2021年3月2日美國維吉尼亞州州長簽署了維吉尼亞州消費者資料保護法(Virginia Consumer Data Protection Act),是繼加州之後,第二個自行制定相關規範並且採用的州,預計在2023年1月正式生效。
該法在主軸上與加州消費者隱私保護法相去不遠,其為消費者提供六項主要權利,包括近用權、刪除權、資料可攜權、選擇退出權、更正權,以及申訴在合理期間內未獲妥適處理之再申訴權;又或者在義務上要求企業進行資料的蒐集、處理或利用時,需經當事人同意並且符合合理利用與必要範圍之限制,亦要求企業建立技術保障管理機制,以及向消費者提供隱私權政策。
該法與加州消費者隱私保護法也有些許不同之處,例如,該法並無賦予人民為一切訴訟行為之權,訴訟權掌握在檢察總長手中、該法案適用主體必須是控制或處理十萬筆以上消費者個人資料之企業,或是總收入50%來自於利用消費者個人資料,且該資料量總數達二萬五千筆以上之企業,相比加州消費者隱私保護法適用主體之資格更為寬鬆。無論就形式上或實質上而言,維吉尼亞州消費者資料保護法普遍被認為比加州消費者隱私保護法更加友善企業,並且廣泛得到亞馬遜等相關科技行業的支持。
在數位科技發展下,美國的紐澤西州、猶他州,以及許多其他州政府,紛紛考慮進行相類似之資訊隱私保護立法,此一趨勢發展已然勢不可擋。
在獲准件數方面,2005年我國人民向美國專利商標局申請獲准專利案件計5,993件,較上年減少16.84%,維持第3名,次於日本(31,834件)及德國(9,575件);向日本特許廳申請專利獲准案計2,305件,較上年增加24.33%,居所有外國人專利核准案件數第2名,次於美國;向歐洲專利局申請專利獲准案件計133件,較上年成長17.70%。 專利可反映一個國家或區域的創新活動,同時可展現該國或區域發揮知識力量,並將其轉換為有潛力的經濟產出的能力。專利獲准的條件是必須具新穎性、進步性及產業利用性,因此,專利的數量及其相關指標可說是衡量研究及發展(R&D)投入所獲產值的最佳工具。 根據智慧財產局最近發布之「2005年我國與美日歐專利申請暨核准概況分析」, 2005年我國向美國專利商標局、日本特許廳及歐洲專利局之申請與核准專利件數較往年雖有成長,但我國向美國申請專利件數已由2004年的居所有外國申請人之第3名下降為第4名,被南韓所超越,南韓的大幅成長值得關注。 美國依然是我國人民提出專利申請的主要國家,2005年我國人民向美國專利商標局申請專利案計16,617件,較上年增加10.36﹪,居所有外國人新申請案第4名。而南韓向美國專利商標局提出專利申請案自2003年之10,411件,成長至2004年之13,646件,2005年更以17,217件超越我國,攀至第3名。在日本方面,我國人民向日本特許廳申請專利每年超過3,000件,2005年排名第3,次於美國(9,177件)、韓國(5,990件);而在歐洲專利局方面,2005年我國人民共申請679件,有逐年增加趨勢,在亞洲國家中次於日本(21,461件)、南韓(3,853件)。
新加坡國會於2020年11月通過個人資料保護法之修正案新加坡通訊暨資訊部(Ministry of Communications and Information, MCI)於2020年11月2日發布新聞稿表示,新加坡國家議會(Parliament of Singapore)通過個人資料保護法(Personal Data Protection Act, PDPA)修正案。主要由新加坡個人資料保護委員會(Personal Data Protection Commission, PDPC)擔任執行與管理機關,而新加坡個人資料保護法僅適用於私人企業、非公務機關。 新加坡通訊暨資訊部特別強調,該個人資料保護法於2013年1月生效,而近年物聯網、人工智慧等新興科技瞬息萬變,隨著資料量急遽增長,企業組織利用個人資料進行創新,成為了社會、經濟和生活的一部分,此次修法意在因應新興科技的進步與新商業模式的發展,使該法可適應、接軌於複雜的數位經濟趨勢,同步維護消費者在數位經濟中的權益,更加符合國際框架,使總部位於新加坡的公司在擴展全球市場時,有助其調整和降低合規成本與風險。主要將加強消費者保護並支持企業業務創新,希望以最大程度提高私部門收益、減少蒐集和利用個人資料的風險,以取得平衡,修訂重點整理如下: 透過組織問責制度,加強消費者之信任; 加強組織使用個人資料開發創新產品,提供個人化服務、提高組織之營運效率; 資料外洩時的強制性通知規定、責任(可參見26A條以下); 提高企業造成資料外洩時的罰款最高額度,當企業組織年營業額超過1000萬美金者,可處以該組織在新加坡年營業額的10%,或100萬新加坡幣(約62萬歐元),以較高者為準(可參見48J條以下); 強化個人資料保護委員會的執法權限,提高執法效率; 為了強化消費者的自主權(consumer autonomy)、對其個資的控制權,規範資料可攜義務(data portability obligation),使個人能要求將其個人資料的副本傳輸到另一個組織(可參見26F條以下); 允許企業在特定合法利益(legitimate interests)、業務改善(business improvement purpose)之目的情況下,對於個資之蒐集、使用、揭露,得例外不經當事人同意,意即不需經當事人事先同意,即可蒐集、利用或揭露消費者個資,例如開發改善產品和進行市場調查研究、在支付系統中進行異常檢測以防止詐欺或洗錢、改善營運效率和服務等目的。