歐盟資通安全局公布《提升歐盟軟體安全性》研究報告
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：
- 已驗證之資訊與通訊科技（Information and Communication Technology, ICT）產品、服務或流程供應商或製造商，針對資料庫之部署及維護，除探討防止資料洩漏之方式外，尚應考量產品、服務或流程驗證過程中，進行資料共享會面臨之安全威脅以及緩解之方式。
- 應與歐洲標準組織（European Standards Organizations, ESOs）及標準制定組織（Standards Developing Organization, SDOs）合作。
- 建立一些針對軟體開發、維護及操作準則以補充現有歐盟網路安全驗證方案（EU cybersecurity certification schemes）。
- 針對現行不一致之軟體開發及維護規範，應考量建立較寬鬆之合規性評估（conformity assessment）標準。
- 借鏡現有經驗和專業知識，促進歐盟網絡安全驗證框架之適用。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
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何穎欣
研究助理 編譯整理
許祐寧，〈數位歐洲計畫（Digital Europe Programme）〉，資策會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=67&tp=5&d=8268（最後瀏覽日：2020/08/04）。
歐盟數位單一市場著作權指令（Directive on Copyright in the Digital Single Market 2016/0280，簡稱COD）中最具爭議性的草案為第13條，被稱為「上傳過濾器」（upload filter），其課予如YouTube、Facebook 及Twitter等內容產業業者，具有防止著作權侵權內容於其平臺被上傳與分享之責任，故平臺須以有效的內容辨識科技（effective content recognition technologies）對所有使用者的上傳內容進行監督與審查，因此又被稱為「迷因禁令」（Meme Ban）。據此，所有二次創作內容均會被禁止上傳於平臺。 所謂「謎因（Meme）」在牛津字典被定義為「具幽默本質並可迅速被複製、散布於網路使用者間，且通常會輕微改作的圖片、影片或文本等（An image, video, piece of text, etc., typically humorous in nature, that is copied and spread rapidly by Internet users, often with slight variations.）」。不少公開平臺甚至以提供觀看、上傳Meme為主要內容，如國際知名Meme網站- 9GAG。若該法通過，對這些大量分享二創內容的網路平臺，將造成全面性的衝擊；此外，也有不少平臺巨頭如YouTube的CEO針對這項草案發出將侵害人權與言論和創作的憂心建言。 該草案自2016年提出歷經歐洲議會多次表決，預定於明年（2019）元月進行最終表決，這個極具爭議性的條款未來將如何發展，是否即將翻轉現有網路二創環境值得關注，社群網路也已經發展出#SaveYourInternet的主題標籤，呼籲大眾的重視。
日本名古屋地方法院強調刑事手段對於營業秘密保護的必要性日本名古屋地方法院(下稱法院)在2022年3月18日，對於被控訴違反《不正競爭防止法》的「愛知製鋼」前董事本蔵義信(下稱本蔵)等，宣判無罪。被告本蔵致力研發磁阻抗( Magnetic Impedance, MI)感測器，嗣後對於提高感測器性能及開拓市場等方向，與「愛知製鋼」意見分歧。故於2014年離職另成立マグネデザイン公司，翌年研究發現Giga Spin Rotation (GSR)原理，能製造更小且性能更高的感測器，並取得多項專利。 在2017年，原告「愛知製鋼」以被告本蔵等在2013年的會議中洩露營業秘密等為理由，提起告訴。經過兩次搜查，檢調發現相關會議筆記及白板照片等證據，故向法院提起公訴。法院指出在刑事程序，同樣適用民事上營業秘密法定構成要件，然而本案涉及的技術資訊，屬於工程上一般性、抽象性資訊，不符合秘密性要件。此外，法院認為原告「愛知製鋼」除未落實機密分級，在書面資料上標示「機密」外；且在保密期限屆滿後，亦未與生產商再簽署保密契約，難認為已採取合理保密措施，故不能認定被告本蔵等洩漏營業秘密。 雖然日本經濟產業省已明確指出刑事罰係針對違法性高的行為，且法院對於刑事訴訟的舉證程度，要求必須達到無合理懷疑。同時社會亦有輿論認為調查人員應慎重判斷，避免因不當提起訴訟，造成科學技術發展的負面影響。但在本案中，法院則強調營業秘密對於企業經濟活動的重要性極高，為避免因營業秘密侵害行為，致損害企業競爭力，故採取刑事保護的必要性，越發提高。綜上所述，若企業欲透過刑事罰，保護營業秘密，須採取更嚴謹的管理措施，始能確保藉由刑事訴訟程序，主張權利救濟。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
