無人為介入的單純自動化決策; 四、 安全性與網路(security and cyber):包括AI測試、委外處理資料、資料重新識別等風險; 五、 權衡(trade-offs):不同規範原則之間的取捨,如隱私保護與資料準確性; 六、 資料最少化與目的限制(data minimization and purpose limitation); 七、 資料當事人之權利行使(exercise of rights); 八、 對廣泛公共利益和權利之衝擊(impact on broader public interests and rights)。   ICO將持續就前述AI特定風險領域,進行更深入的分析,並開放公眾討論,未來亦將提供相關技術和組織上之控制措施,供公務機關及企業組織進行稽核實務時之參考。

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