德國聯邦參議院通過保護數位世界隱私之《電信與電子媒體資料與隱私保護法》

  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」

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※ 德國聯邦參議院通過保護數位世界隱私之《電信與電子媒體資料與隱私保護法》, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8701&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/10/21)
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美國發布先進AI創新與安全總統行政命令,強化AI資安防禦並建立尖端模型自願性架構 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年08月10日 川普政府上任後,美國AI政策整體基調偏向「創新優先」,避免過度監管影響產業發展,以維持AI產業競爭優勢為目標。然而,隨著尖端(frontier)AI模型逐漸具備更先進之網路攻防及自動化代理能力,政策關注範圍亦由產業發展與技術競爭,進一步延伸至國家安全、政府資訊系統防護及關鍵基礎設施韌性。白宮指出,先進AI(advanced AI)能力雖可強化國家實力,亦帶來新的國家安全考量(national security considerations),須由行政部門各機關及其所屬單位協調因應[1]。 壹、事件摘要 因應新一代AI模型能力快速提升所引發之國家安全與資安議題,白宮於2026年6月2日發布第14409號總統行政命令「促進先進人工智慧創新與安全」(Promoting Advanced Artificial Intelligence Innovation and Security)(下簡稱總統行政命令),宣示聯邦政府將透過與私部門合作,促進AI創新與安全,藉由現代化政府及私部門資訊系統、防禦外部網路威脅、保護美國創新成果與智慧財產,以及培養先進AI賦能能力[2],維持美國在AI創新領域之領先地位[3]。 總統行政命令聚焦三項重點,一為強化政府資訊系統防禦,導入AI資安工具,建立弱點偵測、修補協調、資金盤點及人才配置機制,並促進聯邦機關、州與地方主管機關及關鍵基礎設施營運者取得資安工具、服務,並於適當情形下近用(access)「適用範圍內之尖端模型」(covered frontier models,下簡稱為「特定尖端模型」)。第二,建立尖端AI模型之自願性安全部署架構,透過機密基準測試(classified benchmarking process)、政府有限期間之提前近用及可信任夥伴機制,促進安全創新並排除強制事前審查。第三,將AI相關資安犯罪列為優先執法事項,打擊利用AI非法存取或損害電腦,以及於非法存取過程中利用AI進一步實施其他犯罪之行為。 貳、重點說明 一、升級政府相關資訊系統防禦,並擴大AI資安能力之應用 總統行政命令第二條規定聚焦於以先進AI能力強化美國資訊系統之網路防禦。其規範重點包括優先強化政府相關資訊系統之防禦,並透過導入AI賦能防禦工具、完善弱點管理與修補協調等措施及資源分配,提升整體資安防護能力。具體措施包含: (一)優先強化政府資訊系統防禦,並擴大AI資安資源之取得 總統行政命令要求相關機關於命令發布日起30日內,優先強化政府核心資訊系統之網路防禦,包括「國家安全系統」(National Security Systems)[4]及戰爭部資訊系統。就民用聯邦政府資訊系統部分,則要求國土安全部透過資安暨基礎設施安全局(Cybersecurity and Infrastructure Security Agency, CISA),經跨機關諮商後發布「具拘束力之作業指令」(Binding Operational Directives, BOD)及其他適當指引,以加速並優先強化該等系統之網路防禦。 BOD及指引亦用於建立或擴充聯邦方案及資安服務,以強化AI賦能防禦工具,並促進聯邦機關、州與地方主管機關,以及鄉村醫院、社區銀行、地方公用事業等關鍵基礎設施營運者取得相關資安工具與服務,包括於適當情形下近用「特定尖端模型」。 (二)建立AI弱點偵測與修補協調機制,並配置資金及人才支持 1.成立AI國家級漏洞資訊中心(AI cybersecurity clearinghouse) 總統行政命令要求財政部長於命令發布日起30日內,經跨機關諮商後,成立「AI國家級漏洞資訊中心」。該中心由政府與AI產業及關鍵基礎設施營運者進行自願性合作(voluntary collaboration)推動,負責協調並避免軟體弱點掃描作業相互衝突、發現並驗證相關弱點,並協調及排定補救措施與弱點修補程式發布之優先順序。 後續白宮於2026年7月14日宣布啟動「金鷹計畫」(GOLD EAGLE),依總統行政命令建立AI國家級漏洞資訊中心,由相關聯邦機關與產業合作,目前已開始彙整各產業及部門所發現之資安弱點,依其重要性排定優先處理順序,並協調軟體弱點掃描與後續驗證作業,以確保美國軟體與網路(networks)之安全[5]。 2.盤點補助資金並擴大資安人才任用 總統行政命令另要求白宮管理與預算辦公室(Office of Management and Budget, OMB)與國家網路總監及CISA局長協調,盤點既有聯邦補助方案中是否有可用且相關之資金,可提供予開發先進AI弱點偵測之申請者。另為補足相關專業人力,總統行政命令亦要求「人事管理局」(Office of Personnel Management)局長於命令發布日起60日內,擴大由白宮支持之聯邦科技人才計畫「美國科技部隊」(United States Tech Force)[6]資訊資安專家之招聘與任用途徑。 二、建立尖端模型自願性安全部署架構 白宮將針對尖端模型建立自願性安全部署架構。總統行政命令要求財政部長、戰爭部長及國土安全部長於命令發布日起60日內,分別透過相關專責機關並經跨機關諮商,建立並維護「機密基準測試程序」,以評估AI模型之先進網路能力,並判斷特定AI模型是否達到認定「特定尖端模型」之門檻。 對於符合標準之模型,透過自願性架構,開發者得於向其他可信任夥伴發布模型前,提供聯邦政府最長30日之模型近用權限。