日本公正取引委員會啟動以交易優勢不當攫取新興智慧財產之實況調查
日本公正取引委員會（下稱公取委，其性質等同於我國公平交易委員會）在2019年12月11日的定期記者會上表示，由於近年出現許多關於「智慧財產及knowhow保護不足」的聲音，因此將針對大型企業在與新創、新興企業進行共同合作或研究時，是否有濫用優勢地位不當掠取智慧財產權及專業知識技能（knowhow）的情形，啟動實況調查。
公取委將以書面方式，針對日本國內約1萬家創業10年以內的IT製造新創產業與大企業間交易之實況進行調查。相關報導整理了以下幾種常見的問題交易型態：
- 獨占智慧財產：（1）契約約定大型企業無須經新興企業許可，即可逕自申請專利；（2）共同研究成果全歸大型企業所有；（3）要求無限制的無償授權。
- 限制與他人合作：（1）長時間禁止新興企業與其他業界合作；（2）相關專利遭到大企業所限制，導致事業無法拓展。
- 強勢締約：（1）大型企業對於契約的意思決定過於緩慢；（2）直接交付簽訂好的紙本契約，並告知不得變更契約內容。
公取委表示，因為新興企業具有開放式創新的價值，在與大型企業進行合作時，對於國家產業發展及競爭力的提升，能發揮很大的貢獻。因此藉由實態調查，確保建構出一個自由、公平的良性競爭環境，並預計在2020年依據調查結果，擬定相關指引或方針。
陳昱宏
法律研究員 編譯整理
令和元年12月11日事務総長定例会見記録「スタートアップの取引慣行に関する取引実態調査」について，2019年12月11日，公正取引委員會 https://www.jftc.go.jp/houdou/teirei/2019/oct_dec/kaikenkiroku191211.html#cms40BA5
日本經濟新聞，新興の知財「横取り」監視 大企業との取引、公取委調査，2019年12月11日， https://www.nikkei.com/article/DGXMZO53221860R11C19A2EA2000/
時事新聞，ベンチャー企業、初の実態調査 知的財産で不利な扱い―公取委 https://www.jiji.com/jc/article?k=2019121101006&g=eco
在2013年的國際資訊安全會議（RSA Conference）上，資安專家紛紛表示，將Big Data技術應用於資訊安全分析的項目上，確實可以幫助企業建立更佳的情勢判斷能力，但在實際執行過程中是一大挑戰。 資安廠商如RSA和賽門鐵克公司，在會議上表示目前的策略是透過新的數據匯集、比對和分析協助企業篩選、過濾結構化和未結構化資料的威脅指標，這是傳統的特徵偵測（signature-based）安全工具無法做到的。 不像傳統的安全手段著重於阻斷攻擊，新的技術強調偵測並立即回應違犯行為，也就是提前遏止任何違犯行為，協助企業作全面性的偵測而不擔心有所遺漏。 由於越來越多的美國政府機關和民間企業遭受到針對性和持續性的攻擊，巨量資料技術的應用需求激增。企業內部都累積著大量的數據和多元的數據種類，而需要動新技術來保護這些數據資料免於惡意人士或對手的竊取或其他侵害行為。企業應該要因應實際面臨的威脅和所獲悉的威脅情報來建立安全模型，取代部署特定產品和外圍系統的防禦。 美國無論是政府機關或民間企業都被捲入了不對稱戰爭-對手是武器精良、準備充分並有嚴密組織的網路敵人。 「駭客只需要攻擊成功一次，但我們必須每次都是成功的」賽門鐵克的總裁deSouza表示。「因此與其專注的在阻擋所有威脅，更好的辦法是使用巨量資料技術偵測侵入行為並消解之」。而在會議中資安專家都肯認至少從理論上來說，以巨量資料技術強化資訊安全是很好的想法。 不過另有其他的說法，金融服務企業LSQ的首席安全及法務主管皮爾遜認為，許多人的電腦紀錄檔和所有的電子裝置都早就被侵入滲透了，這才是問題所在。他表示，目前現存的SIEM（安全性資訊及事件管理）工具可以讓企業聚集來自許多個安全設備的巨量登錄數據整合在同一系統內，但真正的問題是，SIEM工具必須要有能力分析數據並找出關聯性，如此才能偵測到駭客入侵的前兆證據和真實的入侵行為，這和彙整數據是不同的兩件事。許多企業所面臨的問題不是缺乏數據資料，而是要如何為資訊安全的目的建立關聯規則和應用方式，以有效率的方式找出有用的巨量數據並進行分析，和留下可供進行訴訟使用的證據。
網路廣告商標侵權爭議之最新實務發展趨勢介紹 日本內閣府研議「網路資訊安全判斷基準草案」並將作為未來機關處理共同標準日本內閣府網路安全戰略本部（サイバーセキュリティ戦略本部）於2017年7月13日第14次會議中提出對2020年後網路安全相關戰略案之回顧（2020年及びその後を見据えたサイバーセキュリティの在り方（案）－サイバーセキュリティ戦略中間レビュー－），針對網路攻擊嚴重程度，訂立網路安全判斷基準（下稱本基準）草案。對於現代網路攻擊造成之嚴重程度、資訊之重要程度、影響範圍等情狀，為使相關機關可以做出適當之處理，進而可以迅速採取相應之行動，特制訂強化處理網路攻擊判斷基準草案。其後將陸續與相關專家委員討論，將於2017年年底發布相關政策。 本基準設置目的：為了於事故發生時，具有視覺上立即判斷標準，以有助於事故相關主體間溝通與理解，並可以做為政府在面對網路侵害時判斷之基準，成為相關事件資訊共享之體制與方法之基準。 本基準以侵害程度由低至高，分為第0級至第5級。第0級（無）為無侵害，乃對國民生活無影響之可能性；第1級（低）為對國民生活影響之可能性低；第2級（中）為對國民生活有影響之可能性；第3級（高）為明顯的對國民生活影響，並具高可能性；第4級（重大）為顯著的對國民生活影響，並具高可能性；第5級（危機）為對國民生活廣泛顯著的影響，並具有急迫性。