2020年6月、9月及11月,印度電子及資訊科技部(Ministry of Electronics and Information Technology, MeitY)分別發布三項公告,內容為封鎖數款具資安風險之應用程式,並直接列出名單,總數一共高達220款。三項公告分別如下:
三項公告皆指出依照資訊技術法(Information Technology Act 2000)第69A條之規定,中央政府為保護印度主權之完整性、國家安全、公共利益而有必要,得透過命令封鎖、監視或解密由特定電腦資源(computer resource)產生、傳送、儲存或管理的資料。依照同法第2條第1項第k款,電腦資源係指電腦設備、電腦網路、軟體或應用程式。
電子及資訊科技部進一步表示,經民眾檢舉後調查發現,在手機Android及iOS系統之應用程式商店中,有許多應用程式未經使用者授權就存取其重要資料,並傳輸到印度境外的伺服器,不僅對印度人民隱私造成威脅,更損害印度國家安全與公共利益。有鑑於此,電子及資訊科技部決定封鎖此類具資安風險之應用程式,將名單中所列應用程式自應用程式商店中下架,名單中包括TikTok、WeChat、淘寶、支付寶、微博等應用程式。由於名單中大多數皆屬中國企業開發之應用程式,外界普遍認為是今年6月中印軍隊於邊界西段加勒萬河谷(Galwan Valley)發生衝突,因此印度透過封鎖中國資通訊服務之手段以牽制對方,預計此舉將導致兩國關係更加緊張。
在歷經超過三十年的討論後,歐洲議會於12月11日通過統一專利制度包裹草案。在統一專利制度下,省去申請生效的翻譯費用及程序,能夠節省最高八成的專利申請成本,可望增加歐盟的科技創新競爭力。 2011年在歐盟僅有6萬兩千個新專利申請被核准,遠少於美國同年的22萬4千個專利、中國的17萬2千個專利,其中一個主要原因是因為在歐盟申請專利的成本過高。目前申請歐盟專利除了透過各會員國專利局外,亦可以依據歐洲專利公約(European Patent Convention, EPC)向歐洲專利局(European Patent Office, EPO)申請,然核准後仍須向各會員國提交該國官方語言版本以生效,因此耗費大量程序及翻譯費用,平均每個專利需花費36,000歐元。 統一專利制度下,不論對於個人或公司發明人都能夠提供更便宜、更有效率的專利保護。統一專利制度包裹草案包含三個協議:統一專利制度、統一申請語言、統一專利法院。統一專利制度及統一申請語言建立適用於歐盟各國的專利制度,僅需以英文、德文或法文進行單一申請即可擁有25個會員國(除反對之義大利及西班牙外)自動專利保護,不需再另外申請生效,使得專利申請降至最低4,725歐元,大幅減少歐洲公司申請專利成本,增加歐洲企業競爭力,對於中小企業、研究機構幫助最大;另外,對於中小企業、非營利組織、自然人、大學及研究機構,若居住或主要營業處所位於歐盟內,以非統一申請語言提出申請案件通過後,會退還翻譯費用;針對中小企業也會降低專利維護費用。統一專利法院則能集中處理統一專利之爭端,預計設立於巴黎,並於倫敦及慕尼黑設立分院。 統一專利制度將在2014年1月1日生效,或是在13個會員國批准時生效(須含法國、德國及英國),歐盟專利局預計第一批適用新制的專利將於2014年4月被核准。
強化AI安全防線:八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室(国家サイバー統括室)於2026年3月5日,代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」(Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations)之國際文書(下稱本文書),並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局(Australian Signals Directorate,簡稱ASD)之澳洲網路安全中心(Australian Cyber Security Centre,簡稱ACSC)主導訂定,主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織,揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性,並就AI開發或採購階段,組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家,除了日本與澳洲以外,也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時,應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環,同時評估產品或服務之整體生命週期風險,不應著重於單一技術,而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌,包括特定關係事業者、活用AIBOM(AI物料清單,主要用來記錄AI模型相關資產與資訊,提供快速定位與管控AI問題模型功能)或SBOM(軟體物料清單,主要記錄軟體相依元件,用於漏洞管理與供應鏈透明度)、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險,進行漏洞管理,以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類:AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施(含硬體),以及第三方服務,本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險,其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面,以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外,本文書也針對各類風險提出可行的因應方法,例如: 1.數據面:需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面:需從可信來源取得透明模型,實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面:需做完整性驗證、元件審核,並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面:需確認設備無惡意內容,並在網路中適當分區。 5.第三方服務面:需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說,日本已意識到國家網路安全治理下,針對AI、機器學習的安全,不單是模型安全,而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書,不僅強化國際合作,同時建立供應鏈網路安全共識,因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰,從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法,作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作,提升國家網路安全治理之作法,值得我國未來借鏡參考。
Flyknit專利訴訟戰持續擴大,Nike指控Puma侵害Flyknit系列產品之發明專利Nike成立於1971年,以運動用品起家,曾於2013年登上美國雜誌《Fast Company》「最具創新力的公司」排名位列第一。Nike在2012年推出Flyknit系列產品,主打一體成型的針織鞋面,Nike表示Flyknit技術是經過多年的研究、設計與開發,除以接面不明顯的方式來形成鞋面,其所使用的針織材料還可在鞋面的不同區域產生不同的紋理,並提供運動員所需要的輕盈、支撐、透氣、靈活等特性。此外,Nike也申請了有關Flyknit技術的發明專利以及利用Flyknit技術生產鞋面的設計專利。Flyknit不但在運動鞋業掀起新的流行趨勢,也開啟了新的訴訟戰場。 2012年,adidas晚Nike幾個月也發表了編織鞋款Primeknit,Nike旋即對adidas提起侵害發明專利訴訟,訴訟進展至2017年11月底,adidas向美國聯邦上訴法院提出上訴並主張Flyknit應屬於常規紡織工藝,不應給予Nike發明專利,目前尚待訴訟結果。 2015年,Nike又對Skechers的編織運動鞋款提起侵害設計專利訴訟, Skechers則以高端針織設計聞名的Missoni產品為證據,要求美國專利審理暨訴願委員會(Patent Trial and Appeal Board,簡稱PTAB)審查 Nike設計專利的有效性,最後PTAB認為有部分Nike的設計專利是無效的,至2017年,Skechers持續向PTAB挑戰Nike有關Flyknit鞋面之設計專利,目前PTAB仍在審理進行中。 Nike的Flyknit專利訴訟戰持續擴大規模,今(2018)年5月3日Nike指控Puma的產品IGNITE Proknit、IGNITE Speed Netfit、Mostro Bubble Knit、Jamming,在2008~2016年間侵害了Nike有關Flyknit技術之7件專利,並於美國麻塞諸塞州聯邦地方法院提起專利侵權訴訟,Puma則回應表示其未侵犯任何Nike的專利,計劃將繼續生產其產品。
從英國 NHS 國家 IT 計畫看電子病歷之推動:以病患個人資訊隱私保護為中心