歐盟執委會於2020年2月19日發表《人工智慧白皮書》(White Paper On Artificial Intelligence-A European approach to excellence and trust)指出未來將以「監管」與「投資」兩者並重,促進人工智慧之應用並同時解決該項技術帶來之風險。
在投資方面,白皮書提及歐洲需要大幅提高人工智慧研究和創新領域之投資,目標是未來10年中,每年在歐盟吸引超過200億歐元關於人工智慧技術研發和應用資金;並透過頂尖大學和高等教育機構吸引最優秀的教授和科學家,並在人工智慧領域提供世界領先的教育課程。
而在監管方面,白皮書提到將以2019年4月發布之《可信賴之人工智慧倫理準則》所提出之七項關鍵要求為基礎,未來將制定明確之歐洲監管框架。在監管框架下,應包括下列幾個重點:1.有效實施與執行現有歐盟和國家法規,例如現行法規有關責任歸屬之規範可能需要進一步釐清;2.釐清現行歐盟法規之限制,例如現行歐盟產品安全法規原則上不適用於「服務」或是是否涵蓋獨立運作之軟體(stand-alone software)有待釐清;3.應可更改人工智慧系統之功能,人工智慧技術需要頻繁更新軟體,針對此類風險,應制定可針對此類產品在生命週期內修改功能之規範;4.有效分配不同利害關係者間之責任,目前產品責任偏向生產者負責,而未來可能須由非生產者共同分配責任;5.掌握人工智慧帶來的新興風險,並因應風險所帶來之變化。同時,白皮書也提出高風險人工智慧應用程式的判斷標準與監管重點,認為未來應根據風險來進行不同程度之監管。執委會並透過網站向公眾徵求針對《人工智慧白皮書》所提出建議之諮詢意見,截止日期為2020年5月19日。
今年十一月初,美國運動穿戴式裝置製造商Jawbone針對其競爭對手Fitbits所提起之專利侵權控告提出反訴,主張Fitbits濫用專利、涉嫌壟斷市場,違反反托拉斯法。本次Jawbone的反訴讓這場運動穿戴式裝置的智慧財產權之戰更加白熱化。 Jawbone及Fitbits為美國運動穿戴式裝置的兩大領導廠商,雙方在今年展開一連串的智慧財產權爭訟。這場智慧財產大戰開始於今年五月,當Fitbits正準備首次公開發行(IPO)時,Jawbone控告Fitbits挖角Jawbones部分員工,並藉此盜走Jawbone共約18000筆的機密資料。數週之後,Jawbone又控告Fitbits專利侵權,並緊接著向美國國際貿易委員會(United States International Commission)提起禁制令(Injunction),禁止Fitbits進口侵權產品。Fitbits在九月反擊,控告Jawbone侵害了包含其軟體和使用者介面設計在內的專利。十月,美國法院命令Fitbits五名員工應歸還Jawbone的所有機密資料。在獲得初步的勝利後,Jawbone又以Fitbits違反反托拉斯法為由,針對Fitbits在九月提出的專利侵權訴訟提起反訴,再次對Fitbits予以回擊。 在本次反訴中,Jawbone表示:「Fitbits蓄意濫用專利,目的是為了保持其市場地位。」Jawbone同時否認所有Fitbits的專利侵權指控。Jawbone更額外聲明,Jawbones將繼續跟進之前對Fitbits提起的三項專利侵權訴訟、營業秘密侵害訴訟,以及對ITC提起的禁制令。 相較於手機等其他智慧型裝置,運動穿戴式裝置仍屬於較年輕的市場,因此仍有相當多的發展性。然而,許多大廠相繼進入這個領域,也讓智慧財產權爭議越趨激烈。
日本P2P軟體Winny開發者再遭起訴,並具體求刑一年日本東京地檢署以助長著作權侵害為由,於 7 月 3 日 向東京地方法院對日本知名檔案交換軟體( P2P ) Winny 的開發者金子 勇提起訴訟,並具體求處有期徒刑一年。這是繼 2004 年 5 月京都地檢署起訴金子 勇後,對同一 P2P 軟體開發者另為起訴的案件。 2002 年,東京大學資訊理工學系研究助理金子 勇開發出可供他人使用的分散式 P2P 軟體 Winny ,旋即受到廣大網友的歡迎。使用者透過 Winny ,不僅交換著未經授權的音樂、影片檔案,甚至包括了部份的警方或自衛隊官方文件。而日本各大企業,如日本雅虎、富士通及 NEC 等,也陸續傳出因公司職員使用 Winny 而導致員工及客戶個人資料外洩的事件。 針對 Winny 開發者起訴案件,目前京都地方法院尚未作出判決,而日本東京地方法院已預定於 9 月 4 日 進行公開審判。此外,因應 Winny 所肇致的資安問題,各相關企業也順勢推出可過濾 Winny 的軟硬體設備,如日本京瓷公司( KCCS )即於 7 月 10 推出企業網路管理軟體,除可偵測內部電腦是否安裝 Winny 外,亦可阻絕已安裝 Winny 的電腦連接至企業網路。
美國能源關鍵基礎設施議題觀察 美國資訊安全分析新挑戰:巨量資料(Big Data)之應用在2013年的國際資訊安全會議(RSA Conference)上,資安專家紛紛表示,將Big Data技術應用於資訊安全分析的項目上,確實可以幫助企業建立更佳的情勢判斷能力,但在實際執行過程中是一大挑戰。 資安廠商如RSA和賽門鐵克公司,在會議上表示目前的策略是透過新的數據匯集、比對和分析協助企業篩選、過濾結構化和未結構化資料的威脅指標,這是傳統的特徵偵測(signature-based)安全工具無法做到的。 不像傳統的安全手段著重於阻斷攻擊,新的技術強調偵測並立即回應違犯行為,也就是提前遏止任何違犯行為,協助企業作全面性的偵測而不擔心有所遺漏。 由於越來越多的美國政府機關和民間企業遭受到針對性和持續性的攻擊,巨量資料技術的應用需求激增。企業內部都累積著大量的數據和多元的數據種類,而需要動新技術來保護這些數據資料免於惡意人士或對手的竊取或其他侵害行為。企業應該要因應實際面臨的威脅和所獲悉的威脅情報來建立安全模型,取代部署特定產品和外圍系統的防禦。 美國無論是政府機關或民間企業都被捲入了不對稱戰爭-對手是武器精良、準備充分並有嚴密組織的網路敵人。 「駭客只需要攻擊成功一次,但我們必須每次都是成功的」賽門鐵克的總裁deSouza表示。「因此與其專注的在阻擋所有威脅,更好的辦法是使用巨量資料技術偵測侵入行為並消解之」。而在會議中資安專家都肯認至少從理論上來說,以巨量資料技術強化資訊安全是很好的想法。 不過另有其他的說法,金融服務企業LSQ的首席安全及法務主管皮爾遜認為,許多人的電腦紀錄檔和所有的電子裝置都早就被侵入滲透了,這才是問題所在。他表示,目前現存的SIEM(安全性資訊及事件管理)工具可以讓企業聚集來自許多個安全設備的巨量登錄數據整合在同一系統內,但真正的問題是,SIEM工具必須要有能力分析數據並找出關聯性,如此才能偵測到駭客入侵的前兆證據和真實的入侵行為,這和彙整數據是不同的兩件事。許多企業所面臨的問題不是缺乏數據資料,而是要如何為資訊安全的目的建立關聯規則和應用方式,以有效率的方式找出有用的巨量數據並進行分析,和留下可供進行訴訟使用的證據。