藥品專利聯盟與藥廠達成首件授權協議國際藥品採購機制（UNITAID）為協助開發中國家取得價格可負擔的人類免疫缺陷病毒（Human Immunodeficiency Virus，HIV）及愛滋病（Acquired Immuno-deficiency Syndrome，AIDS）用藥，2009年12月時即宣布成立「藥品專利聯盟基金會」（Medicines Patent Pool Foundation，MPPF），提供5年約442萬美元作為促進各大藥廠投入專利於所組之藥品專利聯盟（Medicines Patent Pool，MPP）之經費。去（2010）年7月，MPPF在瑞士登記成立後，立即展開與藥廠協議將其專利授權給MPP，以及同意MPP再授權給其他藥廠生產製造相關藥品之行動。 經過近1年努力，今（2011）年7月，MPPF終於與第一家美國藥廠Gilead Sciences達成授權協議，將旗下的Tenofovir（此為B型肝炎治療用藥）、Emtricitabine、Cobicistat、Elvitegravir及前述藥品固定劑量之單一藥丸產品Quad，授權給MPP再利用。接下來，MPP預計還要繼續向Abbott Laboratories、Boehringer-Ingelheim、Bristol-Myers Squibb、Merck & Co、Roche、Tibotec / Johnson & Johnson及Viiv Healthcare等藥廠爭取授權。 根據Gilead藥廠授權協議，MPP得以無償、非專屬、不可轉讓方式製造、使用、邀約販賣及販賣前述藥品，並將之再授權給印度學名藥廠；合法的被再授權人（Sublicensee）得出口及販賣其藥品，並支付3-5％權利金，但被再授權人若是為12歲以下兒童病患開發液體狀、可分散之兒科醫學劑型配方時，則可例外無須支付權利金。雖然Gilead藥廠之授權協議在內容上仍有諸多值得檢討之處，例如只限授權給印度學名藥廠、提供臨床試驗階段之Cobicistat、Elvitegravir及 the Quad藥品，雖確實可使開發中國家最快速度享受到最新的有效藥，但不免會引起是否涉及開發中國家新藥人體試驗之揣測。但無論如何，MPP成功獲得Gilead藥廠之授權，除打破外界先前對於MPP能否實際說服商業藥廠為公益目的加入之質疑，藉由雙方所訂之對象、範圍、權利金與例外等授權條件，更能明確看出MPP日後實際運作將採之方式。
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局（European Patent Office, 下稱EPO）於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧（Artificial Intelligence, AI）與機器學習（Machine Learning, ML）的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項，然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明，例如：神經網路、遺傳演算法、支援向量機（Support Vector Machines, SVM）、K-Means演算法、核迴歸和判別分析，不論它們是否能夠藉由數據加以訓練，此類運算模型和演算法本身，因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中，EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形，說明可否具備發明技術特徵： （一）可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳，此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵（例如：影像邊緣、像素數值）的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類，屬於分類演算法的技術應用。 （二）可能不具技術性 根據文字內容進行分類，本身不具技術目的，而僅是語言學的目的（T 1358/09） 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類，但未說明所產生分類的技術用途，亦被認定本身不具技術目的，即使該分類演算法的數據價值高（例如：穩健性）（T 1784/06）。 在新版審查指南中亦指出，當分類方法用於技術目的，其產生之訓練集（training set）和訓練分類器（training the classifier）的步驟，則能被視為發明的技術特徵。 近年來，人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中，無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等，隨著人工智慧和機器學習技術快速發展，新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準，EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術，將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」