「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。
Facebook公司因使用「timeline」一詞,而被設立於芝加哥的Timelines公司提商標侵權訴訟乙案,目前Facebook公司正積極準備進一步之辯護。 Timelines公司係於2011年9月控告Facebook侵害其所有之「timeline」商標權,且違反公平競爭法。Facebook則反訴Timelines公司,主張「timeline」為一般通用名稱,應不受商標法保護,故請求確認該商標無效且無侵權事實。 美國地方法院先前裁定Facebook無法提出證據以證明Timelines公司之商標為一般通用名稱。而原定2013年4月22日在芝加哥聯邦法院開庭之上訴程序,目前已延期,但法院並未明確說明延期原因。 Facebook公司主張「timeline」是一種可使人群組織並展現對其最有意義的事件與活動之工具,其功用係將記憶呈現為依時序整理,且可查詢之個人記述。Timelines公司則為一個,可讓使用者記錄並分享歷史經歷的網站。 Facebook在線上廣告市場上仍有巨幅成長的機會,因其具有廣泛的使用者基礎,且有跨時追蹤個人細節之能力,故在線上廣告市場中成為一股令人望之生畏的強大力量。 據報導,若將來判決對Timelines公司有利,則其打算請求總金額相當於Facebook因「timeline所取得之廣告收入」之損害賠償。由於至最終之審理結果出爐據信仍需要很長時間,故在現況下不排除庭外和解的可能性。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件,期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織(World Health Organization, WHO)於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」(Regulatory considerations on artificial intelligence for health)文件,旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧,發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素: (1)文件化與透明度(Documentation and transparency) 開發者應預先規範(pre-specifying)以及明確記錄人工智慧系統(以下簡稱AI系統)之預期醫療目的與開發過程,如AI系統所欲解決之問題,以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項,並建議以基於風險之方法(Risk-based approach),根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 (2)風險管理與AI系統開發生命週期方法(Risk management and AI systems development lifecycle approaches) 開發者應在AI系統生命之所有階段,考慮整體產品生命週期方法(total product lifecycle approach),包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外,須考慮採用風險管理方法(risk management approach)來解決與AI系統相關之風險,如網路安全威脅與漏洞(vulnerabilities)、擬合不足(underfitting)、演算法偏差等。 (3)預期用途、分析及臨床確效(Intended use, and analytical and clinical validation) 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄,將用於建構AI系統之訓練資料集組成(training dataset composition)之詳細資訊(包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等)提供給使用者。此外,可考慮透過一獨立資料集(independent dataset)之外部分析確效(external analytical validation),展示訓練與測試資料以外之效能,並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後,於AI系統之上市後監督與市場監督階段,可考慮進行一段期間密集之部署後監督(post-deployment monitoring)。 (4)資料品質(Data quality) 開發者應確認可用資料(available data)之品質,是否已足以支援AI系統之開發,且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估(pre-release evaluations),以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題,且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險,並繼續努力創建資料生態系統,以促進優質資料來源之共享。 (5)隱私與資料保護(Privacy and data protection) 開發者於AI系統之設計與部署過程中,應考慮隱私與資料保護問題,並留意不同法規之適用範圍及差異,且於開發過程之早期,開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規,並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 (6)參與及協作(Engagement and collaboration) 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間,需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台,以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作;為加速人工智慧領域實務作法之進化,透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。
「反間諜程式法草案」於參議院尋求闖關通過美國眾議院已於本週(2007.05.23)口頭表決通過「反間諜程式法草案」,未來將有待於參議院表決通過後,公佈施行該法。 間諜程式通常是指涉收集電腦使用者資訊的惡意軟體,該惡意軟體通常係安裝免費軟體中不知名的某個套件,或者是隱含在所下載網路遊戲程式中、不請自來的廣告頁面或者電腦中毒所導致。其危險之處即在於,該惡意軟體將使電腦使用者的使用者帳號、密碼以及個人金融帳目細節等等個人資料傳遞出去,以詐欺該使用者。 由於該法案要求程式開發商於使用者下載此類程式前,需要提醒使用者以及獲得他們的同意,因此,軟體產業非常反對該項規範。 據了解,美國眾議院已於2004年及2005年以壓倒性的勝利表決通過「反間諜軟體法案」,惟當時該法案並無法獲得參議院的青睞,而慘遭否決。
軟體安全性缺失成為買賣標的瑞士的網路安全公司WSLabi於2007年7月9日宣佈一項訊息,未來將在線上公開交易或交換一些軟體的安全性漏洞和弱點予軟體相關研究人員、安全代理商和軟體公司,價格從數百美元至數萬美元不等。而此意謂拍賣軟體瑕疵的新興市場即將被打開。 WSLabi公開拍賣軟體弱點與漏洞的作法引起了很大的爭論。以往軟體安全業者於發現軟體的弱點後,會與軟體開發者合作修補安全性弱點和漏洞,待修補完成後再公開宣佈修補軟體安全性弱點之相關訊息。但該公司的新作法將導致軟體公司未來可能因為無法及時修補弱點而商譽受損。因此該項計畫雖尚未實行,卻引起了不同看法的爭辯:支持者表示,此一計畫將有助於改善軟體弱點及安全漏洞的問題,並可鼓勵對於軟體的弱點的深入研究;然反對者卻認為,如果軟體的弱點和安全漏洞因而落入有心人的手中,利用於犯罪或幫助他人犯罪,將會對資訊安全形成極大威脅。再者,把其他公司開發的軟體弱點在市場上交易,可能也會引發道德與合法性的問題。 WSLabi於瞭解這項做法可能引起侵害著作權(重製、散布、販賣軟體等行為)、營業秘密與犯罪防治等法律上的爭議及國家安全的問題後表示,他們將會審慎地過濾選擇買主,不會將研究之結果出售予犯罪者或敵國政府。雖然如此,他們的說法仍引起質疑,畢竟判斷買主是否為善意或確定身份並非易事。