此類近用須受適當保密、資安、內部人員風險、智慧財產權保護、使用及不揭露要求之拘束。總統行政命令並進一步規劃,AI開發者得與聯邦政府合作選定可信任夥伴,使該等合作夥伴取得尖端模型提前近用權,以促進安全創新並強化關鍵基礎設施資安。 然而,該總統行政命令亦明確排除強制性事前管制之解釋可能,規定相關條文不得被解釋為授權政府針對新AI模型之開發、公開、發布或散布,建立強制性核照、事前審查或許可要求,即使屬於尖端模型亦同。 依據媒體報導,白宮已於期限內完成總統行政命令所要求之自願性架構[7],並於2026年8月與部分AI業者說明架構內容[8]。據目前報導,該架構排除開放模型,並將具當前最高水準能力(state-of-the-art capabilities)且涉及國安風險之封閉模型(closed-source models)納入發布前檢視。聯邦政府得於模型發布前進行最長30日之檢視,期間模型須儲存於高度安全環境,限制人員存取及詳細留存存取紀錄,相關檢視亦由多個行政部門官員共同參與[9]。惟白宮未對外公開完整架構,機密基準測試程序及「特定尖端模型」之判定門檻則均屬機密資訊[10]。 三、將AI相關資安犯罪列為優先執法事項 除前述AI資安能力導入與尖端模型安全部署安排外,總統行政命令亦從刑事執法面因應AI濫用風險。其要求司法部長優先執行《美國法典》(United States Code)第18編第1028條、第1030條、第1343條及其他適用之聯邦刑事法律[11],以處理利用AI非法且未經授權存取、損害電腦系統之行為,或於從事該等非法存取時利用AI進一步實施其他犯罪之行為。 具體而言,前述優先執法範圍包括侵入公共或私人資訊技術系統,或運用AI代理(AI agents)非法存取資料或資訊,並將該等資料或資訊後續用於犯罪或違法目的。 參、事件評析 第14409號總統行政命令延續川普政府重視AI創新、避免過度管制之政策方向,並透過與私部門協作,促進AI創新與安全。該總統行政命令並未建立全面性AI監管制度,亦未要求AI模型於發布前須經政府核照或事前審查,而係分別從資安防禦、尖端模型安全部署及刑事執法等面向採取相關措施。 從制度設計觀察,該總統行政命令具有兩項重要意義,一為運用先進AI能力強化網路防禦,藉由推動AI賦能資安工具、弱點偵測、修補協調及資安資金與人才配置,強化政府資訊系統與關鍵基礎設施之韌性。二為針對具先進網路能力之尖端模型,建立機密基準測試及自願性安全部署架構,使開發者得與聯邦政府確認開發中模型是否符合指定門檻、提前供政府近用模型,並共同選定得提前近用模型之可信任夥伴,以強化關鍵基礎設施資安。 後續仍可觀察自願性架構之實際運作情形,包括主要AI開發者之參與程度,以及政府提前近用與可信任夥伴機制之執行情形。由於「特定尖端模型」之判定門檻及機密基準測試程序均未對外公開,外界較難掌握模型納入該機制之具體標準。加以模型如於正式發布前提供聯邦政府近用,相關安排亦涉及國家安全、模型資訊保密及智慧財產權保護。因此,自願性架構後續如何維持產業參與並兼顧相關安全與保護需求,將是此制度運作的關鍵問題之一。 [1] Exec. Order No. 14,409, 91 Fed. Reg. 34,565 (June 2, 2026). [2] Id. [3] Fact Sheet: President Donald J. Trump Promotes Advanced Artificial Intelligence Innovation and Security, The White House, June 2, 2026, https://www.whitehouse.gov/fact-sheets/2026/06/fact-sheet-president-donald-j-trump-promotes-advanced-artificial-intelligence-innovation-and-security/ (last visited Aug. 8, 2026). [4] 國家安全系統定義詳見《美國法典》(United States Code)第44編第3552(b)(6)(A)條規定。 [5] White House Launches Gold Eagle Initiative for Unprecedented Cybersecurity Vulnerability Coordination, THE WHITE HOUSE, July 14, 2026, https://www.whitehouse.gov/releases/2026/07/white-house-launches-gold-eagle-initiative-for-unprecedented-cybersecurity-vulnerability-coordination/ (last visited Aug. 19, 2026). [6] Tech for the American People, TECH FORCE, https://techforce.gov/ (last visited Aug. 8, 2026). [7] Maria Curi, White House Finalizes AI Framework Behind Closed Doors, AXIOS, Aug. 3, 2026, https://www.axios.com/2026/08/03/white-house-finalizes-ai-framework-behind-closed-doors (last visited Aug. 19, 2026). [8] Maria Curi, Scoop: Inside Trump's AI Framework, AXIOS, Aug. 4, 2026, https://www.axios.com/2026/08/04/trump-ai-framework-open-models (last visited Aug. 19, 2026). [9] Id. [10] Curi, supra note 7. [11] 上述條文分別涉及身分證明文件、認證特徵及資訊相關詐欺、電腦相關詐欺,以及透過電報、無線電或電視進行之詐欺行為。

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