德國聯邦政府提出《資訊科技安全法2.0》草案
德國聯邦政府（Bundesregierung）於2020年12月16日通過「提升資訊科技系統安全性的第二版法律（Zweiten Gesetzes zur Erhöhung der Sicherheit informationstechnischer Systeme）」草案，又稱「資訊科技安全法2.0（IT-Sicherheitsgesetz 2.0）」，該草案概述如下：
(1)加強德國聯邦資訊安全局（Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik, BSI）權限：
BSI可對聯邦行政事務行使控制與審查權、檢測資訊系統和公共電信網路相連的安全弱點、發展分析惡意軟體和攻擊的系統與程序，並擴張其對聯邦通訊技術紀錄資料的儲存期間至12個月。
(2)加強消費者保護：
導入IT安全標籤（IT-Sicherheitskennzeichen），製造商應於該標籤中置入產品安全性聲明與由BSI提供之IT安全性資訊；此外BSI有權要求電信服務業者和產品製造商提供其儲存資料與相關必要資訊。
(3)加強企業作為義務：
關鍵基礎設施提供者有報告及使用攻擊檢測系統檢測安全威脅的義務，該報告義務在草案中將擴張適用於具特定公共利益之公司，如與國防和保密資訊IT產業相關、具經濟上重要性的公司，以及受重大事故條例（Störfallverordnung, StöV）所規範者。
(4)加強國家保護功能：
國家應建立認證機制，並課予關鍵基礎設施的供應者通過該認證的義務，即供應者需確保其設施內的零件不具不適當的技術特性，尤其可能被間諜活動或恐怖主義用以破壞關鍵基礎設施的安全與功能之重要零件。
該草案目前於德國聯邦議院（Deutscher Bundestag）進行審查。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
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羅文妗
專案經理 編譯整理
潘俊良，〈德國聯邦網路局發布電信網路安全要求要點〉，資策會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=5&i=180&d=8273&no=67（最後瀏覽日：2021/01/05）。
近年來，大型銀行及信用卡公司爭相為其核心技術及在創新上的投資尋求專利保護。從2013年截至今日，數個大型金融機構在美國已至少申請近2700項專利，這些專利涵蓋目前最火紅的領域，包含：區塊鍊、分析以及資訊安全等。金融領域的專利申請量相較前三年已達到約百分之八十三的驚人成長。 全球最大的證券交易所之一那斯達克(NASDAQ)近年來亦投入區塊鍊技術的研發及應用。去年（2015）起，那斯達克便以區塊鍊技術搭建了私募股權的智能平台Linq，今年（2016）更提出了利用區塊鍊技術備份交易紀錄以保證交易安全的專利申請。 今年十月六日，美國專利商標局（United States Patent and Trademark Office，簡稱USPTO）公布一項新的專利申請「區塊鏈交易紀錄之系統與方法」（Systems and methods of blockchain transaction recordation）。這個專利在今年三月三十一日提出，發明人為那斯達克的企業結構資深副總裁Tom Fay，及企業結構協理副總裁Dominick Paniscotti。 具體而言，這個專利是由：一個電子錢包、一個委託簿(order book)，以及配對引擎所組成。該配對引擎包含一項用來紀錄、且能夠及時更新交易紀錄的「封閉區塊鍊」。 該專利申請詳細介紹了這項技術：在這個系統中，當數據交易請求間之配對被辨認出來後，系統就會生成電子錢包及相應數據交易請求的hash值。當交易的一方收到另一方的hash值與相應資訊，各交易方的交易就會被增加至區塊鍊計算系統的區塊鍊上。在這個系統下，交易所查核區塊鍊的內容，尋找與這些電子錢包相關的數據。此外，這些數據資料會被額外備份於獨立的資料庫。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
瑞典與法國簽署成立戰略夥伴關係進行綠色創新合作於2017年11月17日，瑞典與法國共同簽署成立戰略夥伴關係，共同致力於創新與數位化轉型，尋求綠色解決方案，由產業界、新創公司、學術界以及公共部門共同參與，此次合作兩大主軸分別為數位化轉型以及因應氣候變遷的綠色創新，工作細項側重四大領域： (1)運輸、乾淨能源與智慧城市的綠色創新方案：以大幅減少交通運輸所產生的溫室氣體為目標，瑞典希望相較於2010年，至2030年時至少減少國內運輸排放量百分之七十(不包括航空)，法國則宣布希望至2040年前能結束出售以化石燃料運行的汽車，兩國將與企業共同合作尋求解決方案並創造就業機會。 (2)因應氣候變遷的綠色經濟：朝向低(零)碳排放量的社會前進，並制定一套適當的法律框架。 (3)數位化轉型、智慧產業與新創公司：兩國將使中小企業進行數位化轉型的知識交流，致力於支持中小企業數位化轉型進程；除此之外，為了實現長期的共同利益，善用彼此的相關研究，研究小組更進一步尋求雙方人力資源的合作，包含研究人員相互交流並鼓勵企業共同探索研發成果的商機。 (4)健康與生命科學創新：確立完善的健康照護體系以及衛生系統不斷的重新評估與改革對兩國相互交流醫療保健模式是有助益的，兩國重視當前高齡化的社會照護，通過科技創新在健康、福利與預防醫學上達到E化保健與遠程保健等目標，藉由以病人為中心的醫療體系，更新社會醫療保健模式。
美國廢止FCC對ISP之隱私權規則2016年10月27日，FCC依據傳播法案(Communication Act)第222條通過《寬頻用戶隱私保護規則》(Rules to Protect Broadband Consumer Privacy, 下稱2016 Privacy Order)。2016 Privacy Order主要包含以下三點： 選擇加入（Opt-in）：當使用或分享消費者之「敏感資訊」，須事先取得消費者明確之同意。「敏感資訊」包括精確的地理定位資訊、財務資訊、健康資訊、孩童資訊、社會安全號碼(Social Security Number, SSN)、網站瀏覽與應用程式使用紀錄，以及通訊內容。 選擇退出（Opt-out）：對於符合消費者期待的「非敏感資訊」，除非客戶Opt-out，ISP業者皆能在未取得消費者事先同意之情況下自由使用與分享。例如電子郵件位址與服務介面資訊(service tier information)。 