(可參見附表一第三、第五部分) 允許關聯企業(related corporations)間,在基於「明確定義相關限制」(clearly defined limits)之相同目的前提下,例如透過具有拘束力的公司規則(binding corporate rules)施以一定限制時,可在彼此內部間蒐集、揭露個人資料。(可參見附表一第四部分) 針對「視為同意」(deemed consent)之相關規定,包含告知後同意(consent by notification)做進一步修訂,將允許企業組織在具契約必要性等特定情形下,在未明確徵得當事人同意之下,向另一個組織或外部承包商(contractors)揭露其個人資料,以利履行契約(fulfil contracts),但該組織與該當事人之間的契約中需有明示條款(express terms)。(可參見15A條以下)
美國發布網路事件協調準則隨著網路技術的進步,資安事件亦日益加增,為了因應日趨頻繁的網路攻擊,美國總統歐巴馬於2016年7月26日發布了對於美國資安事件發生時聯邦部門間協調之指令(PRESIDENTIAL POLICY DIRECTIVE/PPD-41),該指令不僅提出聯邦政府對於資安事件回應的處理原則,並建立了聯邦政府各部門間對於發生重大資安事件時之協調指引。 指令中就資安事件及重大資安事件進行了定義:資安事件包含資訊系統漏洞、系統安全程序、內部控制、利用電腦漏洞的執行;而重大資安事件則指可能對國家安全利益、外交關係、美國經濟、人民信心、民眾自由或大眾健康與安全發生明顯危害的有關攻擊。 此外,就遭遇資安事件時,列舉出下列幾點作為聯邦政府因應資安事件時之原則:(A)責任分擔;(B)基於風險的回應;(C)尊重受影響者;(D)政府力量之聯合;(E)促進重建及恢復。 聯邦政府機關於因應資安事件時,需同時在威脅、資產及情報支援三方面上做相關之因應。其中司法部透過轄下聯邦調查局(Federal Bureau of Investigation, FBI)、國家網路調查聯合行動小組(National Cyber Investigative Joint Task Force, NCIJTF)負責威脅之回應;國土安全部(Department of Homeland Security, DHS)則透過轄下的國家網路安全與通訊整合中心(National Cybersecurity and Communications Integration Center, NCCIC)負責保護資產之部分,而情報支援部分,則由國家情報總監辦公室(Office of the Director of National Intelligence)下之網路威脅情報整合中心(Cyber Threat Intelligence Integration Center)負責相關事宜。如係政府機關本身遭受影響,則機關應處理該資安事件對其業務運作、客戶及員工之影響。另在遭遇重大資安事件時,為使聯邦政府能有效率因應,指令指出聯邦政府應就國家政策、全國業務及機關間為協調。此外,指令中亦指示國土安全部及司法部應建立當個人或組織遭遇資安事件時得以聯繫相關聯邦機關之管道。 該指令加強了現有政策的執行,並就美國機構組織上於資安事件與現行政策之互動做了進一步之解釋。
新加坡網路安全局發布人工智慧系統安全指南,以降低AI系統潛在風險新加坡網路安全局(Cyber Security Agency of Singapore, CSA)於2024年10月15日發布人工智慧系統安全指南(Guidelines on Securing AI Systems),旨在強化AI系統安全,協助組織以安全之方式運用AI,降低潛在風險。 該指南將AI系統生命週期分成五個關鍵階段,分別針對各階段的安全風險,提出相關防範措施: (1)規劃與設計:提高AI安全風險認知能力,進行安全風險評估。 (2)開發:提升訓練資料、模型、應用程式介面與軟體庫之供應安全,確保供應商遵守安全政策與國際標準或進行風險管理;並辨識、追蹤及保護AI相關資產(例如模型、資料、輸入指令),以確保AI開發環境安全。 (3)部署:適用標準安全措施(例如存取控制、日誌記錄),並建立事件管理程序。 (4)運作與維護:持續監控AI系統的輸入和輸出,偵測異常與潛在攻擊,並建立漏洞揭露流程。 (5)壽命終期:應根據相關行業標準或法規,對資料與模型進行適當之處理、銷毀,防止未經授權之存取。 CSA期待該指南發布後,將有助於預防供應鏈攻擊(supply chain attacks)、對抗式機器學習攻擊(Adversarial Machine Learning attacks)等安全風險,確保AI系統的整體安全與穩定運行。