除了對國民及社會影響，另外在相關系統（システム）評估上，在緊急狀況時，判斷對重要關鍵基礎設施之安全性、持續性之影響時，基準在第0級至第4級；平常時期，判斷對關鍵基礎設施之影響，只利用第0級至第3級。 本次報告及相關政策將陸續在一年內施行，日本透過內閣府網路安全戰略本部及總務省、經濟產業省與相關機構及單位之共同合作，按照統一之標準採取措施，並依據資訊系統所收集和管理之資料作出適當的監控及觀測，藉由構建之資訊共享系統，可以防止網絡攻擊造成重大的損失，並防止侵害持續蔓延及擴大，同時也將為2020年東京奧運會之資訊安全做準備。我國行政院國家資通安全會報目前公布了「國家資通安全通報應變作業綱要」，而日本以國民生活之影響程度標準列成0至5等級，其區分較為精細，且有區分平時基準及非常時期基準等，日本之相關標準可作為綱要修正時之參考。
美國國家標準暨技術研究院發布「人工智慧風險管理框架：生成式AI概況」美國國家標準暨技術研究院（National Institute of Standard and Technology, NIST）2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架：生成式AI概況」（Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile），補充2023年1月發布的AI風險管理框架，協助組織識別生成式AI（Generative AI, GAI）可能引發的風險，並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括： 1.化學、生物、放射性物質或核武器（chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN）之資訊或能力：GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術，以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容：GAI在回應輸入內容時，常自信地呈現錯誤或虛假內容，包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容：GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容，或美化暴力內容。 4.資料隱私：GAI訓練時需要大量資料，包括個人資料，可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響：訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化（homogenization）：GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象，例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時，產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動：可能涉及系統與人類互動不良的風險，包括過度依賴GAI系統，或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性：GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容，從而破壞資訊完整性，降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全：可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊，或幫助發現新的資安風險，擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權：若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料，可能導致侵權，或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容：可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加，進而造成隱私、心理、情感，甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合（component integration）：購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時，若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查，可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。 為解決前述12項風險，本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議，期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。