愛爾蘭資料保護委員會發布《控制者資料安全指引》，提供資料控制者關於個人資料安全措施之依循指引
愛爾蘭資料保護委員會（Ireland's Data Protection Commission）於今（2020）年2月公布控制者資料安全指引（Guidance for Controllers on Data Security），愛爾蘭資料保護委員會表示本指引亦適用於資料處理者。指引內針對17個面向說明控制者於資料處理時應考量之安全措施，分別為：（1）資料蒐集與留存政策（Data Collection and Retention Policies）；（2）存取控制（Access Controls）；（3）螢幕保護程式（Automatic Screen Savers）；（4）加密（Encryption）；（5）防毒軟體（Anti-Virus Software）；（6）防火牆（Firewalls）（7）程式修補更新（Software Patching）；（8）遠端存取（Remote Access）；（9）無線網路（Wireless Networks）；（10）可攜式設備（Portable Devices）；（11）檔案日誌及軌跡紀錄（Logs and Audit Trails）；（12）備份系統（Back-Up Systems）；（13）事故應變計畫（Incident Response Plans）；（14）設備汰除（Disposal of Equipment）；（15）實體安全（Physical Security）；（16）人為因素（The Human Factor）；（17）認證（Certification）。
此外，愛爾蘭資料保護委員會還強調，歐盟一般資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR）第25條與第32條有關資料控制者之義務，可透過「從設計與預設機制著手資料保護（Data protection by design and by default）」，與適當的技術及組織措施等方式，並考量現有技術、執行成本、處理之本質、範圍、脈絡及目的與對當事人權利及自由之風險可能性與嚴重性等因素，以確保其安全措施符合相應資料風險之安全等級。
最後，愛爾蘭資料保護委員會表示資料控制者更應確保其組織內員工瞭解該等安全措施並確實遵守，資料控制者應於制定其資料安全政策時考量到本指引所列各項目，以履行其保護資料安全之義務。
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張恩若
法律研究員 編譯整理
Guidance for Controllers on Data Security, Data Protection Commission, https://www.dataprotection.ie/en/guidance-landing/guidance-controllers-data-security (last visited Mar. 27, 2020).
張恩若，〈網路隱私設計—從輕推技巧出發〉，《科技法律透析》，第32卷第1期，頁47（2020）。
李億誠，〈歐盟一般資料保護規則（GDPR）裁罰案例解析〉，《科技法律透析》，第31卷第12期，頁26（2019）。
張恩若，〈英國擬加強兒童網路隱私之保護——簡析網路服務適齡設計實務守則草案〉，《科技法律透析》，第31卷第9期，頁8（2019）。
Guidance on the Principles of Data Protection, Data Protection Commission, https://www.dataprotection.ie/en/guidance-landing/guidance-principles-data-protection (last visited Mar. 27, 2020).
新加坡陸路交通管理局(Land Transport Authority, LTA)與南洋理工大學NTU及JTC共同宣布建立新加坡的第一個自駕車測試中心，在裕廊東創新特區(Jurong Innovation District)。 其中心設立的目的為協助2016年建立的卓越自駕車測試與研究中心(Centre of Excellence for Testing & Research of AVs–NTU, CETRAN)建立自駕車試驗標準與認證。自2015年來新加坡已逐步建立道路駕駛場域，但此為第一個自駕車測試中心。 此自駕車測試中心的特點在於其充分模擬道路之建設，使自駕車輛可測試與其他車輛或道路基礎設施間的通訊與互動，因此此中心設計並複製模擬真實道路環境。 包含具有1. 道路燈光；2. 專用短距通訊信號發射器； 2. 下雨模擬器；3.洪水模擬器；4. 模擬大樓阻隔，以模擬衛星受干擾的情況； 5. 彎道；6. 道路突起與斜坡；7. 巴士站等設備。其中並設置360度的閉路電視監視系統（CCTV）：提供LTA監督與研究自駕車行為，並會將資訊回傳至陸路交通局的智慧交通系統中心，以分析並評估自駕車的上路可行性。
