日本發布網路安全相關法令問答集

  日本國家網路安全中心(内閣サイバーセキュリティセンター,或稱National Information Security Center, NISC)於2020年3月2日發布「網路安全相關法令問答集」(サイバーセキュリティ関係法令Q&Aハンドブック),以回應日本內閣在2017年7月27日通過的「網路安全戰略」(サイバーセキュリティ戦略)中所提及應整理相關法制,以利企業實施網路安全措施與對策之決定。因此,內閣網路安全戰略本部(サイバーセキュリティ戦略本部)普及啟發‧人才培育專門調查會(普及啓発・人材育成専門調査会)於同年10月10日成立工作小組,針對網路安全相關法令進行推動與調查工作。

  本問答集內容涉及13項法律議題,包括議題如下:

  1. 說明網路安全基本法(サイバーセキュリティ基本法)網路安全之定義與概要;
  2. 以公司法為核心,從經營體制觀點說明董事義務,例如建立內部控制機制,以確保系統審核與資料揭露之適當性;
  3. 以個人資料保護法為核心,例如說明個人資料的安全管理措施;
  4. 以公平交易法(不正競争防止法)為核心,說明在營業秘密的保護範圍內,利用提供特定資料與技術手段,來實施迴避行為係屬無效;
  5. 以勞動法規為核心,說明企業採取網路安全措施之組織與人為對策;
  6. 以資通訊網路、電信業者等為中心,說明IoT相關法律問題;
  7. 以契約關係為中心,說明電子簽章、資料交易、系統開發、雲端應用服務等議題;
  8. 網路安全相關證照制度,例如資訊處理安全確保支援人員;
  9. 說明其他網路安全議題,例如逆向工程、加密、訊息共享等;
  10. 說明發生網路安全相關事故之因應措施,例如數位鑑識;
  11. 說明當網路安全糾紛有涉民事訴訟時應注意之程序;
  12. 說明涉及網路安全之刑法規範;
  13. 描述日本企業在實施網路安全措施時,應注意之相關國際規範,例如歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)與資料在地化(Data Localization)等議題。

  此外,隨著網路與現實空間的融合,各產業發展全球化,相關法規也日益增加,惟網路安全相關法規,在原無網路安全概念與相關法制的日本法上,卻鮮少有較為系統化的概括性彙編與解釋文件。因而盤點並釐清網路安全相關法令則成為首要任務,故研究小組著手進行調查研究,並將調查結果—「網路安全法律調查結果」(サイバーセキュリティ関係法令・ガイドライン調査結果)與「第四次關鍵基礎設施資訊安全措施行動計畫摘要表」(重要インフラの情報セキュリティ対策に係る第4次行動計画)作為本問答集之附錄文件以資參酌。最後,NISC期待透過本問答集,可作為企業實施具體網路安全對策之實務參考。

相關附件
你可能會想參加
※ 日本發布網路安全相關法令問答集, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8481&no=67&tp=1 (最後瀏覽日:2026/02/04)
引註此篇文章
你可能還會想看
金融穩定委員會報告指出金融領域採用AI之模型、資料品質與治理風險

.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} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告,探討人工智慧(Artificial Intelligence, AI)在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響,分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處,但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性(Vulnerability),進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括:「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」,以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中,廣泛應用AI可能導致模型風險上升,因某些模型難以驗證、監控及修正,且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外,在大型語言模型(Large Language Model, LLM),大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性,使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型(Pre-trained Model)中,金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉,進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源,模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰,包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測,評估現行金融政策框架是否充分,並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形,並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外,主管機關可考慮利用監督科技(SupTech)及監管科技(RegTech)等AI驅動工具強化監管效能,以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。

日本委託研究開發之智慧財產治理運用指引

  委託研究開發之智慧財產治理運用指引(委託研究開発における知的財産マネジメントに関する運用ガイドライン,以下簡稱委託研發智財運用指引)為日本經濟產業省制定並於2015年5月15日公布,用於規範該省、或該省所轄獨立行政法人委外執行技術研發計畫而產出的各項智慧財產權之管理運用事宜。   日本於產業技術力強化法第19條納入拜杜法(Bayh-Dole Act)的意旨,建立了政府資助研發所生的智財權成果歸屬受託單位的原則,但同時為促進研發成果的第三人商業化利用,落實國家資助技術研發成果獲得充分運用以達成國家財富最大化的政策方針,因而作成該指引。   委託研發智財運用指引以委託機關和受託單位為規範對象,首先揭示了研發成果商業化利用的重要性,並以此為核心思維,賦予委託機關須就個別委外研發計畫,在計畫開始前訂定計畫智財權管理方針,並向潛在計畫參加者提示的義務,同時,委託機關須確保委託契約中包含智財權等成果管理運用之約款,例如針對成果有無適用日本拜杜法規定、受託單位承諾在相當期間內未妥善運用成果時開放第三人利用等;另一方面,受託單位則有義務就計畫設置智財營運委員會,負責在計畫執行期間處理智財權管理事宜。

韓國通過個人資料保護法修法並對其執行命令指引提出修正草案

2023年9月27日,韓國個人資訊保護委員會(Personal Information Protection Commission, PIPC)就《個人資料保護法》(Personal Information Protection Act, PIPA)執行命令之指引修正(Enforcement Decree Amendment Guide)草案展開諮詢,諮詢將持續至2023年11月30日為止。韓國於2023年3月修正個人資料保護法,該修正於2023年9月15日生效,而指引修正之目的即是協助各界能夠遵循新修法後的義務,因此該指引草案詳細說明了修法後有關資料蒐集、獲得當事人同意之條件、使用和提供存取要求等內容。最終版的指引預計將於2023年12月發布。 韓國個人資料保護法於2023年的修訂範圍廣泛,特別是關於跨領域和行業個人資料處理標準等,使得公私部門中的資料處理人員和資料隱私人員必須深入瞭解此些變化,以確保能遵守最新的法律規定。 修訂後的韓國個人資料保護法強調實際保障資料主體的權利,並調整網路和實體業務之間不一致的資料處理標準,藉以迎接全面的數位轉型。此次韓國個人資料保護法修正重點如下: 1.強調確保資料主體的權利,即使在緊急情況下蒐集或處理個人資料時仍須提供足夠的保護措施。 2.釐清並調整網路和實體業務的不明確或不一致的法規,例如資料外洩的報告和通知時限、蒐集和利用14歲以下兒童個人資料需要獲得法定監護人同意的要求,以及對違規行為實施行政處罰的標準等。 3.要求處理大量個人資料的公共機構需強化保護措施,包括應分析和檢查存取記錄、指定負責每個系統的管理員,以及通知使用公共系統未經授權存取個人資料的事件等。 4.跨境資料傳輸條件調整為可傳輸至保護程度與韓國相當的國家或地區;並調整處罰金額,防止處罰金額過高超出責任範圍。。 韓國PIPC主委表示,此次對韓國個人資料保護法的修訂,反映了對資料主體權利更強大保護的需求。同時,考慮到此次修法的變動較大,建議各領域從業人員皆須仔細確認相關法遵內容,PIPC將針對不同領域需求來量身定制說明活動,積極提高大眾對修訂後的《PIPA》內容的理解程度,以確保韓國個人資料保護法修正後的實施。

淺談美國建築能源科技法制政策發展近況

TOP