今年全球受到新型冠狀病毒(下稱COVID-19)影響,許多產業遭受嚴重衝擊。美國政府於2020年3月27日頒佈「新冠病毒援助紓困經濟安全法(簡稱CARES)」,對此專利及商標局(USPTO)也針對受COVID-19影響之專利或商標申請案,給予延長申請期限、付款等寬限措施。
由於寬限措施將於今年5月31日到期,USPTO認為COVID-19爆發的影響可視為37 CFR 1.183所指的特殊情況。因此,USPTO將允許專利權人通過EFS-Web或專利中心,提交符合某些條件之專利及商標救濟申請。
商標救濟措施部分,因COVID-19影響商標審判與上訴委員會之訴訟,可提出延長或新時間之申請。其他未能即時對主管機關的訴訟提出答覆,致使放棄商標申請案,得提出恢復請求;未能於法定使用期限36個月內或維護申請截止日前申請,致使放棄商標申請或商標註冊被取消或期滿,得提出請願書。上述請願書中若附有COVID-19聲明,USPTO除免除相關費用,並可延續救濟措施至6月30日。
專利救濟措施部分,針對小型和微型企業(small and micro entities)之專利申請提交期限,由原先6月1日延長至7月1日;大型企業(large entities)於5月31日後,依個案申請提供延期,包含請願書及所需費用;對於所有企業,USPTO將免除6月30日及先前因COVID-19影響所提出審查、請願書等費用收取。
紐西蘭於2015年7月通過了「危害性數位通訊規制法」(Harmful Digital Communications Act)。有鑑於網路霸凌現象日益嚴重,甚至影響紐西蘭人民生命及身體安全,故而修訂法律規範之。 重點摘錄: 一、目的:減輕數據通訊對個人造成之傷害,並提供有害數據通訊之受害者提供補救的快速和有效的手段。 二、方法: (一) 創建新的民事執行制度,以迅速有效地處理有害的數據通訊內容。 (二) 創建新的刑事犯罪,以應對最嚴重的有害的數據通訊行為。 (三) 修正現行法規,以釐清數據通訊和技術的發展適用範圍。 三、內容: (一) 授權法院得要求網路通訊協定地址提供者(Internet Protocol Address Provider (IPAP))提交匿名之通訊傳播者資訊。 (二) 經受害學生同意後,其所屬學校之負責人得代表進行訴訟程序。 (三) 法院得依據「威脅將造成損害」(threats to cause harm)標準發布命令。 (四) 若不遵守法院命令將有刑事責任。 (五) 行為人經確定判決後,可處2年以下有期徒刑。 (六) 網路內容所有者(online content host)應設置聯絡機制。供使用者聯絡回報,並課予收到申訴時48小時內通知內容作者、申訴人以及取下霸凌內容之責任。 惟法律之修訂,亦引起相關批評,因「有害的」(harmful)之定義不明,而以刑事規制之,恐有侵害言論自由之疑慮。
Apple獲得針對可攜式電子裝置之防竊系統的專利Apple Inc.成功取得一個防竊安全系統的專利權,該系統能簡單地藉由偵測外界環境而防止筆記型電腦、電話以及其他可攜式電子裝置遭竊。 於原始申請案中,申請人提到了許多竊案皆提供了某些非偶然的移動線索,例如快速且持續的移動。因此,藉由分析該裝置於一段期間內的移動,該防竊系統應可辨別出竊盜或合法使用者。因此,當使用者暫時離開時,他們能放心地將可攜式電子裝置留下,而不需要加裝纜線鎖或其它物理性安全裝置。 根據該專利,此防竊系統包含加速規(accelerometer)以及相對應的軟體。加速規可在某些位置或震動情況下自動傳送一訊號至該裝置核心的硬體,致使其觸發聲音或影像警報。此外,該裝置也能完全被鎖住,並且需要一組密碼使其回復到正常使用狀態。 雖然Apple很小心地避免在說明前述機制時指明特定的應用硬體,但藉由該專利說明書的描述,可以很清楚的了解Apple的構想是將該防竊系統安裝在iPod上。當然,手機以及筆記型電腦也是安裝該防竊系統的顯著標的。
強化AI安全防線:八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室(国家サイバー統括室)於2026年3月5日,代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」(Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations)之國際文書(下稱本文書),並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局(Australian Signals Directorate,簡稱ASD)之澳洲網路安全中心(Australian Cyber Security Centre,簡稱ACSC)主導訂定,主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織,揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性,並就AI開發或採購階段,組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家,除了日本與澳洲以外,也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時,應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環,同時評估產品或服務之整體生命週期風險,不應著重於單一技術,而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌,包括特定關係事業者、活用AIBOM(AI物料清單,主要用來記錄AI模型相關資產與資訊,提供快速定位與管控AI問題模型功能)或SBOM(軟體物料清單,主要記錄軟體相依元件,用於漏洞管理與供應鏈透明度)、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險,進行漏洞管理,以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類:AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施(含硬體),以及第三方服務,本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險,其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面,以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外,本文書也針對各類風險提出可行的因應方法,例如: 1.數據面:需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面:需從可信來源取得透明模型,實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面:需做完整性驗證、元件審核,並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面:需確認設備無惡意內容,並在網路中適當分區。 5.第三方服務面:需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說,日本已意識到國家網路安全治理下,針對AI、機器學習的安全,不單是模型安全,而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書,不僅強化國際合作,同時建立供應鏈網路安全共識,因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰,從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法,作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作,提升國家網路安全治理之作法,值得我國未來借鏡參考。
美國聯邦地方法院駁回臨床試驗軟體公司Medidata對競爭對手Veeva的營業秘密訴訟美國紐約南區聯邦地方法院(S.D.N.Y.)於2022年7月15日駁回了臨床試驗軟體公司Medidata Solutions Inc. (以下簡稱Medidata公司)控告競爭對手Veeva Systems Inc. (以下簡稱Veeva公司)竊取其營業秘密的請求。 原告Medidata公司於2017年1月指控被告Veeva公司陸續挖角其數名離職員工,部份員工離職時私自拷貝公司檔案,其中包含原告的產品研發、商業策略等營業秘密,而被告根據這些資訊開發了和原告相似的軟體,造成其重大損害,因此向被告請求4.5億美元的損害賠償。 被告Veeva公司抗辯雖然這些員工離職時私自保留原告的檔案,但原告在訴訟中並未明確說明哪些屬於該公司的營業秘密,亦即未特定營業秘密標的;此外,即便這些離職員工自行保留的檔案中有包含原告所稱之營業秘密,但原告提出的證據不足以證明被告有不當取用(misappropriation)其營業秘密,僅根據被告有僱用原告離職員工等事實,即推論被告有不當取用。原告試圖透過此模糊和毫無根據的主張,限制產業的創新、競爭、人才流動。 本案歷經五年的纏訟,法院最終駁回原告請求。法官指出,原告在整個訴訟過程中並未明確定義哪些資訊屬於營業秘密,原告似乎認為任何資訊皆屬於其營業秘密,這樣的主張無異於代表任何公司永遠無法挖角其他公司的員工,因為這些員工到新公司任職後所說的任何話,都會間接地揭露他們在之前工作中所學習到的事情,因此駁回原告之訴。 從本案可以觀察到,企業應定期盤點公司內部資訊,明確界定營業秘密範圍,並落實管理及妥善留存相關證據,發生侵害營業秘密爭議時才能有效舉證。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」