德國聯邦參議院於2021年5月28日通過《電信與電子媒體資料與隱私保護法》(Gesetz zur Regelung des Datenschutzes und des Schutzes der Privatsphäre in der Telekommunikation und bei Telemedien, TTDSG),其目的係保護數位世界中的資料與隱私,平衡數位服務使用者利益與公司經濟利益,並解決因德國電信法(Telekommunikationsgesetz, TKG)、電信媒體法(Telemediengesetz, TMG)與歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)同時並行,使消費者、電信服務提供者以及監管機關不確定如何適用上開法律之情況。
TTDSG彙集TKG、TMG中資料與隱私保護相關之條文,包含電信保密(Fernmeldegeheimnis)(第3條至第8條)、交通位置資料(第9條至第13條)、來電通知與號碼顯示(第14條至第16條)、終端使用者名錄和相關資料提供(第17條至第18條),以及允許匿名化、可隨時停止使用服務和保護未成年之相關措施(第19條至第23條),並參考GDPR和電子隱私保護指令(ePrivacy-Richtlinie)新增數位遺產(digitaler Nachlass)、終端設備隱私保護、同意管理以及監管之規定。
TTDSG於第4條新增數位遺產規定,終端使用者繼承人或具有相似法律地位者,可以向供應商行使繼承人權利,不受電信保密相關規定限制;在終端設備隱私保護和同意管理之部分,TTDSG第24條規定原則上第三方僅能在終端使用者同意下,於使用者的終端設備中儲存與近用資料,且當事人可隨時撤銷同意。
最後在監管方面,則分為個人資料保護相關與電信媒體領域,前者依TTDSG第28條、第29條由德國聯邦資料保護與資訊自由委員會(Die Bundesbeauftragte für den Datenschutz und die Informationsfreiheit, BfDI)作為獨立的資料保護監管機構,後者則依TDSG第30條屬德國聯邦網路局(Bundesnetzagentur)的職權範圍。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
製藥產業的競爭情勢越來越劇烈,藥商間為了求取最大的利益,在以研發新藥為主的原開發藥廠及以複製專利到期的藥品為核心的學名藥廠之間,衍生出新的競合模式,特別是針對專利侵權訴訟予以和解。過去幾年,美國FTC與FDC花了相當多的時間調查製藥界此一實務是否會扭曲市場競爭,因而違反競爭法的精神,美國國會更在2003年底通過法律,對此類競爭予以規範。繼美國之後,歐盟也在2008年1月中,就有關原開發藥廠與學名藥間的競合作關係,向境內的製藥產業發出產業調查,這是歐盟首次就製藥產業內的專利訴訟和解協議展開調查。 歐盟此次調查最主要的目的是為了深入瞭解製藥產業的商業實務,調查內容包括:(1)在專利的策略方面,藥廠對於專利的取得與執行法律保護,是為了要保護創新發明,還是為了阻擋或限制創新藥以及(或)學名藥競爭的目的;(2)藥商之間訴訟纏訟的情形如何;(3)關於專利訴訟和解協議的簽署情形。雖然歐盟此項調查並不一定意味其即可找出原開發藥廠與學名藥廠違反競爭的證據,但歐盟此次的調查舉動或許意味,歐盟已從美國經驗中開始懷疑製藥產業內原開發藥廠與學名藥廠間不尋常的合作模式,對於是否有違反競爭之情事存疑。
歐盟擬立法要求電信業者及ISP業者保留通聯紀錄歐洲議會民眾權益委員會( the European Parliament's civil liberties committee)於2005年11月25日以33票對8票通過新的指令草案,要求電話與網路的通聯紀錄(但不包含內容紀錄)均需被保留6個月到12個月。目前此草案已送交部長理事會(Council of Ministers)審議中。 為避免保留之通聯紀錄遭到濫用,民眾權益委員會要求僅法官可以調閱通聯紀錄,且僅限於調查重大犯罪(例如恐怖份子或是組織犯罪)時始可調閱。但創作及媒體企業協會( the Creative and Meida Business Alliance, CMBA)則希望歐盟能放寬通聯紀錄調閱之限制,允許進行所有犯罪之調查時,特別是在查緝盜版犯罪之情形,能調閱通聯紀錄。 對於業者因配合保留通聯紀錄而增加的額外負擔,則可能透過轉嫁給消費者或是透過整府補貼的方式解決。
美國通過「開放、公開、電子化與必要的政府資料法」(Open, Public, Electronic, and Necessary Government Data Act)美國於2019年1月通過「開放、公開、電子化與必要的政府資料法」(Open, Public, Electronic, and Necessary Government Data Act),以下簡稱「政府資料公開法」,於2018年12月經參議院、眾議院通過後,2019年1月14日經美國總統川普簽署公布,為具拘束力的聯邦法。 聯邦政府往往擁有大量的寶貴資料,本法旨在要求聯邦政府機關在網路上開放發布其非敏感性資料時,應以機器可讀取的格式為之,使之更容易透過手機或其他電子設備使用(access)。意在擴大對政府資料的使用和管理,及促進私部門的創新,讓其它政府單位、各個組織或每個人都能使用這些資訊,使政府資訊透明化,同時兼顧隱私與國家安全議題。 政府資料公開法的內容係將歐巴馬總統於2013年5月9日簽署生效的「政府資訊應具有開放性和機器可讀性」(Making Open and Machine Readable the New Default for Government Information)之行政命令(Executive Order),正式立為聯邦法,促使數位政府之政策未來以開放為原則、不開放為例外。有論者認為本法原為行政指導性質之行政命令,改以法律位階為之,其原因係為了讓開放政府資料永續發展,以成文法框架拘束政府機關。 