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）。
新加坡發佈《代理金融運行時安全防護框架》產業白皮書，協助金融AI代理之風險治理 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年08月18日 今（2026）年7月3日，新加坡金融管理局（Monetary Authority of Singapore, 簡稱MAS）聯合多家國際金融機構與金融科技公司共同發布《代理金融運行時安全防護框架》（Safeguards for Agentic Finance at Runtime，簡稱SAFR）產業白皮書[1]，針對金融領域AI代理（AI agents）提出前瞻性的治理框架。 壹、事件摘要 MAS於2025年11月發佈BuildFin.ai計畫，其目的是要讓金融機構、科技業者與研究機構一起解決金融業導入AI時的共同問題。簡單來說，BuildFin.ai計畫提供了金融科技業者一個應用共創平台，由業者提出問題，再讓產、官、研各界共同思索對策以促進金融業的AI應用，並同時強化其風險治理[2]。另外，隨著AI代理的新興技術發展，新加坡資訊通信媒體發展局（Infocomm Media Development Authority, IMDA）亦已於今年5月20日發布《代理式人工智慧治理示範框架》（Model AI Governance Framework for Agentic AI）第1.5版，透過風險評估機制、人類問責制、技術管控流程、終端使用者注意義務等面向建構AI代理的治理機制[3]。 因而，MAS在前述新加坡的政策趨勢下，也同步意識到金融領域導入AI代理技術的發展，包括金融AI代理可以發起支付、提交交易訂單、核准信用申請、申報監管報告，以及結算保險理賠等自主執行能力，其風險特性與傳統AI不同，因此有及早規劃因應的必要性。於是，MAS透過BuildFin.ai計畫與螞蟻國際、Circle、匯豐銀行、摩根大通、宏利、萬事達卡、華僑銀行和Visa等八大金融業界開會討論，決定共同撰寫SAFR產業白皮書，提供一套可操作性的治理框架，協助金融業者可以應用此方法以有效提升金融業導入AI代理的風險治理。 貳、重點說明 以下就SAFR分為兩部分進行簡要說明，第一部分為金融AI代理的系統風險，第二部分則為金融AI代理的治理架構： 一、金融AI代理的系統風險 （一）執行前保障（pre-execution assurance）的機制欠缺 傳統AI的風險治理主要管控在「部署前」與「使用後」，前者主要透過模型風險管理（model risk management）的方式，於部署前對AI系統進行驗證；後者則以審計（audit）方法去檢視事後發生的情況進行追蹤。然而，這兩種常規風險管理機制，都無法及時在AI代理決策執行前的當下就問題發生進行識別與處理，因此凸顯出對執行前保障的機制欠缺[4]。 （二）人機治理介面流於形式 現行人類審核機制目地主要應付於權宜之計，比如，一則通知、一封電子郵件警示，並未有具體的制度化與管理流程。換言之，沒有處理期限、缺乏標準的決策格式，也沒有審計記錄，SAFR批評這是流於形式、缺乏實質內容的人工監督[5]。 （三）碎片化的系統格式 新加坡的金融業者都各自於AI部署系統建立自身專屬的防護網（guardrails），其結果導致各系統間無法互相操作（non-interoperable），且無法在整個機構內部以一致的格式進行審計。因此，其風險並無法有效整合識別，不僅耗費成本過多，也無法讓金融業者能攜手合作處理[6]。 二、金融AI代理的治理架構 SAFR針對前述三大問題提出了應對方案，透過結構化的升級協議和統一的治理模式以解決AI系統的安全治理與監管挑戰。換言之，SAFR為AI代理定義了資料結構、評估邏輯與升級協議，並提出「治理封裝」（governance envelop）的技術概念，作為AI代理執行動作前的數位申請書，將其執行動作的參數、推理軌跡與身分元資料統合打包，並依SAFR的四階段治理流程進行管理以確保AI代理執行的即時把關[7]。 （一）身分驗證（Agent identity） AI代理的每項行動會綁定至一個已被認可且註冊的AI代理身分帳號，在進行任何其他評估流程之前，檢核系統必須先對照該AI代理的註冊身分進行驗證，並於AI代理帳號的註冊庫中進行查詢比對。