歐盟執委會(European Commission, EC)於2019年12月18日發布《2019歐盟產業研發投資計分板》(The 2019 EU Industrial R&D Investment Scoreboard)。產業研發投資計分板是歐盟每年出具一次的報告,2019年計分板報告包含2500家在2018-2019年間投入最多研發資金的企業,分別位於全球44個國家/地區,每一企業的研發投資金額超過3000萬歐元,總計約為8234億歐元,為全球研發支出的90%。在這2500家企業中,551家來自歐盟公司,為投資總額的25%;769家來自美國,為投資總額的38%;318家來自日本,佔13%;507家中國公司,佔12%。
報告中指出,2018年企業研發投資總額較2017年增加8.9%,主要是中國在全球研發資金投入比例不斷增加。另外,研發投資高度集中於大型企業;在這2500家企業中,前10大、前50大企業分別佔研發總額的15%和40%。前50大企業中,最多者為美國企業22家和歐盟企業17家。再從研發投資領域觀察,前三大領域分別為資通訊產業(38.7%)、健康(20.7%)和汽車產業(17.2%),佔總量的76.6%。但每一個國家重視的領域不盡相同,例如歐盟投資20%在資通訊、21.6%在健康、31%汽車,而美國的資通訊研發投資佔了52.8%、26.7%在健康,僅有7.6%在汽車。
再從個別企業研發投資排名來看,前四大企業分別為Alphabet、Samsung、Microsoft和Volkswagen。另外,報告統計在過去的15年中,有8家企業在全球研發投資金額排名中上升了70名以上,分別為:Alphabet、華為、蘋果、Facebook、阿里巴巴、Celgene、Gilead Sciences和德國馬牌;也代表這15年間資通訊、生技與汽車產業發展的重要性。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
「歐洲資料保護委員會」(European Data Protection Board, EDPB)於2020年2月18日發布GDPR實施情形的報告。報告內容主要聚焦於資料跨境傳輸機制、歐盟會員國間合作機制(含EDPB工作情形)以及中小企業法遵等其他議題。 在資料跨境傳輸機制方面,EDPB歡迎各國提出適足性認定的申請,並表達其在評估是否具有適足性時,將著重於相對方是否能使權利確實執行、矯正措施是否有效執行以及對於持續性的轉移是否有足夠保護措施等。EDPB特別建議執委會,應保守看待G20或G7等會議所進行的「資料自由流通」概念,並確保個資保護水準不會因此受到影響。 而在其他跨境傳輸機制上,EDPB建議歐盟執委會應儘速更新標準契約條款,使其能與GDPR規定相符;同時其公佈目前正在審查40個「拘束性企業規則」(Binding Cooperation Rules, BCR),預期至少半數將於2020年審結;而在驗證及行為準則方面,EDPB預期將於2020年底完成相關指引的公告。 在歐盟會員國間合作機制上,EDPB強調其將著重於探討新興技術發展如何兼顧個資保護,以使GDPR作為技術中立的架構,能在保護個資同時兼顧創新。此外,EDPB承認由於各國程序規範上的差異,使得合作面臨挑戰,其建議歐盟執委會持續觀察程序差異對於GDPR執行成效上的影響。EDPB同時認為目前各國監管機構所獲得的資源仍然不足,建議各會員國應提供監管機構更充足的資源。 在中小企業議題上,EDPB承認GDPR對中小企業帶來挑戰。對此,除已由各國監管機構提供相關支援外,EDPB也將持續投入相關支援工具的開發,以減輕中小企業的負擔。 整體而言,EDPB認為GDPR實施大體上是成功的,並能提高歐盟法律體系在全球的知名度,目前並無修改GDPR的需求。 根據GDPR第97條規定,歐盟執委會應於本年5月25日前針對跨境資料移轉、歐盟會員國間合作機制等GDPR落實情形向歐洲議會及歐盟理事會提交評估報告;並於此後每4年提交一次。EDPB此一報告係為提供執委會完成前述報告參考而做。
