日本內閣網路安全中心(内閣サイバーセキュリティセンター)依據於2018年底新修正之網路安全基本法(サイバーセキュリティ基本法,以下稱基本法),於今年1月30日發布網路安全協議會的營運報告(以下稱營運報告)。 基本法修法原因在於網路攻擊日趨複雜,若組織受到網路攻擊,並非每個組織都有能力因應,如此將導致組織運作受到衝擊。因此於基本法第17條新增設立「網路安全協議會」(サイバーセキュリティ協議会,以下稱協議會)。日本內閣網路安全中心於前揭發布之營運報告中說明協議會之運作模式及招募成員情形。
運作模式上,協議會設有秘書處、營運委員會及總會,秘書處由內閣網路安全中心擔任,營運委員會由各機關首長組成,總會則由所有協議會成員組成並且定期召開會議;協議會將成員分成第一類成員、第二類成員及一般成員。第一類成員與第二類成員組成特別工作小組(タスクフォース),小組成員間會交換不對外公開且尚未確認的機密資訊,一般成員則依循特別工作小組提供的資訊及因應對策,加以實際運用。經營運報告統計,自協議會成立(2019年4月1日)至同年年底,一共發生33起網路攻擊事件,皆透過協議會促使各政府機關、私人組織迅速掌握網路攻擊資訊。
招募成員方面,協議會於去年5月加入第一期91名成員;同年10月,再加入64名第二期成員,目前為止共計155名;第三期成員已於今年三月開放申請加入,預計五月確定第三期成員。此外,營運報告中列有協議會成員名簿,成員包含內閣官房首長、資訊處理推進機構(情報処理推進機構)、宮城縣網路安全協議會、NTT DOCOMO電信公司、成田國際機場公司、石油化學工業協會、富士通、三菱電機等產、官、公協會組織單位。日本藉由設立協議會,期許透過政府與民間協力合作,共同維護政府公部門及產業之基礎網路安全。
.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 國際特赦組織(Amnesty International)與法國數位隱私權倡議團體La Quadrature du Net(LQDN)等組織於2024年10月15日向法國最高行政法院提交申訴,要求停止法國國家家庭津貼基金機構(Caisse nationale des allocations familiales,CNAF)所使用的歧視性風險評分演算法系統。 CNAF自2010年起即慣於使用此系統識別可能進行福利金詐欺的對象,該系統演算法對獲取家庭與住房補助的對象進行0至1之間的風險評分,分數越接近1即越可能被列入清單並受調查,政府當局並宣稱此系統將有助於提升辨識詐欺與錯誤的效率。 LQDN取得該系統的原始碼,並揭露其帶有歧視性質。該等組織說明,CNAF所使用的評分演算法自始即對社會邊緣群體如身心障礙者、單親家長,與低收入、失業、居住於弱勢地區等貧困者表現出懷疑態度,且可能蒐集與系統原先目的不相稱的資訊量,這樣的方向直接違背了人權標準,侵犯平等、非歧視與隱私等權利。 依據歐盟《人工智慧法》(Artificial Intelligence Act,下稱AIA),有兩部分規定: 1. 用於公機關評估自然人是否有資格獲得基本社會福利或服務,以及是否授予、減少、撤銷或收回此類服務的人工智慧系統;以及用於評估自然人信用或建立信用評分的人工智慧系統,應被視為高風險系統。 2. 由公機關或私人對自然人進行社會評分之人工智慧系統可能導致歧視性結果並排除特定群體,從此類人工智慧總結的社會分數可能導致自然人或其群體遭受不當連結或程度不相稱的不利待遇。因此應禁止涉及此類不可接受的評分方式,並可能導致不當結果的人工智慧系統。 然而,AIA並未針對「社會評分系統」明確定義其內涵、組成,因此人權組織同時呼籲,歐盟立法者應針對相關禁令提供具體解釋,惟無論CNAF所使用的系統為何種類型,因其所具有的歧視性,公機關皆應立即停止使用並審視其具有偏見的實務做法。
