歐盟發布《個資侵害通知範例指引》說明個資侵害案例解析以利個資事故因應
歐洲資料保護委員會（European Data Protection Board, EDPB）於2021年1月18日發布《個資侵害通知範例指引》（Guidelines 01/2021 on Examples regarding Data Breach Notification）草案，並進行為期六週之公眾諮詢。該指引針對2017年10月所發布之《個資侵害通知指引》（Guidelines on Personal data breach notification under Regulation 2016/679）透過案例分析進行補充說明，對於資料控制者如何識別侵害類別以及評估風險提出更詳細的實務建議，協助資料控制者處理資料外洩及風險評估考量因素之認定。
個資侵害係指違反安全性規定而導致傳輸、儲存或以其他方式處理之個資，遭意外或非法破壞、遺失、變更、未獲授權之揭露或近用之情形，由於個資事故將對資料主體可能造成重大不利影響，該指引首先要求資料控制者進行侵害類別之辨識，依據2017年指引將個資侵害分為機密性侵害（confidentiality breach）、完整性侵害（integrity breach）以及可用性侵害（availability breach）。而資料控制者最重要的義務在於主動識別系統漏洞，評估侵害對資料主體權利所產生之風險，制定適當計畫及程序採取適當因應措施，確定侵害事件之問題根因及安全漏洞，加強員工認知培訓及制定操作手冊，並確實記錄各項侵害行為，以提升個資事故因應效率及降低時間延誤。
此外，該指引彙整自GDPR實施以來個資侵害通知具體案例，分為勒索軟體攻擊、資料外洩攻擊、內部人為風險、硬體設備或紙本檔案失竊、誤發郵件以及電子郵件內容外洩，共六大主題十八件案例，針對不同程度風險提供最典型的正確及錯誤作法，並提出資料控制者有關預防潛在攻擊及減輕影響之措施建議。
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林佩瑩
組長 編譯整理
EUROPEAN DATA PROTECTION BOARD, Guidelines 01/2021 on Examples regarding Data Breach Notification (2021), available at https://edpb.europa.eu/sites/edpb/files/consultation/edpb_guidelines_202101_databreachnotificationexamples_v1_en.pdf (last visited Apr. 1, 2021).
李哲明，〈歐盟資料保護工作小組修正通過個人資料侵害通報指引〉，2018年5月，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&i=158&d=8028&no=64 （最後瀏覽日：2021/04/01）。
美國網路購物龍頭業者亞馬遜（Amazon）於2010年3月宣布，肇因於科羅拉多州（Colorado）最新通過的網路稅法，該公司將中止與科羅拉多州當地網路業者之間的合作關係，消息披露後，隨即對4000位以上科羅拉多州民眾之生計產生劇烈影響。 亞馬遜於全美各州均推動所謂的「亞馬遜合夥事業」（Amazon Associates），參加此一合作模式的各州網路業者，只要網路使用者透過業者建置的網路連結而於亞馬遜網站進行消費時，業者便可自亞馬遜收取特定之佣金。而亞馬遜此次選擇退出科羅拉多州前，事實上該公司亦曾因網路課稅問題，而陸續退出北卡羅來納州（North Carolina）與羅得島州（Rhode Island）之網路購物市場。 然而，相較於先前北卡羅來納州與羅得島州網路營業稅課徵之對象，以設籍於該州的網路業者為主；此次科羅拉多州（Colorado）通過的新法，應被徵收營業稅之網路業者，則不以設籍該州為限，凡與該州居民進行交易而設籍於其他州的網路業者，亦須向該州納稅。同時，科羅拉多州當地居民進行網路購物時，將須繳交2.9％之網路消費稅。 亞馬遜表示，新法將使迫使該公司每年上繳約460萬元的稅額，以彌補科羅拉多州現階段13億元之預算赤字。無獨有偶，深受預算赤字所苦的加州，近來亦積極討論應否制定網路稅法，支持者表示新法若順利通過，可望每年為州政府貢獻超過1.5億美元的稅收，有助於彌補該州高達20億美元之預算缺口。
美國馬里蘭州法案禁止雇主近用（access）其員工及應徵者之社群網站資訊日前報導指出，在美國有部分的企業在面試時要求應徵者交出其臉書（Facebook）帳號及密碼，以供企業做為評估是否錄取之參考。企業這樣的舉動，遭論者類比為要求應徵者交出自家大門的鑰匙。據悉，企業此一傾向在九一一後有明顯增加之趨勢。 為因應此一趨勢所帶來的隱私疑慮，馬里蘭州在四月初已立法（撰稿時，此法尚待該州州長簽署）禁止雇主要求瀏覽或進入員工與應徵者的臉書或其他社交網站頁面，當然也包括禁止雇主取得員工或應徵者的臉書或社交網站帳號與密碼，或企圖成為員工及應徵者的「朋友」。 馬里蘭州此一立法，除了在保護員工或求職者的隱私之外，也是為了保障言論自由；且此一看似亦在保護應徵者及員工之法律，其實對企業亦有助益：其使原本處於法律灰色地帶的爭議問題明朗化，因而可使企業瞭解應如何因應，而可避免許多不必要的訴訟。 雖然輿論對此立法有許多贊同之聲，但亦不乏反對此一立法者，例如馬里蘭州的許多商業團體即認為瞭解求職者的社交活動，對於剔除不適任的應徵者，有其必要。 馬里蘭州此一立法乃率全美之先，其他各州可能亦陸續會提出類似法案。
