韓國首爾高等法院第七行政庭(下稱:韓國高等法院)於2019年12月4日部分駁回高通對韓國公平交易委員會(Korea Fair Trade Commission,下稱:韓國公平會)提起的行政訴訟,高通仍需支付鉅額罰鍰。
韓國公平會於2016年12月28日,曾針對高通干涉數據機晶片組(Modem Chipset)的對手廠商之商業活動,進而破壞市場競爭一事,開出史上最高額的行政罰鍰共1.0311兆韓元。當時韓國公平會指出,高通的標準必要專利(Standards-Essential Patents, SEPs)授權不符合「公平、合理、非歧視原則」(Fair, Reasonable and Non-Discriminatory, FRAND),希望藉由開罰徹底矯正高通的商業模式,不讓高通透過該商業模式不合理地維持並擴張其數據機晶片的獨佔地位,進而壓迫數據機晶片業者(如:聯發科或英特爾)和手持裝置(Handset)業者。高通不滿韓國公平會之行政處分,逕向韓國高等法院提出撤銷行政處分之訴,並請求暫緩執行。然而,高通所提出的暫緩執行請求,於2017年11月27日即被韓國高等法院駁回。至於高通所欲提起的撤銷行政處分之訴,韓國高等法院則於本次駁回。
儘管韓國高等法院對韓國公平會的部分決議積極地表示贊同,並非照單全收,韓國高等法院於裁判要旨中指出:韓國公平會針對「全面性的專利組合授權」(Comprehensive Portfolio Licensing)請求矯正措施(Remedy)一事係屬違法,換言之,高通毋須逐一重啟授權談判。至於罰鍰和其他決議,韓國高等法院則認為有其合理性。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代,巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存,「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。 美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性,美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC),讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類,並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享,會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式,各資料版本會被強制整合為特別形式,但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失,對研究產生不利的限制。有鑑於此,為更有效益的應用巨量資料,Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake),此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中,目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。 與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data),保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料,減少資源上處理數據的必要,讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性:1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake,該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時,可協助維持資料的來源與真實性,並得以不同形式的醫療數據進行分析項目,例如患者再住院可能性的預測分析。 但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險,尤其是醫療保健領域,因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得,因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障,在建立安全的Data Lake之前,必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。