日本數位廳發布資料治理指引,協助企業運用資料提升企業價值日本數位廳發布資料治理指引,協助企業運用資料提升企業價值 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年09月05日 隨著AI迅速普及已成為不可逆轉的趨勢,經濟與社會產生重大變革,手機、家電及各種智慧裝置大量蒐集資料,似已成為維持經濟與社會運作不可或缺的重要要素,在國際上已出現如歐洲共同資料空間(Common European Data Space)等先進的資料運用案例,日本亦開始推動企業跨領域資料運用,藉此提升企業生產力與附加價值[1]。 壹、事件摘要 日本數位廳(デジタル庁)於2025年6月20日發布資料治理指引(データガバナンス・ガイドライン),以企業經營者為適用對象,歸納總結資料治理之必要性、應採取之做法,與實踐治理過程中應留意之要點,協助企業推動數位轉型,發揮資料最大效用,持續提升企業價值,並進一步實現超智慧社會[2](Society 5.0)願景[3]。 貳、指引重點 本指引歸納總結實踐資料治理的四大支柱,概述如下: 一、設計符合跨境傳輸資料實際狀況之業務流程 資料共享與協作的主要目的是推動數位轉型與提升企業價值,因此,運用跨境資料時,需要調查當地國家或地區法規,釐清國際規範,並預測後續法規動向,克服法規限制。為評估運用跨境資料之潛在風險,則須透過如顧問公司、諮詢公司等第三方外部機構進行調查與監控,採取適當風險因應措施。為明確責任,須事先與資料共享之利害關係人,將瑕疵擔保責任透過契約與相關規定明文化。在修改業務流程時,亦須與相關組織及利害關係人共享資訊,確保資料在生命週期中的可追溯性[4]。 二、確保資料安全(データセキュリティ) 以資料生命週期為基礎,掌握運用跨境資料可能產生之風險,並依照相關組織與利害關係人值得信賴之程度,進行風險分析制定因應策略。針對業務流程中取得的資料,應限制在資料產生者允許之範圍內,始得進行運用,以維護資料使用正當性。此外,亦須特別留意資料完整性,確保資料來源值得信賴且未受到偽冒,以及資料內容未遭到竄改或洩漏[5]。 三、提升資料成熟度(データマチュリティ) 制定並推動可提升資料成熟度[6]之方針,持續改善流程,將資料價值最大化,並將風險最小化,提升企業綜合能力。資料長(Chief Data Officer, CDO)須發揮領導能力,建立能迅速因應變化的體制,明確各組織相關負責人與其角色,並推動具備資料相關技能之人才培育招聘計畫。資料長亦須分析導入如AI等先進技術之費用效益,向經營者提出建議。除了公司自身狀況會影響資料成熟度外,亦可能受到資料共享與協作之利害關係人的資料成熟度水準影響。因此,公司亦須將採取之具體措施與相關資訊分享予利害關係人,並向社會公開公司目前資料成熟度水準,持續強化企業與利害關係人及社會之間的相互信賴程度[7]。 四、制定並定期檢討AI等先進技術運用行動方針 為使AI等先進技術發揮最大力量,並降低對社會與個人可能造成的負面影響,企業應參考經濟產業省(経済産業省)於2025年3月28日發布之AI業者指引第1.1版[8](AI事業者ガイドライン第1.1版),並考量個人資料保護、機敏資料保護、透明度、可問責等重要因素,針對涉及資料運用的各種實務運用場景,由CDO主導制定運用AI等先進技術運用行動方針(AIなどの先端技術の利活用に関する行動指針),並適時檢討持續改善內容[9]。 參、事件評析 當資料留存在企業內部未被有效運用時,不僅會成為企業和產業發展之阻礙,也將導致社會整體效率低落。本指引歸納總結實踐資料治理的四大支柱。為達成協助企業運用資料推動數位轉型,提升企業價值之目標,除了需要企業管理階層主導,亦須獲得公司內部與利害關係人之理解與支持。企業應積極與其他企業、組織和機構進行資料共享與協作,積極參與資料治理,提高產品與服務價值及企業聲譽,進而促進社會永續性發展[10]。 隨著國際上已出現先進資料運用案例,我國亦須關注資料運用國際趨勢推動創新發展,日本推動企業跨領域運用資料之做法,亦可為我國未來實踐資料治理提供借鏡。 [1]〈データガバナンス・ガイドライン〉,デジタル庁,頁2-3,https://www.digital.go.jp/assets/contents/node/information/field_ref_resources/71bf19c2-f804-488e-ab32-e7a044dcac58/b1757d6f/20250620_news_data-governance-guideline_01.pdf (最後瀏覽日:2025/09/02)。 [2]〈Society 5.0〉,内閣府,https://www8.cao.go.jp/cstp/society5_0/index.html (最後瀏覽日:2025/09/02)。 [3]前揭註1。 [4]同前註,頁13。 [5]同前註,頁15-16。 [6]資料成熟度係指企業根據其戰略或經營需求,有效運用資料的能力。可參閱同前註,頁5。 [7]同前註,頁18-19。 [8]〈AI事業者ガイドライン〉,経済産業省,https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/20240419_report.html (最後瀏覽日:2025/09/02)。 [9]前揭註1,頁20-23。 [10]同前註,頁24-25。
淺論中國大陸專利間接侵權規範之爭議 新加坡資料共享法制環境建構簡介新加坡資料共享法制環境建構簡介 資訊工業策進會科技法律研究所 2019年12月31日 壹、事件摘要 如何有效運用資料創造最大效益為數位經濟(Digital Economy)重點,其中資料共享(data sharing)是有效方法之一。新加坡自2018年以來推動「資料共享安排」機制(Data Sharing Arrangements, 下稱DSAs)與「可信任資料共享框架」(Trusted Data Sharing Framework),建構資料共享環境,帶動國內組織[1]資料經濟發展與競爭力。 貳、重點說明 自從2014年新加坡政府推行「2025智慧國家(Smart Nation)」以來,即積極鋪設國家數位經濟建設,大數據資料分析等數位科技發展為其重點,預估2022年60%國內生產總值將與數位經濟有關[2] 。其中,希望透過資料共享促進組織、政府、個人三方間資料無障礙流通,降低蒐集、處理與利用成本,創造更多合作機會進行創新應用,因此從法制面、環境面與技術應用層面打造完善的資料共享生態系統(data sharing ecosystem)[3]。 然而依據《個人資料保護法》(Personal Data Protection Act 2012,下稱個資法)第14條以下規定,組織蒐集、處理與利用個人資料應取得當事人同意,除非符合第17條研究目的等例外情形。由於資料共享強調可將資料進行多節點快速傳遞近用,使資料利用價值最大化,因此若依據個資法規定每次共享皆須事前獲得當事人同意,將使近用成本增高並間接造成資料流通產生障礙。因此為因應國家政策與產業需求,新加坡個人資料保護委員會(Personal Data Protection Commission, 下稱個資委員會)依據個資法第62條所賦予的豁免權(exemption),個人或組織可在遵循個資委員會訂定的規則下,依照個案給予組織免除個資法部分規範[4] ,而DSAs機制即是一種[5]。 DSAs是由個資委員會於2018年設立的沙盒(sandbox)計畫,如組織所進行的共享模式是在特定群體並範圍具體明確,同時不會造成個人有負面影響等情事,可在不須經個人同意下進行資料共享[6]。並且,為進一步提升組織與消費者間信任,2019年6月個資委員會與資訊通信媒體發展局(Info-Communication Media Development Authority of Singapore,下稱資通發展局)共同推出「可信任資料共享框架」指南建議,由政府擔任監管角色,組織只要符合指南建議方向,如遵循法律、達到一定資料技術應用品質與實施資安與個資保護措施下,可以進行個人與商業資料之共享,DSAs機制是共享方法之一。以下簡述新加坡個資法規範、指南建議與DSAs機制運作方式。 圖1:資料共享環境建構 資料來源:新加坡資通發展局 一、新加坡個人資料保護法規範 在沒有個資法第17條所列之例外情形下,依據第14條以下規定,組織如近用個人資料應獲得個人同意,同時應符合目的使用及通知義務,尤其應給予個人可隨時撤回同意之權利[7]。 同時組織應根據個人要求,提供近用個人資料之方法、範圍與內容,以及更正錯誤資料權利[8]。並且組織必須任命資料保護官(Data Protection Officer, DPO)隨時向大眾提供通暢的個資聯絡管道,來確保個資透明性與完整性[9]。 