新加坡個人資料保護委員會發布資料保護專員之職能與培訓準則新加坡個人資料保護委員會（Personal Data Protection Commission, PDPC）於2019年7月17日發布資料保護專員之職能與培訓準則。基於新加坡個人資料保護法（Personal Data Protection Act 2012, PDPA）明文規範非公務機關必須設立至少一名資料保護長（Data Protection Officer, DPO），負責個資保護政策之制定落實、風險評鑑及個資事故處理等工作。為了使資料保護專業人員增強能力並於企業組織有效履行其職責，新加坡個人資料保護委員會就此特別發布此準則，將資料保護專員分為三種工作職能，九項專業能力，進而規劃相關培訓課程。 此準則使企業組織能就工作職能聘僱合適之資料保護專員，亦使相關專業人員能掌握清晰之職業生涯，確定自我能力與培訓課程之落差，進而調整有效實施組織之個人資料保護管理政策與流程。其分為資料保護專員、資料保護長、區域資料保護長，依據工作職能與職責區分如下： 一、 資料保護專員 需監視與評估組織之個人資料保護管理政策與程序，並確保其遵循新加坡個人資料保護法。 識別個人資料之風險，並提出風險管控之措施。 提供組織個人資料保護政策之實施與實踐證據。 定期檢視審核，分析現況並矯正改善。 識別並規劃利害關係人之需求與利益。 二、 資料保護長 制定並審查個人資料管理計劃。 根據組織職能，視需求與流程，執行個人資料保護與風險評鑑，並解決相關業務風險。 制定培訓計劃，舉辦個人資料保護政策與流程之教育訓練。 確保組織內部個人資料保護之意識。 根據業務營運與個資法遵要求之落差評估，並建立合規性流程。 透過客戶對隱私與個人資料保護之要求，做為日後促進資料創新之實施。 三、 區域資料保護長 監督資料傳輸活動，並提供個人資料保護法之領導指南。 建立區域創新之資料保護策略。 減少區域內之個資事故。 於資料創新之運用提供戰略性，為組織創造業務價值。 評估新興趨勢與科技，如隱私增強技術、雲端運算、區塊鏈、網絡安全之風險與可行性。 針對上述工作職能與職責，結合所需之專業能力，包括個人資料管理、風險評鑑管理、個資事故緊急應變、利害關係人管理、個人資料稽核認證、個人資料治理、個人資料保護之倫理、資料共享與創新思維，規劃基礎個人資料保護相關課程與進階資料創新課程，使其個人資料保護制度更專業具有規模。目前我國對於資料保護專員並無相關立法規範，若未來修法新加坡個人資料保護委員會之做法亦值參酌。
美國OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案美國行政管理預算局（United States Office of Management and Budget, OMB）於2020年1月發布「人工智慧應用監管指南（Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Applications）」備忘錄草案。該備忘錄草案係基於維護美國人工智慧（AI）領導地位之目的，而依據美國總統川普（Donald John Trump）於2019年2月簽署之「維持美國人工智慧領導地位（Maintaining American Leadership in Artificial Intelligence）─行政命令13859號」，並在啟動美國人工智慧計畫後180天內，經OMB偕同科技政策辦公室（Office of Science and Technology Policy, OSTP）、美國國內政策委員會（United States Domestic Policy Council）與美國國家經濟委員會（National Economic Council）與其他相關機構進行協商，最後再由OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案，以徵詢公眾意見。 該備忘錄草案不僅是為了規範新型態AI應用技術，更希望相關的聯邦機構，在制定AI應用產業授權技術、監管與非監管方法上，能採取彈性的制定方向，以避免過度嚴苛的規定，反而阻礙AI應用的創新與科技發展，繼而保護公民自由、隱私權、基本權與自治權等價值。同時，為兼顧AI創新與政策之平衡，應以十大管理原則為規範制定之依據，十大管理原則分別為： 培養AI公眾信任（Public Trust in AI）； 公眾參與（Public Participation）； 科學研究倫理與資訊品質（Scientific Integrity and Information Quality）； AI風險評估與管理（Risk Assessment and Management）； 獲益與成本原則（Benefits and Costs）； 彈性原則（Flexibility）； 公平與反歧視（Fairness and Non-Discrimination）； AI應用之揭露與透明化（Disclosure and Transparency）； AI系統防護與措施安全性（Safety and Security）； 機構間之相互協調（Interagency Coordination）。 此外，為減少AI應用之阻礙，機構制定AI規則時，應採取降低AI技術障礙的方法，例如透過聯邦資料與模型方法來發展AI研發（Federal Data and Models for AI R&D）、公眾溝通（Communication to the Public）、自發性共識標準（Voluntary Consensus Standards）之制定及符合性評鑑（Conformity Assessment）活動，或國際監管合作（International Regulatory Cooperation）等，以創造一個接納並利於AI運作的環境。