中國大陸商務部於2020年9月19日發布「不可靠實體清單規定」(商務部令2020年第4號),作為建立對外國實體(包含外國企業、其他組織或個人)與中國大陸貿易或投資等國際經貿相關活動實施限制之依據。即便中國大陸商務部主張「不可靠實體清單規定」係為落實《對外貿易法》與《國家安全法》之要求,並未針對特定國家或特定實體,但在美中貿易對抗局勢下,仍被認為顯係針對美國商務部貿易管制規則「實體清單」的反制作為。
依據「不可靠實體清單規定」,中國大陸政府堅持獨立自主的對外政策,互相尊重主權並互不干涉內政,在平等互利的原則下,任何外國實體在國際經貿及相關活動中,凡涉及危害中國大陸國家主權、安全、發展利益,或是違反正常的市場交易原則、中斷與中國大陸企業、其他組織或個人的正常交易,或是對中國大陸企業、其他組織或個人採取歧視性措施,嚴重損害其合法權益,中國大陸即有權透過建立不可靠實體清單制度,對上述外國實體採取相應措施。
中國大陸國務院商務主管部門將設置專責組織,負責就經建議或舉報之外國實體進行調查,凡經調查而被公告列入不可靠實體清單者,中國大陸政府可採取的相應措施包含限制或禁止與中國大陸有關之進出口活動、在中國大陸境內投資、限制或禁止其相關人員或交通工具等入境、限制或取消相關人員的工作許可或居留資格、相應數額的罰款或其他必要措施。若中國大陸企業、其他組織或個人因特殊情況須與被限制之外國實體交易,應事前提出申請取得同意。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
德國聯邦議會於2015年12月3日通過「健康制度安全數位通訊與應用法」 (下稱數位健康法,Gesetz für sichere digitale Kommunikation und Anwendungen im Gesundheitswesen, e-Health-Gesetz),本法無須經過聯邦參議院同意,最快將於2016 年初生效。 該法係以患者的權益和隱私為中心而制定。其中安全的數位基礎設施將改善健康照護、加強病患的自我決定權。數位健康法要求於全德範圍內,從2016 年中期開始至 2018年中,依法定之資訊技術基礎設施的時間表引進相關技術與設施,在醫療診所和醫院之間全面進行電信基礎設施的連結。 本法案要點摘要如下: • 最新一代的主資料管理(Stammdatenmanagement) (被保險人主資料(Versichertenstammdaten)的測試及更新) 將提供醫生最新資料和防止醫療給付濫用。這個數位健康卡第一個線上應用,將在2018 年中全面引進。而 2018 年 7 月 1 日起未參加線上被保險人主資料驗證之醫生,其補貼亦將削減。 • 醫療用緊急資料(Notfalldaten)應從 2018 年開始依被保險人意願在數位健康卡上儲存,以避免危險藥物的交互作用。因此,從2016 年 10 月開始,使用三種以上藥物患者,將收到藥物治療計畫(Medikationsplan)。而藥劑師自始即有義務在被保險人變更處方時更新之。從 2018 年開始,用藥計畫可以以電子傳輸方式從數位健康卡卡中檢索。 • 數位健康法將促進電子病歷(Arztbriefe)的推動。病患可以對其主治者告知其最重要的健康資料,並以數位資料形式儲存使用。另外,病患的權益和自主決定是本法重點,患者不僅可自行決定何種醫療資料應以卡片儲存,並可決定誰有權查閱。病患亦得提取卡片中儲存之資料。如血糖測量值、從可穿戴裝置或隨身手圈所量測的資料。 • 為提倡遠距醫療(Telemedizin),從 2017 年4 月開始遠距 x 光診斷評估和從 2017年7 月起,線上視訊諮詢時段納入醫療合約給付中。使病患更易獲取醫療訊息,同時在預後諮詢和監控諮詢中亦能得到醫療服務。 • 為進入遠端醫療時代,必須確保各種 IT 系統可以進行溝通,故須在 2017 年 6 月 30 日前提出互通性指引(Interoperabilitätsverzeichnis),使衛生部門不同的 IT 系統所採用的標準簡明化。 • 智慧手機和其他行動裝置使用健康APP已漸普及,到 2016 年底前應確認,被保險人是否可以使用相關設備來行使他們的醫療資料存取權限以及資料是否能夠相互連結進行傳輸。
