美國FDA發布於海內外應對2019年新型冠狀病毒之行動聲明

  美國食品及藥物管理局(Food and Drug Administration, FDA)於2020年2月14日,發布於海內外應對2019年新型冠狀病毒之行動聲明,其包括:

  1. 主動監控供應鏈:由於疫情可能影響醫療產品供應鏈,FDA已與數百家藥品與醫療器材製造商保持聯繫,並與歐洲藥品管理局等全球監管機構保持同步,以評估監控潛在之製造中斷的警訊,且與生物製劑製造商聯繫,以評估有關原料之供應問題。若FDA確定醫療產品可能會短缺,則可能會採取與製造商緊密合作、加快對替代供應之審查等措施來防止短缺。
  2. 針對海外生產之FDA產品合規性之查驗與監控:FDA採取基於風險之模型來確認要進行查驗之公司,基於某些特定條件,會被認為具有較高風險之場所會被優先查驗,這些條件包括固有之產品風險、患者接觸產品之程度、過去查驗之歷史紀錄等等。除了查驗之外,其他防止不符FDA標準之產品進入美國市場之工具包括進口警示、增加進口採樣與篩查、替代查驗之紀錄要求(requesting records)。FDA可對市場上不合法之產品或違法之公司或個人採取監管與強制措施,例如警告信、扣押或禁制令。
  3. 消費品安全:美國海關暨邊境保護局將輸入美國、受FDA監管之產品交由FDA審查,其必須遵守與美國國內產品相同之標準,在FDA決定其可接受性之前不得將其分銷至美國。FDA並成立跨機關之專案小組,密切監控聲稱可預防、治療或治癒新型冠狀病毒疾病之詐欺性產品和虛假產品,並採取可能之執法行動。
  4. 對於診斷、治療與預防疾病之努力:FDA致力於促進安全有效之醫療對策的發展,提供法規建議、指導和技術援助,以促進針對用於此病毒之疫苗、治療和診斷測試之開發和可用性。FDA已核發緊急使用授權(Emergency Use Authorization, EUA),以便立即使用由美國疾病管制與預防中心所開發之診斷試劑,並已制定用於檢測病毒之EUA審查範本,其中概述申請EUA前所需之資料要求,目前已提供給表示有興趣開發該病毒之診斷工具之多位開發者。
  5. 後續行動:FDA將密切監視疫情並與跨部門合作夥伴、國際合作夥伴、醫療產品開發商與製造商合作,以幫助推進針對病毒之應對措施。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

相關連結
※ 美國FDA發布於海內外應對2019年新型冠狀病毒之行動聲明, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8413&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/03/05)
引註此篇文章
你可能還會想看
WhatsApp與英國ICO達成協議將停止與Facebook間之資料共享

  英國資訊專員辦公室(Information Commissioner's Office,簡稱ICO)在歐盟資料保護主管機關(European Data Protection Authorities) 針對WhatsApp與其母公司Facebook間進行資料共享之行為提出相關顧慮之後,於2016年8月就上開事件是否涉及違反英國資料保護法(Data Protection Act)啟動調查,調查結果終於在2018年3月14日出爐並且雙方達成協議。   ICO調查結果是WhatsApp並無正當且合法之理由與Facebook進行資料共享,惟並未對WhatsApp進行任何懲罰,原因乃是WhatsApp並未分享英國用戶之資料予Facebook,並未直接違反英國資料保護法,因為WhatsApp被定位在資料處理者(data processor),只要運作是合法的且不侵擾人們之人權,即可容許。不過WhatsApp仍向ICO承諾將停止分享其用戶個人資訊予Facebook,此協議將持續到GDPR生效為止,亦即此後WhatsApp與Facebook間之資料共享若符合GDPR之規範,則可在基於安全防護之目的下進行或是改善其產品與廣告行銷。   ICO調查專員Elizabeth Denham指出WhatsApp不應與Facebook間進行資料共享之理由有三:一、WhatsApp並未確認其與Facebook間所進行之個人資料分享係基於何種法律依據;二、WhatsApp並未向其用戶適當且公平地揭露其如何處理、分享用戶之資料;三、對於WhatsApp既有之用戶而言,WhatsApp與Facebook間資料共享之處理目的與當初WhatsApp獲取其用戶資料之目的,二者並不相符。   惟歐盟其他國家對於WhatsApp之處置可能不若英國寬容。例如,法國國家資訊自由委員會(Commission nationale de l'informatique et des libertes,簡稱CNIL)正對其採取執法行動,而漢堡資料保護與資訊自由委員會(Hamburg Commissioner of Data Protection and Freedom of Information)將案件提交到高等行政法院,該法院並已禁止Facebook使用從WhatsApp共享中所獲得之資料。

