歐盟資通安全局(European Union Agency for Cybersecurity, ENISA)於2020年4月25日以歐盟網路安全驗證框架(EU cybersecurity certification framework)檢視現行安全軟體開發及維護之方式與標準,並公布《提升歐盟軟體安全性》(Advancing Software Security in the EU)研究報告。歐盟資通安全局後續將以該研究報告協助產品、服務及軟體開發之驗證,並期望能夠成為執行歐盟網路安全驗證框架相關利害關係人之非強制性參考文件之一。
本報告指出由於安全軟體已普遍應用於日常商品與服務當中,但目前針對軟體安全事故並無相對應之安全守則及技術,故為提高軟體安全層級並緩解目前已知之軟體安全威脅,應針對安全軟體開發及維護進行規範並驗證。
報告中除了針對軟體安全提出其應具備之要素、概述現行安全軟體開發方式及標準之缺點外,亦提出若以歐盟網路安全驗證框架針對軟體開發方式進行驗證時可考量之一些實際做法,包括:
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
2018年6月5日歐盟法院針對Unabhängiges Landeszentrum für Datenschutz Schleswig-Holstein v Wirtschaftsakademie Schleswig-Holstein GmbH訴訟進行先訴裁定,擴大解釋《資料保護指令》(Directive 95/46/EC)之「資料控制者」範圍,認為Facebook和粉絲專頁管理者皆負有保護訪客資料安全的責任。由於「資料控制者」定義在《資料保護指令》與《一般資料保護規則》(GDPR)相同,因此裁定將影響未來使用社群媒體服務和平台頁面的個資保護責任。 本案起因德國Schleswig-Holstein邦獨立資料保護中心要求 Wirtschaftsakademie教育服務公司在Facebook經營之粉絲專頁必須停用,其理由認為Facebook和Wirtschaftsakademie進行之Cookie資料蒐集、處理活動並未通知粉絲成員且因此從中獲利,然Wirtschaftsakademie認為並未委託Facebook處理粉絲成員個資,當局應直接對Facebook要求禁止蒐集處理。歐盟法院認為Wirtschaftsakademie使用Facebook所提供之平台從中受益,即使未實際擁有任何個資,仍被視為負共同責任(jointly responsible)的資料控制者,應依具體個案評估每個資料控制者責任程度。 在原《資料保護指令》並未有「資料控制者需負共同責任」之規定,本案擴大解釋資料控制者範圍,對照現行GDPR屬於第26條「共同控制者」之規範主體,然而本案將資料控制者擴張到未實際處理資料之粉絲專頁管理者,是否過於嚴格?且未來如何劃分責任與義務,皆有待觀察。
美國擬投入110億美元扶持半導體研發,並成立國家半導體技術中心美國白宮於2024年2月9日宣布從《晶片與科學法》(CHIPS and Science Act)撥款110億美元執行「CHIPS研發計畫」(CHIPS Research and Development (R&D) programs),並將設立投資基金,協助美國新興半導體公司技術商業化發展。 CHIPS研發計畫源係於美國國會於2022年8月通過《晶片與科學法》,提供527億美元的經費支持美國半導體產業,其中390億美元用於補助半導體生產,110億美元用於半導體研發。此次CHIPS研發計畫的具體作法如下: (1)建置國家半導體技術中心(National Semiconductor Technology Center,簡稱NSTC):為CHIPS研發計畫的核心項目,將投資50億美元建置NSTC,協助美國先進半導體研發與設計,確保美國於半導體領域的領先地位。NSTC將向公眾共享設施與專業知識,幫助創新者取得相關專業知識與能力。此外NSTC亦將推動利益團體(Community of Interest),將開放所有利益相關者就NSTC的規劃提供意見。 (2)投資半導體人才(Investing in the Semiconductor Workforce):創建人才勞動卓越中心(Workforce Center of Excellence),以培育、訓練美國半導體產業所需人才,並促進產業界與學術界的合作。 (3)投資其他關鍵領域研發之需求(Investing in Other Key R&D Needs):向美國晶片製造研究所(CHIPS Manufacturing USA Institute)投資至少2億美元,以創建美國首座半導體製造數位孿生研究所(Semiconductor Manufacturing Digital Twin Institute),以降低晶片研發製造的成本,加速創新技術商業化之週期;以及投資3億美元於先進封裝產業,以提升半導體系統之效能。以外亦投資1億美元資助「CHIPS量測計畫」(CHIPS Metrology Program)的29個項目,幫助研發新型測量設備與方法,以滿足為電子產業的技術需求。
英國發布人工智慧網路資安實務守則英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」(Code of Practice for the Cyber Security of AI,以下簡稱「實務守則」),目的是提供人工智慧(AI)系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引,以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險,並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施,以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同,因此產生新的資安風險,主要包含以下: 1. 資料投毒(Data Poisoning):在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料,影響模型訓練結果,導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆(Model Obfuscation):攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為,以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理,可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令(Indirect Prompt Injection):藉由輸入經精心設計的指令,使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性,實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段,並針對相關角色提出指導。角色界定如下: 1. 人工智慧系統開發者(Developers):負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈(Supply chain):涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則,以確保人工智慧系統的安全性與可靠性: 1. 風險評估(Risk Assessment):識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理(Data management):確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用,並採取完善管理措施。 3. 模型安全(Model Security):在模型訓練、部署和使用階段,均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全(Supply chain security):確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針,期望各角色能有效落實AI系統安全管控,促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。
透過澳洲eBay交易須納10%商品及服務稅澳洲政府規定進行交易必須繳納 10% 的商品及服務稅 (Goods and Services Tax) ,透過澳洲 eBay 所進行的交易亦然。然而澳洲 eBay 業者並未修改其服務條款,強制賣方明列成功得標價須課徵 10% 稅款之資訊,因此許多得標者抱怨他們未被告知必須多付 10% 的稅,亦有些賣家抱怨其他賣家因未將價格加上 10% 的稅款,所以造成商品價格較便宜的假象。為杜絕前述問題,澳洲 eBay 已修改其服務條款,因此,自 6 月 13 日起澳洲 eBay 賣家須將 10% 的商品及服務稅納入交易金額或立即購買價 (Buy It Now price) 中。