美國聯邦航空總署公布《無人機遠端識別最終規則》
美國聯邦航空總署（Federal Aviation Administraiton, FAA）於2020年12月28日公布「無人機遠端識別最終規則（Final Rule on Remote Identification of Unmanned Aircraft）」，針對250克以上無人機的遠端身分識別操作規則進行規範：
(1)標準配備有遠端識別的無人機：
無人機需透過wifi或藍芽等技術廣播（broadcast）其遠端識別資訊，包含無人機ID，即無人機序號（serial number）或交談識別碼（session ID）；無人機的速度、經緯度和海拔高度；控制站的經緯度和海拔高度；緊急狀況的狀態和時間戳記（time mark）。該規則要求無人機廣播範圍內大多數的個人無線裝置（wireless device）都可取得無人機的遠端識別訊息，但序號、交談識別碼以及註冊資料庫僅限FAA和被授權人員可於特定情況下取得。
(2)額外加裝遠端識別廣播模組的無人機：
廣播模組可能為與無人機連線的獨立裝置，或以加裝於無人機內部的形式存在，此類無人機必須於視距內操作，並透過wifi或藍芽等技術廣播其遠端識別資訊，包含模組的序號；無人機的速度、經緯度和海拔高度；起飛地點的經緯度、海拔高度和時間戳記。
(3)於FAA認可之識別區域（FAA-Recognized Identification Areas, FRIA）中飛行：
在FRIA區域中，無人機可不具備遠端識別飛行，但無人機操作需處於視距內與FRIA區域界線內。
該最終規則已送至美國聯邦公報辦公室（Office of the Federal Register），且會在公告後60天生效，預計於2021年1月公告。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
羅文妗
專案經理 編譯整理
黃敏瑜，〈日本《小型無人機等飛行禁止法》修正案〉，資策會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=5&i=0&d=8384&no=67 （最後瀏覽日：2021/01/05）。
2016年11月30日，歐盟執委會正式推出了清潔能源轉型（Clean Energy Transition）包裹立法提案。這項又名為「全歐洲人的清潔能源」（Clean Energy for All Europeans）包裹立法提案有三個主要目標，分別為「能源效率優先」（putting energy efficiency first）、「讓歐盟於再生能源取得全球領導地位」，以及「提供消費者公平合理的方案」（providing a fair deal for consumers）。而整個包裹措施的內容，除了再生能源指令（2009/28/EC）的修正案的提出外，並包含能源效率指令（2012/27/EU）以及建築物能源績效指令（2010/31/EU）的修正規劃。 在再生能源指令的修正草案方面，根據執委會的說明文件 ，此次的修正大致延續2015年所提出公眾諮詢的架構，分為六個面向，分別為：（1）於電力部門創造可以促成再生能源進一步佈署之架構（2）供冷供熱部門再生能源的主流化（3）運輸部門的減碳與多元化（4）對於消費者之賦權與資訊之提供（5）強化歐盟對於生質能源的永續性門檻（6）確保歐盟層級的具拘束力目標（binding target）能及時並以符合成本效率之方式達成。 在「於電力部門創造可以促成再生能源進一步佈署之架構」方面，執委會指出，依照目前規劃，2030年時歐洲將有一半的電力來自再生能源。而因應上述規劃願景，此次的修正草案融入會員國在設計支持再生能源機制時所應遵循的一般原則，亦即除了確保相關支持機制對於投資人具透明性與安定性，系爭機制亦須符合成本效益且為市場導向。 在「供冷供熱部門再生能源的主流化」部分，執委會首先說明，供冷供熱佔歐洲能源需求的50%，但此部分再生能源的使用仍然發展遲緩。此次修正規劃的主要重點則首先在於讓會員國有機會以供冷供熱部門為選項來增加其再生能源佔比，以2030年為目標，預計每年增加1%。並在特定條件下，開放再生能源發電業者對於區域型供冷供熱系統的近用權利。 我國政府近來為推動能源轉型政策，亦致力提高再生能源配比，並由行政院核定諸如「太陽光電2年推動計畫」等配套方案，近來並將修正再生能源發展條例；歐盟所提出相關規劃內容，或亦有值得我國參酌之處。
日本發布《資料品質管理指引》，強調歷程存證與溯源，建構可信任AI透明度2025年12月，日本人工智慧安全研究所（AI Safety Institute，下稱AISI）與日本獨立行政法人情報處理推進機構（Information-technology Promotion Agency Japan，下稱IPA）共同發布《資料品質管理指引》（Data Quality Management Guidebook）。此指引旨於協助組織落實資料品質管理，以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進，垃圾出（Garbage in, Garbage out）」的難題，資料品質將直接影響AI的產出。因此，為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性，《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料，以資料生命週期分為8個階段，並特別強調透過資料溯源，方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段：組織高層應界定資料蒐集與利用之目的，並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段：此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料，應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料，並明確記錄後設資料（Metadata）。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊，包含資料的創建、轉檔（transformation）、傳輸及使用情況。因此，需要記錄資料的創建者、修改者或使用者，以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度，確保訓練資料進入AI系統時，即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段：重點在於AI標註（Labeling）品質管理，標註若不一致，將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理，即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容，並持續補充後設資料。此外，可添加浮水印（Watermarking）以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段（Data Processing）：建立即時監控及異常通報機制，以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段：導入RAG（檢索增強生成）技術，檢索更多具參考性的資料來源，以提升AI系統之可靠性，並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段（Evaluation of Output）：為確保產出內容準確，建議使用政府公開資料等具權威性資料來源（Authoritative Source of Truth, ASOT）作為評估資料集，搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性（Currentness），避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段（Deliver the Result）：向使用者提供機器可讀的格式與後設資料，以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據，增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段（Decommissioning）：當資料過時，應明確標示停止使用，若採取刪除，應留存刪除紀錄，確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調，完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎，有助組織確認內容準確性、決策歷程透明，方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範（EDGS）》，同樣強調從源頭開始保護資料，歷程存證與溯源為關鍵，有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作，非經同意或授權，不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw）
FCC主席Julius Genachowski警告美國恐有頻譜危機美國聯邦通訊傳播委員會(Federal Communications Commission, FCC )主席Julius Genachowski表示，美國政府正努力規劃商業用途頻譜(spectrum)供給量，以滿足通訊科技服務發展需求。惟諸多產業專家預測無線通訊服務運用導致頻寬需求快速增加，無線通訊擁塞情況恐將嚴重惡化。 儘管FCC已藉頻譜拍賣釋出不少頻譜，且2009年6月全美廣電數位化後(DSO)，一定要件開放業者毋須取得頻譜執照便可使用所謂的「閒置頻譜」(interleaved/white space)，但是頻譜匱乏的問題仍無法解決。 對此，FCC允諾將會弭平頻譜供給需求間的落差，並且列為FCC的首要任務之一。未來FCC將透過非商用頻譜重分配與鼓勵發展更有效率使用頻譜之科技，以期解決頻譜不足的窘境。 產業界與公眾安全通訊相關組織呼籲FCC應提供更多頻譜供無線通訊服務使用。不過FCC亦要求資通訊產業於研發行動寬頻新產品時，須設想頻譜供給不足，研發更有效率使用頻率的通訊技術。產官學三者間，必須相互配合與協調（尤其是業者間的「不歧視原則」），方能有效解決網路通訊擁塞及頻譜匱乏問題。
資通安全法律案例宣導彙編 第3輯