在資料保護措施上應有合理安全的資安防護技術,以保障資料不被未經授權近用的風險。當使用目的不在時,需妥善保留或予以去識別化,同時如須境外轉移資料時,境外之資料保護措施應至少與新加坡個資法規範標準相同[10]。 二、免除同意之DSAs機制 DSAs機制是由個資委員會於2018年設立的沙盒(sandbox)計畫,也就是組織可透過申請免除資料共享前必須獲得個人同意之規範。然而如組織擬向個資委員會申請DSAs機制,必須符合三個條件[11]: 共享範圍需在特定群體、期間與組織內:即只限定在具體特定的應用情境內,若超出申請範圍,例如分享至其他非申請範圍的組織,則須再經過個資委員會批准[12]。 近用目的需具體明確:即資料共享必須應用於特定且明確目的,如以「社會研究目的」作為申請則範圍過大不夠明確[13]。 近用資料對於個人不會有不利影響,或公共利益大於個人利益:例如共享目的不是直接用於銷售或存在合法利益,或是共享本身具備公共利益且明顯大於個人可預見的(foreseeable)不利影響,此時個資委員會可考慮同意組織申請免除[14]。 三、建立以信任為基礎之資料共享模式 雖然取得DSAs機制免除同意可以使資料近用方式更為簡便,然而在進行資料共享前,仍應有完善的技術品質與資安保護措施,因此在「可信任資料共享框架」指南建議中,組織應透過法律遵循、導入AI或區塊鏈等新興技術,並具備相應資安保護措施來建構可信任的資料共享環境,實際步驟可分為以下四階段[15]: 圖2:可信任資料框架 資料來源:新加坡資通發展局 第一階段為「資料共享建構」[16],由組織自行評估存有的商業或個人資料是否具共享價值與潛在利益,並要如何進行共享,例如資料共享方式屬於雙邊(bilateral)、多邊(multilateral)或是分散式(decentralized,又稱「去中心化」)。以及資料種類有哪些,如主資料(master data)、交易資料、元資料(metadata)、非結構化資料(unstructured data)等。組織可將資料共享方式、種類依據無形資產(intangible asset)評價方式,即市場法(market approach)、成本法(cost approach)與收入法(income approach)三種評價方法進行評價,來衡量共享之價值性。除資料價值判斷外,組織必須自行評估自身組織與將來之合作夥伴是否有足夠能力管控共享之資料,包括是否具備一定技術能力的資安與資料保護措施等。 第二階段為「法律規範考量」[17],即決定哪些資料可以進行共享,從規範面檢視個資法、競爭法與銀行法等是否有例外不得共享規定,例如信用卡號碼或個人生物識別資訊不得共享。若資料共享類型不會對個人造成不利影響或具備公共利益,並有通知(notification)個人給予選擇退出(opt-out)的機會,組織可依個案申請DSAs機制之豁免。同時另外鼓勵組織向IMDA申請資料保護信任標章(Data Protection Trustmark, DPTM)認證,透過認證機制使消費者更能信任組織運用其個人資料[18]。 第三階段為「技術組織考量」[19],包含組織是否有能力建立資安風險管理與個資侵害之因應措施,是否有即時將資料安全備份技術,並針對不同傳輸技術如有線/無線網路、遠端存取(VPN)、應用程式介面(API)、區塊鏈等區分不同資安防護與風險管理能力。 最後一階段為「資料共享操作」,當已準備進行資料共享時,需再次檢視是否已符合前三個階段,包含透明性、責任義務、法律遵循、近用資料方式與取得目的外利用同意等[20]。 參、事件評析 個人資料視為21世紀驅動創新的重要價值,我國部會亦開始討論「個資資產化」的可能[21]。面對數位經濟時代來臨,有效運用數位科技將潛藏個人資料的大數據進行加值利用,不僅有利組織與創新發展,更可回饋消費者享有更好的產品與服務。 新加坡政府以資料共享作為數位經濟發展重點方向之一,在具備一定程度技術能力、資安保護措施與組織控管之條件下,可向主管機關申請免除個人同意之規範。透過一定法規鬆綁讓資料利用最大化以創造產業創新價值,同時依據主管機關要求的保護措施,使消費者信賴個人資料不會遭受不當利用或侵害。