英國預計在2025年通過《網路安全與韌性法案》,提升網路和關鍵基礎設施的安全與韌性

英國工黨政府在2024年7月17日的議會開幕致詞上宣布,將於2025年提出「網路安全與韌性法案」(Cyber Security and Resilience Bill),用以更新現有的網路與資訊系統規則(The Network and Information Systems Regulations 2018)。現有的法規涵蓋5大行業領域:交通運輸、能源、飲水、健康衛生,以及數位基礎設施和部分數位服務(含網路市集、網路搜尋引擎、雲端運算服務等),分別由12個主管機關負責在各自領域落實該法規。 根據英國國家網路安全中心的評估,英國正面臨著來自敵意國家(或受其資助的行為人)日益增加的威脅。而英國的基礎設施在運作時不應該忽視這些威脅。工黨政府希望加強英國的網路防禦和面臨惡意攻擊時的網路韌性,從而確保英國社會所依賴的基礎設施和關鍵服務能夠持續運作,並確保數位經濟能夠持續增長。 根據目前公布的資訊,該法案將會在既有框架下面針對三個方向進行強化: 1. 擴大法規的職權範圍,將更多的數位服務和供應鏈納入保護範圍,保護英國的必要公共服務,避免受到網路攻擊。 2. 提供監管機關採取必要性網路安全措施的法源依據,從法律層面賦予監管機關採取更多安全措施的權利。 3. 強制要求納管對象網路安全事件通報,讓政府確實掌握網路攻擊的次數與相關資訊,以提升整體英國社會對於此類事件的理解與掌握。 該法案預計於2025年提交給英國議會審議,其對於網路安全、數位基礎設施和關鍵設施的安全保護框架,可以作為我國未來提升數位基礎建設及關鍵設施資訊網路安全的重要參考對象。

澳洲政府制定ISP反垃圾郵件從業規則

  澳洲政府於 3 月 28 日 發布了反垃圾郵件( anti-spam )從業規則( code of practice ),強制網路服務提供者( ISP )採取反制措施,以防堵大量、不請自來的電子郵件;業者若未配合新法的要求,將面臨鉅額的罰款。   繼 2003 年頒布的「垃圾郵件法」( Spam Act )後,澳洲通訊及媒體局( Communications and Media Authority )此次依據垃圾郵件法規定,針對 ISP 業者進一步制定了從業規則,成為對抗垃圾郵件的另一項重要工具。新法課予 ISP 業者的主要義務包括了: (1) 向用戶提供過濾垃圾郵件的服務選項; (2) 合理限制用戶電子郵件的發送;及 (3) 設立相關的投訴機制等。   為給予業者相當的緩衝時間,新法將自今年的 7 月 16 日 實施,屆時主管機關將針對澳洲當地近 700 家 ISP 業者進行檢查。一旦發現有違規情事,澳洲聯邦法院可對之處以 1,000 萬澳幣以下的罰款。

合成資料(synthetic data)

  「合成資料」(synthetic data)的出現,是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料,或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下,透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式,讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用,透過這個方法,資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下,使合成資料所訓練出來的分類模型(classifiers)不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。   在合成資料的生成技術當中,最熱門的研究為運用「生成對抗網路」(Generative Adversarial Network, GAN)形成合成資料(亦有其他生成合成資料之方法),生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」(generator)與辨識網路(discriminator)對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果,使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料,也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。   英國國防科技實驗室(Defense Science and Technology Laboratory, DSTL)於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告,此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司(BAE Systems)的應用智慧實驗室(Applied Intelligence Labs, AI Labs)執行「後勤科技調查」(Logistics Technology Investigations, LTI)計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一,探討在隱私考量下(privacy-preserving)「合成資料」當今技術發展情形,並提供評估技術之標準與方法。   技術報告中指出,資料的種類多元且面向廣泛,包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等,針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同,也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估;報告指出,目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法,建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。

TOP