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。
李莉娟
副法律研究員 編譯整理
The Observatory publishes the Anti-Counterfeiting Technology Guide, The European Observatory on Infringements of Intellectual Property Rights, https://euipo.europa.eu/ohimportal/en/web/observatory/news/-/action/view/8550135# (last visited . Apr.6, 2021).
Counterfeiting & Ip Theft: Are you Protecting your Brand?, Outdoor Industries Association (OIA), https://www.theoia.co.uk/members-forum-counterfeiting/ (last visited . Apr.6, 2021).
ISO22383:2020, ISO Online Browsing Platform (OBP), https://www.iso.org/obp/ui/#iso:std:iso:22383:ed-1:v1:en (last visited . Apr.6, 2021)
韓國公平交易委員會（Korea Fair Trade Commission，以下稱為韓國公平會）於2026年3月韓國公平會修訂《公平貿易委員會及其附屬機構組織的執行規則》，設立數位鑑識部門（Digital Forensics Division），並同步修訂《（公平交易委員會）關於蒐集、分析與管理數位證據之規則》（( 공정거래위원회 ) 디지털 증거의 수집·분석 및 관리 등에 관한 규칙），下稱數位證據規則），以因應案件量件量增加與數位化趨勢，調查案件的難度增加的挑戰。韓國公平會案件量由1990年代約1,300件，在過去5年內幾乎翻倍至約2,400件。修訂數位證據規則之目的旨於賦予數位鑑識部門對數位證據蒐集、保存與分析之權限。該規則建立嚴格的證據保管鏈規範，要求調查人員於蒐集數位資料時須填寫確認表，記錄所蒐集資料的「雜湊值（Hash Value）」、取證日期及地點、取證工具等，後續調查人員亦須針對「與確認表雜湊值相符的檔案」進行數位鑑識。可預期此制度將影響企業評估官方之數位證據可靠與否。 除偵查端採取雜湊值確保證據之同一性，在司法訴訟層面，數位證據之真偽早已成為法庭攻防之關鍵議題。韓國最高法院分別於2013、2015、2025年，持續探討數位資料存證之雜湊值（hash value）與數位證據同一性，並指出可透過雜湊值驗證數位證據之同一性。 2013年案件的核心證據為「從被扣押的電腦磁碟，透過列印文件或映像檔（Imaging）複製的文件」。最高法院指出原則上應由被扣押/搜查的一方透過簽署文件，加以證明影像之雜湊值與原始資料相同，但若此類證明不可能或極為困難，法院可透過參與扣押、封存等程序的調查人員或專家鑑定之證詞，判斷同一性。 2015年案件的核心證據為「錄音檔案的複製品」，最高法院認為原則上應透過直接比較方法（如雜湊值分析）確立複製檔案與原始檔案的同一性，法院並進一步指出，數位檔案雜湊值生成的時間點，「應於原始檔案或複製檔生成後立即計算出雜湊值」。 針對原始檔案遺失或損毀之情形，2025年案件的核心證據為「手機多份錄音檔案複製到電腦或外接硬碟後，再轉存於光碟」。由於訴訟當事人刪除手機中的部分原始錄音檔，屬於難以或無法提交原始檔案之情形，韓國最高法院再度指出「若難以或無法提交原件，且無法直接比對原件與副本，法院可綜合評估涉案者的證詞或陳述，如錄音檔案的建立、傳輸與儲存、錄音檔案的驗證與評價結果，以及調查與審判的進展，以決定是否證明為原始檔案之副本」。此一司法演進趨勢，反映出韓國對於數位資料可溯源之要求，不限於以數位檔案之原件與副本比對雜湊值，法院亦會就該數位檔案管理機制之完整性，綜合判斷該數位檔案之同一性。 藉由韓國實務存證演進趨勢，可見其司法領域邁向以雜湊值與完整的數位軌跡紀錄，證明數位資料之內容同一與存在時點。回顧我國司法領域之數位證據監管鏈，以司法院、法務部、臺灣高等檢察署、內政部警政署及法務部調查局等5個機關共同推動之「司法聯盟鏈」，以「b-JADE證明標章」結合區塊鏈技術。透過「b-JADE證明標章」確認既有數位原檔資料之管理機制、區塊鏈上的「存證資料」包含「與數位原檔資料最終版本連結的雜湊值及時戳」等。若訴訟爭執證據同一性，亦可透過司法聯盟鏈驗證「司法聯盟鏈成員上鏈之數位證據的雜湊值」與「法庭上數位證據證據之雜湊值」是否同一，於審理端加速確認證據之同一性，兼顧訴訟經濟與證據監管鏈之完整性。 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）