中國大陸重新核定農業轉殖基因安全評估試驗收費標準中國大陸國家發展改革委員會及財政部重新核定農業轉殖基因安全評估試驗收費標準,擴大相關試驗範圍,並於去(2005)年12月29日公告實施,有效期2年,而農業部2003年的第303號公告同時廢止。2003年的公告僅針對「環境安全檢測」與「食用安全檢測」訂定收費標準,但是隨著基改作物種植面積與種類逐年增加,因此增列了中間試驗、環境釋放、生產性試驗在進行安全評價時,也需要收取相關費用。
美國國家安全局發布「軟體記憶體安全須知」美國國家安全局(National Security Agency, NSA)於2022年11月10日發布「軟體記憶體安全須知」(“Software Memory Safety” Cybersecurity Information Sheet),說明目前近70%之漏洞係因記憶體安全問題所致,為協助開發者預防記憶體安全問題與提升安全性,NSA提出具體建議如下: 1.使用可保障記憶體安全之程式語言(Memory safe languages):建議使用C#、Go、Java、Ruby、Rust與Swift等可自動管理記憶體之程式語言,以取代C與C++等無法保障記憶體安全之程式語言。 2.進行安全測試強化應用程式安全:建議使用靜態(Static Application Security Testing, SAST)與動態(Dynamic Application Security Testing, DAST)安全測試等多種工具,增加發現記憶體使用與記憶體流失等問題的機會。 3.強化弱點攻擊防護措施(Anti-exploitation features):重視編譯(Compilation)與執行(Execution)之環境,以及利用控制流程防護(Control Flow Guard, CFG)、位址空間組態隨機載入(Address space layout randomization, ASLR)與資料執行防護(Data Execution Prevention, DEP)等措施均有助於降低漏洞被利用的機率。 搭配多種積極措施增加安全性:縱使使用可保障記憶體安全之程式語言,亦無法完全避免風險,因此建議再搭配編譯器選項(Compiler option)、工具分析及作業系統配置等措施增加安全性。
英國資料倫理與創新中心提出「議題速覽-深度偽造與視聽假訊息」報告英國資料倫理與創新中心(Centre for Data Ethics and Innovation, CDEI)於2019年10月發布「議題速覽-深度偽造與視聽假訊息」報告(Snapshot Paper - Deepfakes and Audiovisual Disinformation),指出深度偽造可被定義為透過先進軟體捏造特定人、主題或環境樣貌之影片或聲音等內容。除取代特定主體之臉部外,其亦具備臉部特徵重塑、臉部生成與聲音生成之功能。而隨相關技術逐漸成熟將難辨網路視聽影像之真偽,故CDEI指出有必要採取相關因應措施,包含: 一. 立法 許多國家開始討論是否透過訂立專法因應深度偽造,例如紐約州眾議院議員提出法案禁止特定能取代個人臉部數位技術之應用,美國國會亦有相關審議中草案。然而,縱有法律規範,政府仍無法輕易的辨識影片製造者,且相關立法可能抑制該技術於正當目的上之應用,並導致言論自由之侵害,故未來英國制定相關制度之制定將審慎為之。 二. 偵測 媒體鑑識方法於刑事鑑識領域已實行多年,其也可以運用於辨識深度偽造。媒體鑑識方法之一為檢查個體是否有物理上不一致之現象,以認定特定證物是否經竄改,包括拍攝過程中被拍攝對象是否眨眼,或皮膚上顏色或陰影是否閃爍。雖目前英國相關鑑識專家對於媒體鑑識方法是否可辨識深度偽造仍有疑義,惟相關單位已經著手發展相關技術。 三. 教育 教育亦為有效因應深度偽造之方法。目前許多主流媒體均開始喚起大眾對於深度偽造之意識,例如Buzzfeed於去年即點出5個方法以辨認有問題之影片。科技公司也開始投入公眾教育,提高成人網路使用者對於假訊息與深度偽造之辨識,然而報告指出其成效仍有待觀察。