另外由於AI代理會執行不同動作，一個AI代理可在不同行為註冊複數個身分帳號，檢核系統就會比對與判定該AI代理帳號的行為與身分是否吻合一致，若身分驗證失敗，檢核系統會拒絕AI代理的執行動作，並記錄於審計日誌中[8]。 （二）控制安全機制（Controls Repository） 控制安全機制是系統用來驗證其規則的場域，由於金融AI代理經過身分驗證後，其執行行為是否符合內部組織政策、金融法規、產品規則與使用者的授權範圍等，需要進一步的控管與檢核。因此，該系統會就允許的行動類型、決策邏輯、行為條件、有效期限與責任歸屬進行編碼操作，來逐一檢視AI代理的行為是否符合控制安全機制的要求[9]。 （三）結果處置引擎（Disposition Engine） 在結果處置引擎階段會根據控制安全機制的檢核結果給予裁示判斷，其判斷有四種結果，拒絕、升級、自動執行與觀察。拒絕為禁止其行動，升級則是要由人工審核，自動執行是通過並允許其行為，觀察則是認為有疑慮但損害不大者，可放行其行為但會被記錄在案供後續追蹤[10]。整體而言，透過不同層級的檢核標準以確認AI代理執行的範圍與權限。 （四）審計日誌（Audit Log） 最後審計日誌將會如實紀錄上面三階段的系統審核流程，並以「只能新增、無法修改」且「具備防篡改特徵（tamper-evident）」的形式，記錄了每一次的治理決策。每一筆記錄都包含了六個要素：提交時的治理封裝、作為行動檢查依據的授權令、結果處置引擎產生的結果、所套用的具體規則、得出該結果的依據，以及在每個階段所耗費的時間。透過此審計日誌具權威效力的記錄，可用於風險治理與生命週期的監督[11]。 參、事件評析 整體而言，SAFR藉由技術操作流程的治理框架來應對AI代理的新興發展，並藉由治理封裝的技術概念來實行四階段的驗證流程，以確保AI代理的有效監督。另外，SAFR又提供務實的解決方案，由於AI代理的運作早已有業者開發或部屬，如要用SAFR的治理機制其技術成本高昂，故提供匝道模式（gateway pattern）建立整體的外掛防護機制，不需要針對每個AI代理系統使用原生內嵌（native instrumentation）方式[12]。亦即，採取「先求有、再求好」的務實策略，雖然沒辦法提供最精準、最深層的檢核流程，但至少匝道模式能提供最基礎的技術防護措施，確保AI代理的風險可以於一定程度內控制，然後再針對新開發的AI代理要求以原生內嵌模式進行系統改良。 回到臺灣，目前金融領域已有大規模的AI導入，未來亦可預見AI代理的應用，其風險治理則必須謹慎對待。目前，金融監督管理委員會（下稱金管會）已於2024年6月20日發布「金融業運用人工智慧（AI）指引」，作為金融機構導入、使用及管理AI的參考[13]。為了因應AI代理趨勢的發展，行政院於今年7月核定頒布的「人工智慧風險分類框架」已針對AI代理的使用納入風險識別的子項目之一[14]，並且金管會正研議將前沿AI（Frontier AI）[15]與AI代理[16]的應用作為金融風險治理的一環。 因此，新加坡與業界合作撰寫的產業白皮書對金管會而言是很好的借鏡經驗，透過業界第一手的實務觀察，再與政府和研究機構攜手合作，思考相對應的治理對策，並提出具操作性與前瞻性的技術防護措施，強化AI代理的風險治理。同時，SAFR的具體指導方針讓金融業者可以採用與施行，以降低AI代理的系統性風險，甚至金融專業領域自主形成的產業治理框架，對其他目的事業具有一定程度的示範效果。總的來說，新加坡AI代理的治理模式對於金融領域具有參考價值的重要性。 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://keid.nat.gov.tw/tips/） [1] Monetary Authority of Singapore, Safeguards for Agentic Finance at Runtime (SAFR), https://www.mas.gov.sg/publications/monographs-or-information-paper/2026/safeguards-for-agentic-finance-at-runtime (last visited August 18, 2026). [2] Monetary Authority of Singapore, MAS’ Financial AI Builder Programme - Buildfin.ai, https://www.mas.gov.sg/schemes-and-initiatives/buildfinai(last visited August 18, 2026). [3] 陳益智，新加坡代理AI治理示範框架對我國人工智慧基本法落地的啟示，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=9511（最後瀏覽日：2026年9月9日）。 [4] Monetary Authority of Singapore, Safeguards for Agentic Finance at Runtime (SAFR) Version 1.0, p. 6. [5] id [6] id [7] id. at 7. [8] id. at 10. [9] id. at 10-11. [10] id. at 11-12. [11] id. at 12-13. [12] id. at 16. [13] 金融監督管理委員會，金管會發布「金融業運用人工智慧(AI)指引」，https://www.fsc.gov.tw/ch/home.jsp?id=96&parentpath=0,2&mcustomize=news_view.jsp&dataserno=202406200001&dtable=News（最後瀏覽日：2026年9月9日）。。 [14] 參考（B6）AI自主代理之授權外行為：AI Agent系統具備自主規劃、呼叫外部工具與持續執行複雜任務之能力，可能因目標設定不完整或環境變化，導致行為逐漸偏離原始指令，乃至自主取得超出授權範圍之系統存取權限。多代理人協作系統更可能因代理人間相互觸發，產生開發者與使用者均未預期的連鎖反應，使人類難以及時介入糾正。 [15] 金融監督管理委員會，金管會提醒金融業強化前沿AI模型攻擊風險整備，https://www.fsc.gov.tw/ch/home.jsp?id=96&parentpath=0,2&mcustomize=news_view.jsp&dataserno=202607140002&dtable=News（最後瀏覽日：2026年9月9日）。 [16] 經濟日報，金管會推動金融科技 規劃三大監理方向 建立「AI管 AI」新架構，https://money.udn.com/money/story/5613/9486677（最後瀏覽日：2026年9月9日）。
瑞士聯邦委員會發布氣候揭露規則，規範企業非財務資訊揭露義務標準瑞士聯邦委員會（The Swiss Federal Council）於2022年11月23日發布氣候揭露規則（L'ordonnance relative au rapport sur les questions climatiques），旨在補充《瑞士債法典》（Code des Obligations）企業非財務資訊揭露義務之標準，要求瑞士大型企業呈現明確、可供比較的氣候資訊，並於2024年1月1日起生效。 依照《瑞士債法典》第32章第6節「非財務事項之透明度（Transparency on Non-Financial Matters）」規定，擁有500位以上員工，且資產負債表總額為2000萬瑞士法郎以上或營業額超過4000萬瑞士法郎之上市公司、銀行和保險公司（下稱大型企業）每年應揭露非財務資訊。氣候揭露規則就此進一步補充該章節的內容，要求大型企業依照國際公認標準揭露氣候資訊，要點如下： （1）明定包括氣候對大型企業造成的影響與企業活動對氣候造成的影響在內的資訊，皆應於大型企業的非財務資訊報告中公布。 （2）將氣候相關財務揭露工作小組（Task Force on Climate-related Financial Disclosure, TCFD）公布之「TCFD建議書（Recommendations of the Task Force on Climate-related Financial Disclosures）」與附件「TCFD建議書之實施（Implementing the Recommendations of the Task Force on Climate-related Financial Disclosures）」納為瑞士大型企業氣候揭露標準，包括治理、戰略、風險管理及關鍵指標與目標四項主題，並應留意建議書「適用所有部門（all-sectors）」與「個別部門（certain sectors）」之指引。 （3）如未依規定揭露者，則應說明其遵循氣候揭露義務的其他方式，或說明無須遵循的正當理由。
