歐盟智慧財產局出版《防偽技術指南》,協助企業及早防免智財侵權風險

  歐盟智慧財產局(European Union Intellectual Property Office)之智庫「歐盟智財侵權觀察平台」(the European Observatory)於今(2021)年2月出版《防偽技術指南》(Anti-Counterfeiting Technology Guide,下稱本指南),本指南全面介紹目前市面上防偽技術的內容,技術區分成電子型、標記型、化學型、物理型、機械及數位媒體型等五大防偽技術類別,供所有有興趣了解或欲執行防偽技術的各規模、各領域企業們參考。

  仿冒為全球性問題,幾乎威脅到了各領域行業的營運與生存,而全球仿冒品數量在互聯網時代之下,以每年增長15%的驚人速度上升中,已嚴重侵害了企業的品牌商譽與智慧財產權。企業雖懂得以註冊智財權的方式自我保護,但仿冒問題對企業帶來的攻擊性日益增加、防偽技術又多如牛毛且複雜,本指南彙整之資訊,尚補充了關於ISO標準的相關技術資訊,如《 ISO 22383:2020 》(產品與文件之安全性、彈性、真實性與完整性-重要產品認證方案之選擇與性能評估標準)。這些資訊可以跟防偽技術一併使用,精進企業整體防偽策略。

  此外,本指南對於彙整出的每項防偽技術或ISO的相關技術標準,都予以清楚介紹,並說明技術主要特性、優缺點、用途、實施條件以及相關成本,企業可透過本指南比較各式防偽技術,從而選定最適合其業務性質的防偽技術,及早防範仿冒風險,以保護企業之業務營運與品牌發展。

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※ 歐盟智慧財產局出版《防偽技術指南》,協助企業及早防免智財侵權風險, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8642&no=57&tp=1 (最後瀏覽日:2026/08/11)
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歐盟科技策略新趨勢-生物經濟策略

  為引領歐盟各會員國邁向以生物發展為導向之經濟體時代,歐盟指委會(European Commission)乃於2012年2月13日通過歐盟永續生物經濟體策略計畫-Innovation for Sustainable Growth-a Bioeconomy for Europe,期待藉此引導歐盟邁想一個創新且低排放之永續發展經濟體。   隨著全球人口逐年增長,並預計於2050年邁向全球9億總人口數之關卡,但自然資源之相對有限,因此歐盟指委會認為歐盟經濟體需隨著時代變遷趨勢及早轉型,並且強化其發展永續性。為協助歐盟各會員國因應全球局勢變化,歐盟指委員進一步於其永續生物經濟體策略計畫中提出三大重點策略-1.強化創新,並發展新興科技,進而為生物經濟體做準備;2.建置並強化生物經濟體相關市場與競爭力;3.透過相關政策之研擬,加強立法者與產業間之聯結性。而除了透過前述之三大重點策略以做為發展生物經濟體之基礎外,歐盟指委會亦希望能藉由歐盟Horizon 2020計畫下之各相關配套措施,以及各項研發經費之投注,進行各項生物和綠色科技,如能源、奈米科技、和資通訊技術(ICT)等相關領域之創新研發,進而導引歐盟經濟體邁向一個全新永續新境界。   目前歐盟會員國如丹麥、芬蘭、德國、愛爾蘭、和荷蘭皆已提出相關生物經濟體策略,而國際間如加拿大、中國、美國、和南非對此議題,亦位處於發展中或是已發展階段。以生物科技為主之知識經濟發展導向乃為當前全球經濟發展趨勢,如何連結科技研發創新,進而發展永續經濟,實為一值得關注與思考之問題。

「聯合國2017年年度隱私報告聚焦政府監督行為」

  聯合國人權理事會(Human Rights Council)於2016年3月8日依據28/16號「數位時代下之隱私權」(Right to Privacy in the Digital Age)決議,設立隱私特別報告員(Special Rapporteur on Privacy, SRP),專責調查各國隱私保護情形並每年定期向人權理事會和聯合國大會提交隱私報告(Report of the Sepcial Rapporteur on the right to privacy)。   2017年年度隱私報告(A/HRC/34/60)於2月24日提出,報告除延續第一年報告中所列出的五大隱私優先課題 (跨國界隱私認知、安全與監督、巨量資料與開放資料、健康資料、企業擔任資料管理者議題等),主題聚焦於「情報蒐集」行為的監督,將政府監督行為歸類為十項: 基於使用國際化、標準化的術語和語言而有監督必要; 基於了解國家體系、體系比較之監督必要,以秘密(secretive)或公開形式進行; 促進、保護基本人權之相關措施; 保障與救濟措施(隱私特別報告員建議採國際性層次); 責任與透明度; 為蒐集、討論實務實踐狀況; 對政府監督行為之進一步討論; 尋求與公民溝通管道; 基於放寬安全部門、執法機關秘密性監督之必要; 基於對政府監督議題之公共論壇需求。   期中報告對現階段政府監督行為以隱私友善(privacy-friendly)立場出發,總結後續推動方向如下: 為何民粹主義(polulism)、隱私兩議題與安全議題會產生衝突; 國家如何透過監督情報增進隱私保護; 誰有權主張隱私權,隱私權的普世性(universality)於政府監督行為具特別意義; 隱私權如何透過內國法、國際法的推動而更加落實; 透過更廣泛討論,關於監督的法律文件及相關國際法規範可期待成熟發展。

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。

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