美國國家標準與技術研究院(NIST)於2020年1月16日發布「隱私框架1.0版」(NIST Privacy Framework Version 1.0),為促進資料的有效利用並兼顧對隱私權的保障,以風險管理(risk management)的概念為基礎建構企業組織隱私權管理框架。本隱私框架依循NIST於2018年所提出的「健全關鍵基礎設施資安框架1.1版」(Framework for Improving Critical Infrastructure Cybersecurity Version 1.1)架構,包含框架核心(Core)、狀態評估(Profile)與實施層級(Implementation Tier),以利組織能夠同時導入隱私與資安兩種框架。由隱私框架核心所建構的風險管理機制,透過狀態評估來判斷當前與設定目標的實施層級,進而完成組織在隱私保護上的具體流程與資源配置。
NIST基於透明、共識、兼顧公私利害關係人的程序訂定本隱私框架,用以促進開發者導入隱私設計思維(privacy by design),以及協助組織保護個人隱私,其目標包含透過支持產品或服務設計中的倫理決策(ethical decision-making)及最小化對隱私的侵害來建立客戶的信任;在當前與未來的產品或服務中,因應持續變化的技術與政策環境遵守對隱私的保護義務;以及促進個人、企業夥伴、稽核者(assessor)與監管者(regulator)在隱私權保護實踐上的溝通與合作。
本隱私框架並非法律或法規,亦不具備法律效果,而是做為數位時代下NIST協助企業導入隱私權管理制度的參考工具,企業或組織將能基於本隱私框架靈活應對多樣化的隱私需求,掌握其產品或服務所隱含的隱私權侵害風險,並識別隱私權相關法律規範,包含加州消費者隱私法(California Consumer Privacy Act)與歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)等,提出更具創新性與有效性的解決方案,並有效因應AI與物聯網技術的發展趨勢。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國食品藥物管理局(U.S. Food and Drug Administration, US FDA)於2023年7月14日發布《上市後研究及臨床試驗:判定未遵守聯邦食品、藥品和化妝品法案第505(o)(3)(E)(ii)節的正當理由》(Postmarketing Studies and Clinical Trials: Determining Good Cause for Noncompliance with Section 505(o)(3)(E)(ii) of the Federal Food, Drug, and Cosmetic Act)指引草案,說明FDA如何判定處方藥廠商未遵守上市後要求(Postmarketing Requirements, PMRs)的正當理由。 根據聯邦食品、藥品和化妝品法案(Federal Food, Drug, and Cosmetic Act, FD&C Act)第505(o)(3)節,應完成PMR的廠商必須向FDA更新研究或臨床試驗進度的狀態及時間表,例如:提交最終版本計畫書、完成研究/臨床試驗、提交結案報告。廠商若未向FDA更新上述PMR資訊即違反FD&C Act,除非廠商提出正當理由。 未遵守PMR的正當理由應符合下列三項條件: 一、與錯失時程直接相關的情況。 二、超出廠商的控制範圍。 三、當初制定時間表時無法合理預期的情況。 該指引草案舉例說明可能的正當理由及非正當理由,另建議廠商提交年度報告前主動通報PMR進度的狀態,並在預期錯過時程之前儘快提供理由,亦須採取矯正PMR不合規行為的措施,包括立即制定矯正計畫、主動向FDA通報實際或預期的延誤,以及修訂合理的時間表。未遵守PMR的廠商可能會收到FDA的警告信(Warning Letter)或無標題信(Untitled Letter)、不當標示指控(Misbranding Charges)和民事罰款,FDA將根據廠商是否採取矯正措施來確定罰金。 「本文同步刊載於 stli生醫未來式 網站(https://www.biotechlaw.org.tw)」
英國強化對揭露居住地址資料保護規定英國政府於2024年12月19日依據《經濟犯罪及公司透明法》(Economic Crime and Corporate Transparency Act)的授權,發布《公司及有限責任合夥企業(資料保護與揭露及相應修訂)辦法》(The Companies and Limited Liability Partnerships (Protection and Disclosure of Information and Consequential Amendments) Regulations 2024),該辦法已於2025年1月27日生效。 根據現行《公司(地址揭露)辦法》(Companies (Disclosure of Address) Regulations 2009),經營公司之個人應登錄並公開其個人資料,包含居住地址,以利利害關係人聯繫並確保其對業務負責。但公開個人資料,將導致詐欺和身分盜用之風險,因此現行《公司(地址揭露)辦法》規定於特定情形下,如經營公司之個人曾遭受家庭暴力,或從事警察、法官、議員等職務,得向主管機關申請保護其居住地址不對外公開。新辦法將進一步強化對個人隱私之保護,允許將居住地址作為公司註冊地址之情形,亦得適用前述居住地址保護之規定。此外,對於進行清算程序的公司,經營公司之個人亦得申請不公開其居住地址,惟為兼顧第三方權益,僅得於公司清算程序開始後六個月後提出申請,以便第三方對公司提起訴訟。 隨著科技發展,對於個人資料之保護日益重要,英國此次新辦法擴大居住地址保密適用情形,設法在隱私保護與利害關係人權益間取得平衡,其細緻化地衡酌資訊透明化及個人資料保護兩項基本原則之作法,或可成為我國未來在思考相關議題之參考。