美國FDA發布保密證書指引草案，可防止研究人員被迫揭露研究參與者可識別個人之敏感性資料美國FDA（Food and Drug Administration）於2019年11月22日發布「保密證書（Certificates of Confidentiality, CoC）」指引草案。保密證書之目的在於防止研究人員在任何聯邦、州或地方之民事、刑事、行政、立法或其他程序中被迫揭露有關研究參與者可識別個人之敏感性資料，以保護研究參與者之隱私。保密證書主要可分為兩種，對於由聯邦所資助，從事於生物醫學研究、行為研究，臨床研究或其他研究，於研究時會收集可識別個人之敏感性資料之研究人員而言，保密證書會依法核發予該研究人員，稱為法定型保密證書（mandatory CoC）；而對於從事非由聯邦所資助之研究的研究人員而言，原則上保密證書不會主動核發予該研究人員，惟當研究涉及FDA管轄之產品時，可由FDA自行裁量而核發保密證書，稱為裁量型保密證書（discretionary CoC），本指引草案旨在提供裁量型保密證書之相關規範。 FDA建議裁量型保密證書之申辦者先自問以下四個問題，且所有問題之答案應該皆為肯定：(1)申辦者所參與之人體研究是否收集可識別個人之敏感性資料？(2)申辦者是否為該臨床研究之負責人？(3)申辦裁量型保密證書之人體研究是否涉及受FDA管轄之產品的使用或研究？(4)申辦者之研究措施是否足以保護可識別個人之敏感性資料之機密性？ 於FDA完成審查後，將向申辦人傳送電子回覆信件，表明是否核准裁量型保密證書。若結果為核准，則該電子回覆信件即可作為保密證書。該保密證書之接受者應執行法律所規定以及FDA於電子回覆信件中所要求之保證事項，以保護人體研究參與者之隱私。
美國聯邦最高法院受理美國發明法複審程序違憲爭議案美國聯邦最高法院於2017年6月13日受理Oil States Energy Servs., LLC v Greene’s Energy Group, LLC案之上訴，並將針對美國發明法的專利複審程序是否有違憲之虞的爭點進行處理。事實上，自從2016年美國聯邦最高法院的Cuozzo Speed案認定專利審判暨上訴委員會（Patent Trial and Appeal Board, PTAB）之專利複審程序可適用最寬廣合理解釋原則（broadest reasonable interpretation standard，BRI）後，針對美國專利法第314條規定美國專利複審程序之最終裁決結果不可上訴條款，就已經突顯出可能違憲之問題。加以來自各界的法庭之友於MCM訴惠普專利侵權案中提交意見書，以促使法院審理美國發明法的專利複審程序究竟有無違反美國憲法第3條及修正法案第7條，而有法律條文賦予行政機關司法權力是否違憲之議題，也再一次突顯專利複審程序可能存在的違憲問題。 本案件聯邦最高法院將對PTAB的權限以及專利複審程序進行重新檢視。倘若專利複審程序中PTAB最終裁決結果不可上訴條款造成違憲，可能會影響到美國專利制度之運作，不僅是正在申請或是已獲證的專利都會受到影響。而曾經被PTAB裁決無效的專利，也可能產生尋求司法救濟的可能。
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局（European Patent Office, 下稱EPO）於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧（Artificial Intelligence, AI）與機器學習（Machine Learning, ML）的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項，然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明，例如：神經網路、遺傳演算法、支援向量機（Support Vector Machines, SVM）、K-Means演算法、核迴歸和判別分析，不論它們是否能夠藉由數據加以訓練，此類運算模型和演算法本身，因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中，EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形，說明可否具備發明技術特徵： （一）可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳，此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵（例如：影像邊緣、像素數值）的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類，屬於分類演算法的技術應用。 （二）可能不具技術性 根據文字內容進行分類，本身不具技術目的，而僅是語言學的目的（T 1358/09） 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類，但未說明所產生分類的技術用途，亦被認定本身不具技術目的，即使該分類演算法的數據價值高（例如：穩健性）（T 1784/06）。 在新版審查指南中亦指出，當分類方法用於技術目的，其產生之訓練集（training set）和訓練分類器（training the classifier）的步驟，則能被視為發明的技術特徵。 近年來，人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中，無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等，隨著人工智慧和機器學習技術快速發展，新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準，EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術，將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」