例外：推定客戶會同意之資訊，例如在客戶與ISP業者建立關係後，不須額外取得寬頻服務或計費之同意。 2016 Privacy Order通過後受到ISP業者大力抨擊，尤其是網站瀏覽與應用程式使用紀錄亦須取得消費者事先同意之部分，其認為如此可能扼殺電子商務發展，消費者亦可能被不必要的警示轟炸。由於2016 Privacy Order引起諸多不平，因此通過後半年，美國參議院與眾議院分別於2017年3月投票廢止，總統並於4月3日正式簽署此份國會審查法案(Congressional Review Act)。 廢止《寬頻用戶隱私保護規則》之原因為，消費者之個人資料雖可受到保護，但該規則僅適用於寬頻服務提供者與其他電信供應商，並不包含網站與前端服務(edge services)。是以僅ISP業者受到較嚴厲之管制，其餘網路服務則由FTC管轄，而FTC對隱私權之規範較為寬鬆，因此可能發生提供不同服務的兩家業者使用同一份客戶資料，受到的管制程度卻不同之情形。 贊成2016 Privacy Order之議員與消費者自助組織(consumer-advocacy groups)表示ISP業者應受到較嚴厲之規範，因消費者能輕易在網站間轉換，卻不能輕易更換ISP，且ISP得以取得消費者在所有網站上之瀏覽資料，但如Google與Facebook等大廠雖非ISP業者，卻亦能取得不限於自身網站的客戶瀏覽資料。 由於《寬頻用戶隱私保護規則》已正式廢止，FCC將不得再通過其他相同或實質上相同之規範，對ISP業者之管制回歸《傳播法案》第222條，亦即，對於網站瀏覽與應用程式使用紀錄之使用或分享，不須取得客戶之事先同意。
世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件，期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織（World Health Organization, WHO）於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」（Regulatory considerations on artificial intelligence for health）文件，旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧，發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素： （1）文件化與透明度（Documentation and transparency） 開發者應預先規範（pre-specifying）以及明確記錄人工智慧系統（以下簡稱AI系統）之預期醫療目的與開發過程，如AI系統所欲解決之問題，以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項，並建議以基於風險之方法（Risk-based approach），根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 （2）風險管理與AI系統開發生命週期方法（Risk management and AI systems development lifecycle approaches） 開發者應在AI系統生命之所有階段，考慮整體產品生命週期方法（total product lifecycle approach），包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外，須考慮採用風險管理方法（risk management approach）來解決與AI系統相關之風險，如網路安全威脅與漏洞（vulnerabilities）、擬合不足（underfitting）、演算法偏差等。 （3）預期用途、分析及臨床確效（Intended use, and analytical and clinical validation） 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄，將用於建構AI系統之訓練資料集組成（training dataset composition）之詳細資訊（包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等）提供給使用者。此外，可考慮透過一獨立資料集（independent dataset）之外部分析確效（external analytical validation），展示訓練與測試資料以外之效能，並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後，於AI系統之上市後監督與市場監督階段，可考慮進行一段期間密集之部署後監督（post-deployment monitoring）。 （4）資料品質（Data quality） 開發者應確認可用資料（available data）之品質，是否已足以支援AI系統之開發，且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估（pre-release evaluations），以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題，且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險，並繼續努力創建資料生態系統，以促進優質資料來源之共享。 （5）隱私與資料保護（Privacy and data protection） 開發者於AI系統之設計與部署過程中，應考慮隱私與資料保護問題，並留意不同法規之適用範圍及差異，且於開發過程之早期，開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規，並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 （6）參與及協作（Engagement and collaboration） 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間，需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台，以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作；為加速人工智慧領域實務作法之進化，透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。