歐盟設立歐洲研究院(European Research Council)對前瞻性研究提供經費補助歐盟最近宣布其新設立的歐洲研究院(European Research Council, ERC),自2月底開始運作。ERC是依據歐盟第七期研發綱要計畫(Seventh Framework Programme for Research and Technological Development, FP7)下之子計畫-”理念”計畫("Ideas" programme)所設立。2006年底通過的歐盟第七期研發綱要計畫,揭示歐盟在2007至2013年間的科技研發政策、研發投入的重點領域與經費挹注情形。與PF6相較,PF7經費大幅成長,每年平均成長至少達40%,單是2013年一年,經費成長更高達75%。 ERC是第一個泛歐的經費補助機構,設立目的是為了贊助前瞻科學領域的研究活動。在設立第一年,歐盟挹注於ERC的經費即高達3億歐元,在FP7計畫的七年期間,ERC總計取得7.5 billion的經費。隨著ERC的設立,歐盟首度有了專為前瞻性研究量身訂作的經費補助運作機制,亦即交由歐洲科學界菁英,也就是由22位聲譽卓著的科學界菁英所組成的科學諮詢會(Scientific Council)自主管理,官僚系統不得對之表示意見。 歐盟希望藉由ERC的設立,促使科學界得以對最具有原創性的科學想法深入研究,以突破當前之知識界線,進而協助解決歐盟在社會、環境、經濟面所面臨之挑戰。
歐盟網路與資訊安全局發布「行動支付與電子錢包安全防護」報告為因應探討並強化網路安全環境,歐盟網路與資訊安全局(European Union Agency for Network and Information Security , ENISA)2016年12月發布「行動支付與電子錢包安全防護」研究報告(Security of Mobile Payments and Digital Wallets)。歐盟網路與資訊安全局ENISA主要係因,近來行動支付興起,利用行動支付方式買賣貨品,係象徵著朝向數位化轉換趨勢,消費者希望透過更便捷的方式購物避免帶著實體錢包和一堆卡片,增加購物的不便。但是使用電子錢包和行動支付並非全然沒有安全疑慮,根據2015年的一項調查,有百分之20的美國消費者對於行動支付的過程中可能遭到有心人士擷取個人資料,這就表示此乃使用行動支付的主要擔心重點,有13%使用者擔心自己的電話遭到駭客入侵。此外根據另一項調查,針對九百名資安專家所做的調查顯示,僅有23%的的人員認為目前現有的安全機制足以防範個資外洩,但有47%的人員認為現有的機制缺乏安全性,但當中也有百分之30的回覆認為現在的安全機制是否安全不能確定。因此,目前而言,安全防護可謂是消費者最關心的重點,且對於安全的疑慮亦使得行動支付沒有辦法大量推行採用。 因此歐盟網路與資訊安全局ENISA於此報告提出了目前經確認的主要威脅有: 行動用戶的安全威脅:任意裝設惡意軟體、釣魚軟體、社交工程軟體。 行動設備威脅:行動設備遭竊或遺失與不當近用。 行動支付與電子錢包威脅:逆向工程、竄改支付軟體、使用在滲透到系統之後,會隱藏登錄項目、檔案或處理序等資源的一種軟體。 消費者威脅:POS惡意軟體、MiTM、重放攻擊。 付款服務提供者威脅:付款系統與資料連結崩潰的疑慮。 支付網路提供者威脅:代碼服務崩潰、拒絕服務。 發行商威脅:付款授權流程崩潰與代碼資料崩潰。 行動支付軟體提供者威脅:機敏個資外洩、雲端客戶資訊管理遭到入侵、代碼服務拒絕。 因此有鑑於行動支付產業目前仍在新興階段,欠缺明確標準,業者間的自主管理顯得相當重要,所以網路與資訊安全局ENISA提出了一些得以遵循的建議與標準: 消費者在使用行動支付的服務軟體時,必須採取多項最低安全防護措施。 行動主機提供業者應該確保軟體定時更新,並且修補安全上的漏洞,針對安全性與近用用戶資料的可能性部分加強。 行動支付的應用程式提供者,應該再提供服務給消費者時,同時提供消費者資訊,本應用軟體做了何種安全防護,供消費者知悉。 行動支付業者應當建立詐騙監控機制。 網路與資訊安全局ENISA提出上述建議與標準,主要係希望業者採用這樣的標準或好習慣的建議後,可以對於消費者、零售商、銀行等業者產生益處。
日本發布美國數位政策現狀報告,呼籲推動AI發展的同時,亦應注重資料安全性日本獨立行政法人情報處理推進機構(下稱IPA)於2025年10月發布美國第二次川普政權數位政策現狀報告(下稱現狀報告),內文聚焦於美國政權輪換後數位政策之變動與解讀,同時提及在推動AI發展的同時,亦應注重其安全性。 日本觀測美國數位政策的現狀報告指出,隨著社會數位化程度日益增加,除了雲端數位資料的累積,以及提升對於AI的依賴程度外,亦會造成釣魚信件難以識別,透過可自動生成程式碼的惡意攻擊型AI進行攻擊行為等AI濫用之風險。 準此,美國為確保AI與資料的安全性,並維持其領域之競爭優勢,於2025年7月23日發布AI行動計畫,並提出三大方針,包括加速AI創新、建構AI基礎設施,以及透過國際性的AI外交與安全保障發揮領導能力。此外,內文亦提及為確保競爭優勢,需要建立作為AI發展基礎的科學資料集,並建置資料中心,同時確保其具備高度安全性,以避免AI使用者輸入AI之資料遭到竄改或外洩。 此外,現狀報告內文提及日本企業Softbank與OnenAI、Oracle等公司共同參與規模達5000億美元的Stargate計畫,並已於德州著手建設AI資料中心,顯示日本在美國的AI基礎建設中扮演重要角色並佔有一席之地。然而,內文亦指出美國數位政策具備不透明性而有潛在風險,須持續留意與關注。 我國企業如欲深耕AI領域,並透過AI進行技術研發,可由建立科學資料集開始著手,以作為訓練AI模型的基礎,以達到運用AI輔助及縮短研發週期、減少研發過程中的試錯成本等效益。此外,為確保安全性,科學資料集建置過程中所需之數位資料,可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》,建立貫穿數位資料生命週期之資料治理機制。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)