蘋果與亞馬遜商標侵權談判破裂亞馬遜公司(Amazon)將其Android Apps商店命名為「Appstore」後,遭蘋果公司(Apple Inc.)以「Appstore」為其所擁有的商標,控告亞馬遜公司(Amazon)侵害其商標權並違反不公平競爭法。而亞馬遜公司(Amazon)則以「Appstore」為一個「通用名稱」加以反駁。亞馬遜公司(Amazon)認為,「Appstore」這個詞已經成為一個「通用名稱」,它代表著一個應用程式的資料庫之意,而沒有專門代表著蘋果公司(Apple Inc.)的意義。雙方歷經兩年訴訟後,根據加州聯邦法院資料,兩家公司的代表,於今年(2013)5月初與6月中曾兩度進行和解談判,但截至目前為止,雙方並未達成和解協議。 根據美國專利商標局(USPTO)商標申請紀錄,蘋果公司(Apple Inc.)以「Appstore」於2008年3月6日向美國專利商標局(USPTO)提出在第35類(提供通過電腦軟體為特色的零售店鋪服務、在移動數位電子設備及其他消費類電子產品上使用的電腦軟體為特色之零售商店服務等)、第38類(全球電腦網路、無線網路和電子通信網路及資訊傳輸、維護等)、第42類(提供臨時使用非可下載電腦軟體進行計畫,組織和訪問視訊,多媒體內容的電腦軟體程式等服務等)的商標申請案,其中並提出已於2008年7月10日使用之相關主張,惟本件商標申請案尚未獲得最終核准。而包括微軟等其他公司,都向美國專利商標局(USPTO)提出駁回該商標之請求,以阻止蘋果公司(Apple Inc.)的申請,以確保不會因為蘋果公司(Apple Inc.)之商標註冊而影響自身使用該名稱之權利。 但因本件經過兩輪談判,蘋果公司(Apple Inc.)與亞馬遜公司(Amazon)仍未就侵權爭議達成和解。故雙方間的商標爭議很可能最終須於法庭內解決。目前審判時間已被定於今年8月。「Appstore」將被認為屬於蘋果公司的專屬商標,亦或屬於公眾皆可使用的通用名稱,結果值得拭目以待。
日本發布資料素養指南之資料引領判斷篇,旨在呼籲企業透過資料分析結果改善並優化企業經營日本獨立行政法人情報處理推進機構於2025年7月發布《資料素養指南(下稱《指南》)》,指南分為三大章,第一章為整體資料環境之變化;第二章為資料治理;第三章為資料、數位技術活用案例與工具利用。指南第二章中的資料引領判斷篇,主要為呼籲企業透過資料分析結果改善企業經營。 《指南》資料引領判斷篇指出,在進行資料驅動的判斷流程時,需留意三點事項,分述如下: (一) 提出假說、驗證並進行決策 首先盤點利害關係人,蒐集各自的需求與課題,考量可以適用的技術與服務,並以此為基礎提出與事業相關的假說。其次,盤點必要資料並確認其利用可能性,同時針對所缺乏的資料進行取得可能性之評估。下一步,以所取得的資料為基礎進行假說與資料分析結果之驗證。而後,將假說與資料分析結果的驗證成果提供給利害關係人,並以利害關係人的意見為基礎,進行追加資料的取得並同時修正假說內容。最後,基於資料分析結果進行決策。 (二) 判斷決策所必要之資料的信賴性 企業在盤點必要之資料以進行分析並據此進行決策時,由於資料沒有達到特定數量無法用於分析、資料蒐集需花費時間成本,且判斷時點有時亦有其時效性,因此,在確保必要之資料時,會先檢視企業內部所持有之資料,而後確認政府機關的公開資料,如仍缺乏必要之資料,則會確認從資料市場取得之可能性等。在確保必要之資料後,則會判斷決策所必要之資料的信賴性,其主要分為兩點,一為針對資料本身之信賴性,包含資料是否有偏頗、對於資料產出者的信賴性以及資料取得日期、地區等;一為資料傳輸、編輯的信賴性,包含對於資料仲介者的信賴性、資料編輯程式以及資料整合方針。在無法完全確保資料的信賴性時,則會透過相關聯的資料進行資料正確性的檢驗。 (三) 服務導入與監視 資料分析並不僅侷限於現在資料的分析,亦會涵蓋未來資料的預測。舉例而言,自動駕駛資料不僅會分析車輛狀況以及周圍狀況,亦會預測並自動判斷是否需要剎車。透過資料分析結果導入服務後,亦應透過監視檢視決策成效,方法包含滿意度調查、平均使用時間調查等,並針對調查結果進行改善。 我國企業如欲將其所持有之資料用於分析並依照分析結果進行企業經營決策,除可參考日本所發布之《指南》資料引領判斷篇建立內含PDCA四面向之管理制度以外,亦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》,針對自身所持有之資料建立包含PDCA四面向之管理制度。 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)