2019年10月29日,德國聯邦經濟與能源部提出GAIA-X計畫(Project GAIA-X),蒐集德國聯邦政府、產業和科學界代表意見,與歐洲夥伴合作共創高性能、具競爭力、安全可信賴的歐洲聯合雲端資料基礎建設平台。GAIA-X計畫被視為歐洲開放、透明的雲端數位生態系統搖籃,用戶得以在可信任的環境中,提供整合安全的共享資料;透過雲端資料的跨國合作,為歐洲國家、企業和公民創造聯邦資訊共享環境、促進數位創新、建構全新商業模式。GAIA-X計畫將嚴格遵循資料保護、公開透明、真實性與可信賴性、數位主權(Digital Sovereignty)、自由市場與歐洲價值創造、系統模組化及互操作性(Modularity and Interoperability)、資料可用性等歐洲價值觀及原則。
GAIA-X計畫設定的目標包括:1.維護歐洲數位主權;2.減少對外國雲端供應鏈依賴;3.拓展歐洲雲端服務的國際市場;4.塑造創新數位生態系統。透過建立資料技術與數位經濟相關的基礎設施,將統一安全規格的雲端技術,落實在公共管理、衛生部門、企業和科研機構用戶與供應商間,形成開放數位資料共享的大平台。另外,GAIA-X計畫能進一步強化歐洲雲端服務供應商及歐洲商業模式的全球競爭力與規模,透過聯合雲端資料基礎建設,連接歐洲大小型企業、公部門、醫療及金融機構的伺服器,將全歐洲對於數位技術的多項投資串連在一起,積極發展AI人工智慧、智慧醫療、數位金融監管等新興產業,得以確保歐洲數位安全並提高雲端資料處理能力。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
根據衛報指出,英國最新推出的手機行動定位追蹤服務恐將引發新一波個人隱私侵害爭議。該定位服務由業者World-Tracker提供,只要將欲追蹤的手機號碼輸入該服務網頁,就會有一通簡訊發到該手機介面上,詢問手機持有人是否希望被追蹤。若手機持有人以簡訊向系統回覆同意,World-Tracker就會在該服務網站上顯示出該手機位置地圖(目前使用Google地圖介面),精確值在50到500公尺。當手機移動,系統亦會隨時偵測手機位置並在網頁上顯示移動狀況。 經由電腦或手機等任何能上網的終端裝置即可使用該服務,目前能支援該服務的系統業者則包括Vodafone、O2、T-Mobile以及Orange。但已有人質疑,World-Tracker所提供的該項服務是否符合英國Ofcom所規範的個人隱私權保護正當程序,即定期發簡訊確認手機持有人之同意。此外,該服務將使非檢調機關得在未取得手機真正使用人同意之情形下,對手機位置進行監視,此亦有違反英國調查權法之虞(The Regulation of Investigatory Powers Act)。
日本發布2026年10大資訊安全威脅,呼籲企業強化資料管理對策日本獨立行政法人情報處理推進機構(Information-technology Promotion Agency,下稱IPA)於2026年1月29日發布「2026年10大資訊安全威脅」,呼籲企業應留意自身資訊安全防護對策。 IPA將2026年10大資訊安全威脅區分為「組織」與「個人」兩大面向。在組織面向的威脅中,前三位依序為勒索病毒攻擊、針對供應鏈或委託方的攻擊,以及AI應用所帶來的網路風險。其中,「AI應用所帶來的網路風險」是自2016年IPA開始進行資訊安全威脅調查以來,首度入選前10大威脅,其風險內容主要為使用者對AI技術缺乏充分了解而導致的資訊外洩,或是由於AI遭惡意濫用,進而降低網路攻擊的門檻等風險。 此外,2026年10大資訊安全威脅第四至第十名依序分別為,針對系統漏洞的攻擊、竊取機密資訊的攻擊、由地緣政治風險引起的網路攻擊(包含資訊戰)、內部違規行為導致的資訊外洩、針對遠距工作環境的攻擊、分散式阻斷服務攻擊,以及商務電子郵件詐欺。從10大資訊安全威脅之內涵可知,多數資安威脅均與資訊外洩或惡意攻擊相關,顯見資訊的價值與重要度在現代數位化社會中日益提升。 臺灣企業如欲強化資訊安全防護對策,並針對資料本身進行妥善管理,建議參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心(資策會科法所創智中心)發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》,建立涵蓋數位資料生命週期之資料治理機制,同時參考該中心發布之《營業秘密保護管理規範》、《營業秘密管理指針2.0》,建立營業秘密管理措施或相關機制,避免具備機敏性或屬於營業秘密之資訊外洩。 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)
