美國聯邦通訊委員會通過「數位機會資料蒐集計畫附加規則」，將改善美國境內寬頻網路布建差距之辨識
美國聯邦通訊委員會（Federal Communication Commission, FCC）於2021年1月19日通過「數位機會資料蒐集計畫」附加規則（Digital Opportunity Data Collection additional rules），將幫助FCC蒐集更精確與準確的網路寬頻布建資訊（broadband deployment data），以完成美國境內寬頻網路布建差距之辨識任務。該規則規範了需向主管機關報告關於網路近用性和/或網路覆蓋率相關資訊的報告主體，使需要報告的固網和行動寬頻服務供應商範圍更加明確。另外該規則亦有針對網路服務供應商提出關於固網速度與網路延遲相關報告時，所應遵守事項作規範。
該規則亦針對蒐集各州、地方與部落網路寬頻布建資訊的對應實體(mapping entities）、聯邦政府機構，與第三方單位，制定此三方進行辨識寬頻網路布建差距作業時所應遵守之注意事項，並為網路服務供應商提交固網和行動寬頻覆蓋率地圖資料時，設置其提交流程所應遵守之相關規範。該規則要求行動式網路服務供應商提交依據實際情況的相關基礎設施資訊或現場測試資料，作為FCC對行動式網路覆蓋範圍調查和驗證的資料，這些資料還將應用於擴大某些特定區域行動式網路寬頻覆蓋範圍的相關作業上，以增加該區域居民的使用數位機會。
「數位機會資料蒐集計畫」附加規則將使FCC確切知道寬頻網的可近用服務位置和不可近用服務位置，以及更了解美國的寬頻網路需求，以確保將來每位美國公民都能使使用高速網路服務，這同時也是「數位機會資料蒐集計畫」的目的。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
ePrivacy指令修正背景 原資料保護指令將於2018年由一般資料保護規則所取代，在此一背景下，電子隱私指令除補充資料保護指令外，亦訂定關於在電子通訊部門的個人資料處理的具體規則。具體作法，如在利用流量和位置資訊於商業目的之前，應徵得用戶的同意。在ePrivacy指令未特別規定的適用對象，將由資料保護指令（以及未來的GDPR）所涵蓋。如，個人的權利：獲得其個人資料的使用，修改或刪除的權利。 歐盟執委會為進行ePrivacy指令（Richtlinie über den Datenschutz in der elektronischen Kommunikation）改革，於2016年8月4日提出意見徵詢摘要報告，檢討修正ePrivacy指令時著重的的幾個標的： (1)確保ePrivacy規則與未來的一般資料保護規則之間的一致性。亦即評估現有規定是否存在任何重複、冗餘、不一致或不必要的複雜情況。（如個人資料洩漏時的通知） (2)指令僅適用於傳統的電信供應商，而在必要時應該以新市場和技術的現實的眼光，重行評估更新ePrivacy規則。對於已成為電子通信行業新興創新的市場參與者，如：提供即時通訊和語音通話（也稱為“OTT供應商”），由於目前不需要遵守ePrivacy指令主要規定，而應納入修正對象。 (3)加強整個歐盟通訊的安全性和保密性。ePrivacy指令在規範上，確保用戶的設備免受侵入、確保通信的安全性和保密性。本指令第5條第3項，儲存資訊、或近用已存儲在用戶設備之資訊，需得其的同意。該條款的有效性已有爭論，因為新的追踪技術，如：指紋識別設備可能無法被現有的規則所涵攝。最後，有認需得同意的例外規定列表，有必要延伸到對資訊之其他非侵入性的儲存/近用：如網路分析等。這些都是應予以仔細評價和檢視之對象。 公眾諮詢摘要報告內容 經過4月13日到7月5日的公眾諮詢，歐盟執委會於8月4日提出報告。 諮詢意見主要來自德（25.9%）、英(14.3%)、比(10%)、法(7.1%)的回覆。 一、是否有必要在電子通訊部門訂定隱私特別規定？ 市民與公民團體咸認有必要在電子通訊部門，甚至流量資料和位址資訊也應該訂定新規（83%）、企業則認為無甚需要，只有在秘密性規則（31%）與流量資料（26%）有需要訂定；主管機關則咸認需要特別規定。 二、現行指令是否已足達成其立法目的？76%市民和公民團體認為未達立法目的，理由如下： ePrivacy指令的範圍太狹小，不包括即時訊息、語音通話（VoIP）和電子郵件應用服務。 規範太模糊，導致會員國之間適用結果和保護程度的差異、不一致。 法律遵循的程度展法程度太差。 三、是否應為新通訊服務訂定新規？ 76%市民和公民團體認為適用範圍應該涵蓋到OTT上。
美國創新戰略推動下科技政策與重要法案之觀察 行動通信事業提供視訊服務之法律議題研究 醫療物聯網（The Internet of Medical Things, IoMT）醫療物聯網（The Internet of Medical Things, IoMT）之意義為可通過網路，與其它使用者或其它裝置收集與交換資料之裝置，其可被用來讓醫師更即時地瞭解病患之狀況。 就運用的實例而言，於診斷方面，可利用裝置來連續性地收集關鍵之醫學參數，諸如血液生化檢驗數值、血壓、大腦活動和疼痛程度等等，而可幫助檢測疾病發作或活動的早期跡象，從而改善反應。於療養方面，由於患者的手術後恢復時間是整個成本花費之重要部分，故縮短療養時間是減少成本之重要要素。可利用穿戴式感測器來幫助運動、遠端監控，追蹤各種關鍵指標，警示護理人員及時作出回應，並可與遠距醫療相結合，使加速恢復更加容易。於長期護理方面，可藉由裝置之測量與監控來避免不良結果與延長之恢復期。 由於機器學習和人工智慧之共生性增長，醫療物聯網之價值正在增強。於處理來自於感測器醫療裝置之大量連續資訊流時，資料分析和機器學習可更快地提供可據以執行之結論以幫助治療過程。惟醫療物聯網亦可能面臨安全與標準化之挑戰。由於醫療保健的資料是駭客的主要目標，任何與網路連接之設備都存在安全性風險。此外，隨著相關裝置被廣泛地運用，即需要標準化以便利裝置之間的通訊，製造商和監管機構皆需尋找方法來確保裝置可在各種平台上安全地通訊。