美國聯邦運輸部(US Department of Transportation)於2021年1月11日發布「自駕車全面性計畫(Automated Vehicles Comprehensive Plan, AVCP)」,建立了交通部促進合作、透明性與管制環境現代化,並將自動駕駛系統(Automated Driving Systems)安全整合入交通系統之策略。基於過去「自駕車政策4.0」建立之原則上,自駕車全面性計畫定義了三個目標以達成其願景:
政策文件中也就相關目標提出了關鍵目的以及行動,包含先前交通部所提出的「自駕系統安全性框架(Framework for Automated Driving System Safety)」草案,將透過建立框架定義、評估並提供自駕系統的安全性需求,並同時保留創新發展之彈性;另外此政策文件也提出了如何將自駕系統融合現有技術應用之實際案例。交通部將會定期的檢視相關行動與計畫,以反應技術與產業發展,並減少重複性之行動,並將資源投注於重要領域。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
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)
日本推動3種技術資訊管理制度以強化企業技術保護力作為企業競爭力泉源的技術資訊其價值日趨高漲,日本經濟產業省(以下簡稱經產省)以企業界為對象,於2020年7月到2021年9月召開超過20場線上「技術外洩防止管理說明會」,以技術資訊管理為核心,推動3種技術資訊管理制度: 一、技術資訊管理認證制度 基於2018年「產業競爭力強化法」修法,推動「技術資訊管理認證制度」,促進企業通過認證,強化企業取得合作夥伴信賴之能力。 二、營業秘密管理制度 基於日本「不正競爭防止法」,推動「營業秘密管理制度」,防止企業外洩自己的機密資訊,強化企業自我保護之能力。 三、安全保障貿易管理制度 基於企業對於「外國交易行為與外國貿易法」或相關法令知識不足,推動「安全保障貿易管理制度」,避免企業輸出高階技術、高性能產品被作為軍事利用而違法,進而面臨被處刑罰、行政罰之風險,強化企業承擔責任之能力。 全球新興科技發展以及嚴峻疫情驅使之下,我國許多企業投入數位轉型、採取遠距辦公,與客戶間傳遞或保管重要技術資訊時,將增加一定程度的資訊外洩風險,日本3種技術資訊管理制度可供我國企業建構技術資訊管理機制、強化企業技術保護力之參考。
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。