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。
歐洲理事會在2022年10月5日公告歐盟加密資產市場監管法(The Markets in Crypto Assets regulation bill, MiCA)草案最終條文內容,此份草案已經歐洲議會眾議員通過並提交歐洲議會經濟貨幣事務委員會(European Parliament Committee on Economic and Monetary Affairs),MiCA將於2023年年初公告於歐盟官方公報,並於2024年生效施行。MiCA屬於歐盟數位金融政策(Europe’s Digital Finance Strategy)之一環,立法目的為統一多種加密代幣(crypto token) 發行和交易的法規架構,以保護加密代幣使用者和投資人權益,為歐盟金融法規未涵蓋的加密資產(如:穩定幣)提供法律確定性,及建立歐盟層級的統一規定。值得注意的是,相關規定歐盟目前並未排除適用於非同質的加密貨幣(non-fungible tokens, NFT)。 草案前言第6c點明文,不應考慮「獨特且非同質的加密資產」(unique and non-fungible crypto-asset)的小部分獨特性和非同質性,因為大量以一系列NFT形式發行加密資產應認定是具備同質性(fungibility)之指標。從而,未來在歐盟發行NFT將適用MiCA規定,包含: 一、適用傳統金融機構資金轉帳規則(travel rules),如:確保加密資產交易可被追蹤、得封鎖可疑交易等以達到防制洗錢與打擊恐怖主義融資之目的。 二、NFT作為一種加密資產,該服務供應商必須確認加密資產來源,確保加密資產並未涉及洗錢或恐怖主義融資之風險。 三、應透過NFT服務供應商協助,才能進行用戶間交易和轉帳。
歐盟和德國對於自動駕駛及智慧交通系統之個人資料保護發展 新興通訊設備與服務之無障礙義務—以ITU政策及美國CVAA為例 德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南,旨在提升企業數位化與社會責任,並提升消費者權益保護。 德國司法及消費者保護部次長Gerd Billen於會議中指出,無論技術細節和具體應用如何發展,法律和消費者保護政策應確保人工智慧安全性,且不因此受歧視,以及盡可能確保技術利用透明度。而隨著人工智慧的發展,應設法解決使用人工智慧產生的法律問題。 例如,如何在製造商,供應商和消費者之間公平分配責任歸屬問題?在家庭,物流和手術室等領域已有越來越多具備自我學習的機器人被應用,相關權利是否會有所不同?如果機器出現不明原因故障,會發生什麼情況及如何處置?當機器透過在製造時尚未完全預定的環境感官認知做出具體決定時,該自動行為所生效力為何? 本份指南則提出六項建議: 促進企業內部及外部訂定相關準則 提升產品及服務透明度 使用相關技術應為全體利益著想 決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。 重視並解決解決機器偏差問題 在特別需要負責的決策過程,應設計成由責任主體保留最終的決策權力,直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。