DSAs機制與「可信任資料共享框架」指南之建立,適時調適個人資料保護規範與資料應用間的衝突,並提供組織進行資料共享之依循建議,作為推動該國數位經濟發展方針之一。 [1]組織(organisation)依據新加坡個人資料保護法(Personal Data Protection Act 2012)第2條泛指個人、公司、協會、法人或團體。 [2]INFOCOMM MEDIA DEVELOPMENT AUTHORITY 【IMDA】, Trusted data sharing framework (2019), at 7, https://www.imda.gov.sg/-/media/Imda/Files/Programme/AI-Data-Innovation/Trusted-Data-Sharing-Framework.pdf (last visited Sep. 11, 2019). [3]id. [4]Personal Data Protection Act 2012 (No. 26 of 2012) §62, “The Commission may, with the approval of the Minister, by order published in the Gazette, exempt any person or organisation or any class of persons or organisations from all or any of the provisions of this Act, subject to such terms or conditions as may be specified in the order.” [5]Data Sharing Arrangements, PDPC, https://www.pdpc.gov.sg/Overview-of-PDPA/The-Legislation/Exemption-Requests/Data-Sharing-Arrangements (last visited Dec. 1, 2019). [6]id. [7]IMDA, supra note 2, at 31; Personal Data Protection Act 2012 (No. 26 of 2012) §14, 16, 20. [8]id. Personal Data Protection Act 2012 (No. 26 of 2012) §21. [9]IMDA, supra note 2, at 31. [10]id. at 32. Personal Data Protection Act 2012 (No. 26 of 2012) §24-26. [11]id. [12]PERSONAL DATA PROTECTION COMMISSION【PDPC】, Guide to Data Sharing (2018), at 14, https://www.pdpc.gov.sg/-/media/Files/PDPC/PDF-Files/Other-Guides/Guide-to-Data-Sharing-revised-26-Feb-2018.pdf (last revised Oct. 3, 2019). [13]id. [14]id. [15]PDPC, supra note 4. at 28. [16]id. at 21, 23-25. [17]id. at 35 [18]id. at 30. Data Protection Trustmark Certification, IMDA, https://www.imda.gov.sg/programme-listing/data-protection-trustmark-certification (last visited Sep. 26, 2019). [19]id. at 41-47. [20]id. at 50-51. [21]林于蘅,〈自己的個資自己賣!國發會擬推「個資資產化」〉,聯合新聞網,2019/06/17,https://udn.com/news/story/7238/3877400 (最後瀏覽日:2019/10/1)。