歐盟資通安全局發布《物聯網安全準則－安全的物聯網供應鏈》
歐盟資通安全局（European Union Agency for Cybersecurity, ENISA）於2020年11月發布《物聯網安全準則－安全的物聯網供應鏈》（Guidelines for Securing the IoT – Secure Supply Chain for IoT），旨在解決IoT供應鏈安全性的相關資安挑戰，幫助IoT設備供應鏈中的所有利害關係人，在構建或評估IoT技術時作出更好的安全決策。
本文件分析IoT供應鏈各個不同階段的重要資安議題，包括概念構想階段、開發階段、生產製造階段、使用階段及退場階段等。概念構想階段對於建立基本安全基礎非常重要，應兼顧實體安全和網路安全。開發階段包含軟體和硬體，生產階段涉及複雜的上下游供應鏈，此二階段因參與者眾多，觸及的資安議題也相當複雜。例如駭客藉由植入惡意程式，進行違背系統預設用途的其他行為；或是因為舊版本的系統無法隨技術的推展進行更新，而產生系統漏洞。於使用階段，開發人員應與使用者緊密合作，持續監督IoT設備使用安全。退場階段則需要安全地處理IoT設備所蒐集的資料，以及考慮電子設備回收可能造成大量汙染的問題。
總體而言，解決IoT資安問題，需要各個利害關係人彼此建立信賴關係，並進一步培養網路安全相關專業知識。在產品設計上則須遵守現有共通的安全性原則，並對產品設計保持透明性，以符合資安要求。
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許嘉芳
法律研究員 編譯整理
EUROPEAN UNION AGENCY FOR CYBERSECURITY [ENISA], Guidelines for Security the Internet of Things (2020), https://www.enisa.europa.eu/publications/guidelines-for-securing-the-internet-of-things/at_download/fullReport (last visited Nov. 26, 2020).
IoT Security: ENISA Publishes Guidelines on Securing the IoT Supply Chain, ENISA, https://www.enisa.europa.eu/news/enisa-news/iot-security-enisa-publishes-guidelines-on-securing-the-iot-supply-chain (last visited Nov. 26, 2020).
張腕純，〈歐盟資通安全局（ENISA）提出資通安全驗證標準化建議〉，2020年5月，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&i=180&d=8459&no=64（最後瀏覽日：2020/12/07）。
吳采薇，〈物聯網產品之消費者保護法制趨勢〉，《科技法律透析》，第32卷第11期，https://stli.iii.org.tw/legal-details.aspx?no=65&d=7323&i=9248（最後瀏覽日：2020/12/07）。
日本國會於本會期（2015年1月）中，進行個人資料保護法修正草案（個人情報保護法の改正案）的審議。修正草案研擬之際，歷經多次討論，IT總合戰略本部終於在2014年6月公布修正大綱，後於同年12月公布其架構核心。 本次修正，主要目標之一，是使日本成為歐盟（EU）所認可之個人資料保護程度充足的國家，進而成為歐盟所承認得為國際傳輸個人資料的對象國；為此，此次修正新增若干強化措施，包含（1）設立「個人資料保護委員會」;（2）明訂敏感資料（包含種族、病歷、犯罪前科等）應予以嚴格處理；（3）明訂資料當事人就其個人資料得行使查詢或請求閱覽等權利。 本次修正的另一個目標，則是促進個人資料利用及活用的可能性。2014年中，日本內閣府提出「有關個人資料利活用制度修正大綱」，提倡利用、活用個人資料所帶來的公共利益，並指出，過往的法規僅建構於避免個人資料被濫用的基礎，已不符合當今需求，且易造成適用上的灰色地帶，應透過修法予以去除；未來應推動資料的利用與活用相關制度，來提升資料當事人及公眾的利益。本次修正因此配合鬆綁，允許符合下述法定條件下，得變更個人資料之利用目的：（1）於個人資料之蒐集時，即把未來可能變更利用目的之意旨通知資料當事人；（2）依個人資料保護委員會所訂規則，將變更後的利用目的、個人資料項目、及資料當事人於變更利用目的後請求停止利用的管道等，預先通知本人；（3）須使資料當事人容易知悉變更利用目的等內容；（4）須向個人資料保護委員會申請。 目標間的兩相衝突，使得該案提送國會審議時，引發諸多爭議。論者指出：允許在特定條件上變更個人資料的利用目的，雖顧全資料利用的價值，但似不符合歐盟個人資料保護指令對於個人資料保護的基準，恐使日本無法獲得歐盟認可成為資料保護程度充足的國家，亦徹底喪失此次修正的最重要意義。
何謂德國KOINNO創新採購中心?德國KOINNO創新採購中心是由德國經濟暨能源辦事處(Bundesministerium für Wirtschaft und Energie)轄下的倉儲管理、採購與物流經濟協會(Bundesverband Materialwirtschaft,Einkauf und Logistik e.V, BME)所執掌，該協會主要任務為關於政府採購與各領域的物流管理的研發成果技術移轉、促進職業與終生教育的補助與經驗交流，目的在於創造未來趨勢、經濟發展與鼓勵創新。而KOINNO創新採購中心的成立宗旨即是持續提供政府採購的創新來源，並引導具有創新元素的政府採購實踐為成功經驗與最佳練習。 其中政府採購方面，BME在2004年建立該平臺，其功能為提供使研發成果能最佳實踐的對話交流、創造未來發展趨勢與創新、將研發成果技轉給採購機關與提升政府採購的價值。德國慕尼黑國防大學的公共採購法學與管理研究中心(Forschungszenturm für Recht und Management öffentlicher Beschaffung der Universität der Bundeswehr München,FoRMöB)是KOINNO的合作夥伴，同時也是德國唯一以企業經營與法學觀點分析公共採購問題的跨領域研究中心。
合成資料（synthetic data）「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。