因此,該法內容在於修正美國法典第44編第35章「協調聯邦資訊政策」(Coordination of Federal Information Policy)之部分條文,主要重點整理如下: 第3502條中定義了資料資產(data asset)、開放政府資料資產(open Government data asset)、機器可讀性(machine- readable)和開放授權(open license)等。其中,「開放授權」之定義首次見於本法條文中,係指將資料資產開放供公眾近用時,針對該資料資產提供以下法律保障(legal guarantee),包含:允許公眾在毋須支付任何成本即可使用(at no cost to the public),而對於該資料資產的重製、發布、散布、傳播、引用,或改作皆不會受到限制。 聯邦政府向公眾釋出資料集時,除因智慧財產權之規定外,原則上不得加諸任何限制而影響到人民對於該資料的使用或再利用,並應以機器可讀格式(machine-readable)、開放格式(Open Format)、開放標準(Open Standard)的基礎下提供。 要求聯邦政府利用開放資料來強化其決策機制。 要求美國政府審計辦公室(Government Accountability Office, GAO)透過定期監督,來確保聯邦政府的問責制運作(accountability)。意即,GAO應向國會提交一份報告,該報告總結對機關的調查結果和趨勢,並給予其適當建議。(美國政府審計辦公室之角色為國會的監督審計機構,係立法部門的一部份,主要職責為協助、改善聯邦政府所訂的各項計畫及政策,向國會提供客觀、平衡的資訊。) 在第3520條、3520A條中,規範聯邦機構須編制首席資料專員(Chief Data Officers, CDO)及首席資料專員理事會(CDO Council),負責資料治理和執行其職責,並確保該機構遵守本法。
強化AI安全防線:八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室(国家サイバー統括室)於2026年3月5日,代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」(Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations)之國際文書(下稱本文書),並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局(Australian Signals Directorate,簡稱ASD)之澳洲網路安全中心(Australian Cyber Security Centre,簡稱ACSC)主導訂定,主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織,揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性,並就AI開發或採購階段,組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家,除了日本與澳洲以外,也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時,應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環,同時評估產品或服務之整體生命週期風險,不應著重於單一技術,而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌,包括特定關係事業者、活用AIBOM(AI物料清單,主要用來記錄AI模型相關資產與資訊,提供快速定位與管控AI問題模型功能)或SBOM(軟體物料清單,主要記錄軟體相依元件,用於漏洞管理與供應鏈透明度)、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險,進行漏洞管理,以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類:AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施(含硬體),以及第三方服務,本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險,其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面,以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外,本文書也針對各類風險提出可行的因應方法,例如: 1.數據面:需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面:需從可信來源取得透明模型,實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面:需做完整性驗證、元件審核,並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面:需確認設備無惡意內容,並在網路中適當分區。 5.第三方服務面:需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說,日本已意識到國家網路安全治理下,針對AI、機器學習的安全,不單是模型安全,而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書,不僅強化國際合作,同時建立供應鏈網路安全共識,因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰,從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法,作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作,提升國家網路安全治理之作法,值得我國未來借鏡參考。