歐盟於YouTube架設影音分享頻道EU Tube繼YouTube對美國總統大選的影響力逐漸受到各界矚目後，大西洋彼岸的歐盟執行委員會（European Commission），也漸體認到影音分享網站在商業應用外，對言論傳播乃至於政治活動之潛在影響。 有鑑於此，歐盟執行委員會甫於上月二十九日，於YouTube網站上增置一個名為 “EU Tube” 的視聽頻道，以做為歐盟（European Union）官方和歐洲公民間的溝通渠道。 關於此種利用線上影音分享網站作為政府資訊傳播和政策公開宣傳的創舉，有幾點值得國內注意。 首先，此一歐盟執行委員會與YouTube簽訂的頻道協議，乃是非專屬的協定。換言之，歐盟執行委員會仍可同時與其他網站或媒體簽訂類似之服務協議。其次，EU Tube之內容亦不僅限於硬性的政策或行動討論，而包含了從氣候變遷、能源議題到移民等各種公民相關事項，甚至有內容大膽的 ”Film Lovers Will Love This!” 的前衛影片。更有甚之，使用者對於不同影音檔點擊觀看次數（有數百萬人次與僅一千人次的差異）的資訊，也可作為日後進一步分析利用的原始資料。不過，雖然歐盟極力推動其內部之語言多樣性，目前既有的影片仍以英文為主。 歐盟發言人強調，納入YouTube等網站為對外溝通管道的作法，是為了盡可能擴大與歐盟公民的聯繫，但主要仍以易受YouTube吸引的年輕人為主。由此可見，網路網路對不同年齡層、世代的影響仍有差異，而公領域與影音分享網站日漸深化的關係，也考驗傳統媒體和政治互動的準則。
VIZIO將為該公司為未獲消費者允可即蒐集收視行為等個人資料支付和解金。美國聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission, 以下稱FTC）在2017年2月6號於其網站中公布， VIZIO, Inc.（以下稱VIZIO），世界最大的智慧電視製造商之一，在未取得購買該公司產品之千萬餘名消費者同意下，即於所生產之智慧型電視中，安裝蒐集消費者收視行為數據之軟體，然此舉業涉及違反美國聯邦貿易委員會法第45條（15 U.S.C. § 45 (n)）以及紐澤西州消費者欺詐法（New Jersey Consumer Fraud Act）。為此VIZIO將支付和解金與美國聯邦貿易委員會及紐澤西州檢察總長辦公室。 本案起訴狀內容指出，VIZIO及其相關企業於2014年2月起便開始於其製造之智慧電視中獲取消費者在收視有線電視、寬頻、機上盒、DVD播放機、無線廣播以及串流裝置等相關影像資料時之資訊。這些資訊包含了性別、年齡、收入、婚姻狀況、教育程度、住屋資訊等交付與VIZIO、第三方及其相關企業做為行銷、發送特定廣告使用。 起訴狀中並稱該公司所謂之智能互動機制，雖可做為協助節目製作和建議，卻也同時於未對消費者詳細說明之下，逕行蒐集相關收視資訊，而此類追蹤消費者資訊屬不公平且欺騙的行為，已違反了FTC與紐澤西州對於消費者保護之法律。 為達成本案之和解，該公司願支付兩百二十萬美元作為和解金，包含向FTC繳納的一百五十萬美元及一百萬美元罰款與紐澤西州消費者事務所。聯邦法院命令並要求VIZIO必須清楚揭露其蒐集資料及分享給他方單位之行為，並取得消費者明示同意；另一方面，該命令亦禁止VIZIO對他們所蒐集消費者之隱私、安全及機密性資訊做誤導性的不實陳述以及刪除於2016年3月1日前所有以不當方式取得之消費者個人資料。該公司尚須接受兩年一次的隱私權安全保障計畫(名詞)，包括全面性隱私風險評估、識別消費者個資之潛在不當使用情形，並制訂相關措施來修復這些風險。另新增一項銷售管理計畫，以確保該公司產品經銷商及售後服務均能就消費者個人資料得到保障。 此次事件而言，和解金雖非屬可觀之金額，然重點在於作為世界最大的智慧電視製造商之一的VIZIO，經揭露此一訊息後對其商譽之影響，或許才是最大的打擊。為了在大數據時代中能有效的管控法律風險，任何蒐集消費者行為等個人資料時，均應符合相關法令的規範，如建立個人資料保護機制並事前告知取得消費者蒐集之同意為宜。