點對點分享軟體導致資料外洩位於美國紐約州的一家知名藥廠2007年9月初宣佈其已確認大約有34000名員工的個人資料從某位員工的電腦外洩並遭人非法下載。 整起事件係導因於一位藥廠的員工自行於公司配發的筆記型電腦上安裝未經授權的檔案分享軟體,導致大約有34000名員工的個人資料在網路上被人下載流傳。至於因這起事件遭到外洩的個人機密資料包括員工姓名、社會福利號碼、出生日期、電話號碼和銀行信用狀況等等。 美國司法部門目前已針對這起資料外洩事件展開調查,並要求這家藥廠針對他們用來防止資料外洩的處理方式以及事件發生時的所有相關應變措施提出報告。根據調查,事實上早在今年7月10日這家藥廠即已發現這起大量個人資料外洩事件,卻遲至8月24日才以電子郵件通知資料外洩的被害人,反應時間長達六個星期之久,導致損害持續擴大。 由這起藥廠員工個人資料外洩事件正可顯示點對點(P2P)網路分享軟體確實潛藏著嚴重的資訊安全風險。透過此類軟體,網路駭客得以完整地掃描他人電腦硬碟中的檔案,讓不知情使用者的機密資料隨時處於高度的風險當中。 點對點檔案分享軟體(P2P),當初開發的目的在於集合眾人電腦之力,增加網路的連結數量,進而快速傳輸檔案。但以此作為入侵他人電腦的工具,甚至未經允許盜取他人的電腦中檔案資料等之新電腦犯罪型態,值得相關主管機關注意。
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)
美國國家標準暨技術研究院發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standard and Technology, NIST)2024年7月26日發布「人工智慧風險管理框架:生成式AI概況」(Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile),補充2023年1月發布的AI風險管理框架,協助組織識別生成式AI(Generative AI, GAI)可能引發的風險,並提出風險管理行動。GAI特有或加劇的12項主要風險包括: 1.化學、生物、放射性物質或核武器(chemical, biological, radiological and nuclear materials and agents, CBRN)之資訊或能力:GAI可能使惡意行為者更容易取得CBRN相關資訊、知識、材料或技術,以設計、開發、生產、使用CBRN。 2.虛假內容:GAI在回應輸入內容時,常自信地呈現錯誤或虛假內容,包括在同一情境下產出自相矛盾的內容。 3.危險、暴力或仇恨內容:GAI比其他技術能更輕易產生大規模煽動性、激進或威脅性內容,或美化暴力內容。 4.資料隱私:GAI訓練時需要大量資料,包括個人資料,可能產生透明度、個人資料自主權、資料違法目的外利用等風險。 5.環境影響:訓練、維護和運行GAI系統需使用大量能源而影響碳排放。 6.偏見或同質化(homogenization):GAI可能加劇對個人、群體或社會的偏見或刻板印象,例如要求生成醫生、律師或CEO圖像時,產出女性、少數族群或身障人士的比例較低。 7.人機互動:可能涉及系統與人類互動不良的風險,包括過度依賴GAI系統,或誤認GAI內容品質比其他來源內容品質更佳。 8.資訊完整性:GAI可能無意間擴大傳播虛假、不準確或誤導性內容,從而破壞資訊完整性,降低公眾對真實或有效資訊的信任。 9.資訊安全:可能降低攻擊門檻、更輕易實現自動化攻擊,或幫助發現新的資安風險,擴大可攻擊範圍。 10.智慧財產權:若GAI訓練資料中含有受著作權保護的資料,可能導致侵權,或在未經授權的情況下使用或假冒個人身分、肖像或聲音。 11.淫穢、貶低或虐待性內容:可能導致非法或非自願性的成人私密影像或兒童性虐待素材增加,進而造成隱私、心理、情感,甚至身體上傷害。 12.價值鏈和組件整合(component integration):購買資料集、訓練模型和軟體庫等第三方零組件時,若零組件未從適當途徑取得或未經妥善審查,可能導致下游使用者資訊不透明或難以問責。 為解決前述12項風險,本報告亦從「治理、映射、量測、管理」四大面向提出約200項行動建議,期能有助組織緩解並降低GAI的潛在危害。