英國倫理機構針對海量資料（big data）之使用展開公眾諮詢調查納菲爾德生物倫理學理事會（Nuffield Council on Bioethics）成立於1991年，是一家英國的獨立慈善機構，致力於考察在生物與醫學領域新近研究發展中所可能牽涉的各項倫理議題。由該理事會所發表的報告極具影響力，往往成為官方在政策決策時之依據。 有鑑於近年big data與個人生物和健康資料的分析使用，在生物醫學研究中引起廣泛的爭議討論，此間雖然不乏學者論理著述，但對社會層面的實質影響卻較少實證調查研究。Nuffield Council on Bioethics於日前發布一項為期三個月（2013/10/17～2014/01/10）的生物暨健康資料之連結使用公眾諮詢調查計畫（The linking and use of biological and health data – Open consultation）。此項計畫之目的在於，瞭解更多有關資料連結與使用時所可能導致之傷害或可能的有利發展。並研析適當的治理模式和法律措施，使得民眾隱私權保護與相關研究之合法性得以兼顧，俾使更多人受益。 為執行此項計畫，Nuffield Council on Bioethics延攬健康照護資訊技術、資訊治理、健康研究、臨床診療、倫理和法律等領域專家組成計畫工作小組，由工作小組廣泛地蒐集來自民眾與各類型組織的觀點，探詢當民眾在面對個人的生物與健康資訊相互連結、分析時，民眾對當中所牽涉倫理議題之看法。該項公眾諮詢調查將針對以下重點進行： 1.生物醫學資料之特殊意義 2.新的隱私權議題 3.資料科學和資訊技術發展所造成之影響 4.在研究中使用已連結的生物醫學資料所可能帶來的影響 5.在醫學臨床上使用已連結的資料所可能帶來的影響 6.使用生物醫學研究和健康照護以外的生物醫學資料所可能帶來的影響 7.探討能夠在倫理上支持連結生物醫學資料的法律和治理機制 由於Nuffield Council on Bioethics被視為英國科學界的倫理監察員、政府智囊團，因此未來調查報告發布後對相關政府政策所可能產生的影響，當值得我們持續關注。
澳洲國家交通委員會針對駕駛法規之修正進行公眾諮詢，聚焦自駕系統實體法律義務澳洲國家交通委員會(National Transport Commission, NTC)於2017年10月3日提出「修正駕駛法律以支持自動駕駛車輛(Changing driving laws to support automated vehicles)」討論文件，向相關政府機關與業界徵詢修正駕駛法規之意見。此文件目的在於探討法規改革選項，並釐清目前針對駕駛人與駕駛行為法規對於自駕車之適用，並試圖為自動駕駛系統實體（automated driving system entities, ADSEs）建立法律義務。文件中並指出改革上應注意以下議題： 目前車輛法規皆以人類駕駛為前提； 自動駕駛系統並不具有法律人格，無法為其行為負法律責任； 目前的法律並未提供法律實體之定義或規範（即自動駕駛系統實體ADSEs）來為自動駕駛系統行動負責； 目前有些法律上人類駕駛應負之義務，無法直接於自動駕駛時由ADSEs負擔； 車輛之安全義務於自動駕駛時，可能需由非駕駛之他人執行； 法律中並未定義自動駕駛系統車輛的「控制」與「恰當控制」； 目前沒有規範何時人類應有義務將駕駛控制權力自自動駕駛系統轉移回來，來確保人類駕駛保持足夠之警覺性； 目前的遵循與實施規範可能不足以確保自動駕駛系統的安全運作。 NTC並提出建議應定義自動駕駛系統之法律實體，重新規範人類與自動駕駛系統法律實體間的義務。澳洲國家交通委員會將進一步將諮詢結果與法律改革選項於2018年5月提供給澳洲交通部。
新加坡網路安全局發布人工智慧系統安全指南，以降低AI系統潛在風險新加坡網路安全局（Cyber Security Agency of Singapore, CSA）於2024年10月15日發布人工智慧系統安全指南（Guidelines on Securing AI Systems），旨在強化AI系統安全，協助組織以安全之方式運用AI，降低潛在風險。 該指南將AI系統生命週期分成五個關鍵階段，分別針對各階段的安全風險，提出相關防範措施： （1）規劃與設計：提高AI安全風險認知能力，進行安全風險評估。 （2）開發：提升訓練資料、模型、應用程式介面與軟體庫之供應安全，確保供應商遵守安全政策與國際標準或進行風險管理；並辨識、追蹤及保護AI相關資產（例如模型、資料、輸入指令），以確保AI開發環境安全。 （3）部署：適用標準安全措施（例如存取控制、日誌記錄），並建立事件管理程序。 （4）運作與維護：持續監控AI系統的輸入和輸出，偵測異常與潛在攻擊，並建立漏洞揭露流程。 （5）壽命終期：應根據相關行業標準或法規，對資料與模型進行適當之處理、銷毀，防止未經授權之存取。 CSA期待該指南發布後，將有助於預防供應鏈攻擊（supply chain attacks）、對抗式機器學習攻擊（Adversarial Machine Learning attacks）等安全風險，確保AI系統的整體安全與穩定運行。