CODEX增訂低量摻雜重組DNA植物成分之食品安全評估準則經過兩年的研議溝通,由國際食品標準委員會(Codex Alimentarius Commission,CODEX)生技衍生食品小組(Task Force on Foods Derived from Biotechnology,TFFBT)所研擬的「重組DNA植物成分低量摻雜之重組DNA植物來源食品安全評估準則之附件草案」(Draft Annex to the Guideline for the Conduct of Food Safety Assessment of Foods Derived from Recombinant-DNA Plants on Low-Level Presence of Recombinant-DNA Plant Material,LLP草案),終於日前送交CODEX大會決議通過。 關於植物來源食品內基改物質低量呈現(Low-Level Presence)的問題之所以受到國際間高度關切,其背景因素,其實是來自於全球各地域對於基因改造食品之食品安全審查進度狀態不一之情況使然。以最明顯的美國和歐盟為例,因為,對於植物來源食品而言,其所使用的植物原料,例如穀物、豆類、油菜種子等,在種植、運送至成品途中,尤其是在採收過程中,無可避免地均有可能會混雜到某些鄰近的合法基改植物原料;而目前國際現況是,許多在美國已通過食品安全評估之基改食品植物原料,在歐盟卻遲未獲得許可,而那些意外混雜了在美國為合法基改植物原料的食品,出口至尚未核准那些經混雜基改原料食品之國家時,則會因此被拒絕進口,而形成貿易上阻礙。 針對此問題,自2006年起,TFFBT特別召集成立一個工作小組,由美國出任小組主席,並與德國及泰國擔任共同主席,負責研擬LLP草案,以提供一套較簡易評估程序,專門針對這些混雜了低量的在出口國家已經合法、但在進口國家尚未通過食品安全檢驗之重組DNA植物成分食品之情形,提俱一套安全評估方法供進口國家政府參考,藉此,一方面確保這些摻雜低量重組DNA食品之安全性,另方面也不致令進口者因其產品含有低度摻雜而銷耗掉太過的貿易利益。 LLP草案對於摻雜低量重組DNA成份之進口國家而言,其較重要具實質意義的部份,係在於資料庫之建立、共享資訊之快速使用(rapid access)等機制的導入。研議期間,工作小組即表示會與相關國際組織聯繫,搭配建立適當之資訊資料庫。而負責籌設該資料庫的國際糧農組織(FAO)則表示,其除將運用其已建立的「國際食品安全及動植物健康入口網」(International Portal on Food Safety, Animal and Plant Health,IPFSAPH)外,並計劃與經濟合作發展組織(OECD)進行合作,引用「OECD生物追蹤產品資料庫」(OECD BioTrack Database)內依CODEX「重組DNA植物來源食品安全評估準則」(Guideline for the Conduct of Foods Safety Assessment of Foods Derived from Recombinant-DNA Plants (CODEX Plant Guideline),CODEX植物準則)所蒐羅之資訊,彙集各類相關資訊為一整合網站,並開放給公眾使用。
英國民航局發布航空AI監管策略三文件,以因應AI於航空領域之挑戰與機會英國民用航空局(United Kingdom Civil Aviation Authority, CAA)於2024年12月3日發布「CAA對新興AI驅動自動化的回應」(The CAA's Response to Emerging AI-Enabled Automation)、「航空人工智慧與先進自動化監管策略」(Part A:Strategy for Regulating AI and Advanced Automation in Aerospace)以及「CAA 應用AI策略」(Part B: Strategy for Using AI in the CAA)等三份文件。首先,前者概述CAA對於AI應用於航空領域之總體立場,強調以確保安全、安保、消費者保護及環境永續等前提下,促進AI技術在相關航空領域之創新與應用;其次,「航空人工智慧與先進自動化監管策略」著重說明如何於航空領域監管AI技術之使用,以兼顧推動創新並維持安全性及穩健性;最後,「CAA 應用AI策略」則聚焦於CAA內部使用AI技術提升監管效率與決策能力的策略。 由於AI正迅速成為航空產業之重要技術,其應用範圍包含航空器、機場、地面基礎設施、空域、航太、消費者服務等,具有提高航空安全性、運作效率、環境永續性與消費者體驗之潛力。然而,相關技術風險與監管挑戰亦伴隨而至,仍需新的監管框架應對潛在風險。因此,總體而言CAA以推動AI創新技術、提升航空產業效率與永續性為目標,透過了解技術前景、建立AI通用語言,並以航空領域之五大原則為監管框架之制定核心,建立靈活的AI監管體系,維持最高水準的安全保障。五大原則及案例分述如下: (1) 安全、安保與穩健性(Safety, Security and Robustness),例如:使用AI分析航空器感測器資料進行預測維護,以利提早發現問題。 (2) 透明與可解釋性(Transparency and Explainability),例如:清楚記錄AI系統如何提出空中交通路線建議。 (3) 可質疑性與矯正機制(Contestability and Redress),例如:制定一套明確的流程,以便航空公司查詢並了解AI生成的安全建議。 (4) 公平與偏見(Fairness and Bias),例如:確保自動化旅客篩查安檢系統公平對待所有旅客。 (5) 問責與治理(Accountability and Governance),例如:明確界定AI系統在機場運營中的監管角色與職責。 .Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em}