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」
美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險,於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)之規畫並徵詢公眾意見,截止日為9月15日,並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明,公眾所建議之人工智慧風險管理框架,可促進人工智慧之可信賴性,其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」(accuracy)、「可解釋性」(explainability)、「偏見」(bias)等議題。此外,上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果,其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期,必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之,當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時,如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費,將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者,從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民,故在設計系統時,應從預先設定之假設事實反面(counter-factual)思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題(例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」)。惟進行上述驗證需要大量社會資料,因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制,使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外,亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標,以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速,未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現,故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後,目前也有許多徵詢意見指出,許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之,當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性,則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」(audit logs),惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料,因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標,為未來應持續關注之議題。
三菱電機子公司三菱電機informationsystems公司所研發的圖書館系統發生個資外洩事件三菱電機informationsystems公司所研發用於圖書館的系統封包MELIL/CS造成引進系統的圖書館發生個人資訊外洩與Web館藏檢索系統當機的系統障礙。從2010年7月到9月因系統障礙,總共有3間圖書館,共2971人的姓名、出生日期、住址、電話及圖書名稱等個人資料外洩。 有關個人資料外洩的經過,是因為三菱電機informationsystems公司在研發MELIL/CS系統時,先在引進系統的圖書館進行系統測試,於測試之後再將系統程式帶回公司修改,此時就不知情的將存有個人資料的程式帶回公司,也把這些資料登錄到產品的原始碼上。因此將進行測試的2間圖書館使用人約210人的個人資料登錄於該產品的原始碼上。 但發生個資外洩的直接原因更在於負責三菱電機informationsystems公司產品運作、維修的銷售伙伴千代田興產公司,該公司所設置的伺服器完全沒有設定權限區分,甚至不需密碼就可以連接該公司伺服器存取資料。因此發生第三人進入該公司伺服器,下載3個引進該系統圖書館約3000人的個人資料。 另外對於Web館藏檢索系統當機的發生,是因為圖書館使用人為了獲取圖書館新增加館藏圖書的資訊,以自動蒐集資訊程式直接存取館藏資料庫所發生。三菱電機informationsystems公司當初在設定網路連接圖書館系統,是以一次存取可以連接10分鐘的方式,所以只要以連接頻率高的機械性存取,只要超過資料庫的同時連接數的設定數值,就會發生存取障礙。 對於三菱電機informationsystems公司系統設計失當及千代田興產公司未設定伺服器存取權限所造成個人資料外洩事件,因為這兩家公司都是屬於財團法人日本情報處理開發協會(JIPDEC)的取得隱私標章企業,所以由JIPDEC依據隱私標章營運要領中的「有關賦予隱私標章規約」第14條規定,各處以由2011年1月起3個月的隱私標章停權處分。
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。
日本內閣府就著作權法提出部分條文修正案日本內閣府於2018年年初提出著作權法部分條文修正案,本次修正集中在合理使用之相關規定,並於5月17日經參議院審議通過。文部科學省在修正概要說明中,提及本次修法放寬合理使用範圍,包括下列幾種情事: 為促進大數據所提供之加值服務或技術創新開發等目的,且不致影響著作之市場價值(如圖書檢索加上部分書籍資訊、論文比對檢索顯示部分原始論文內容)。 老師以教學或提供學生預、複習為目的,利用他人著作所製作之教材,以網路傳輸之方式,上傳後供學生下載使用。 為提供視障者閱讀或因肢體殘障而無法翻閱書籍之人,而將書籍文字以錄音方式呈現。 將美術館或博物館之展出品,製作成可使用於平板電腦之數位檔案,並用於展館導覽上。 上述情形均無須得著作權人之同意。日本政府期待透過本次修法, 在教育推動、便利身障人士及美術館之數位典藏利用等相關數據資訊產業發展上,有效緩解可能產生侵害著作權之問題,故此次條文修正案及後續相關立法動態值得密切注意。