FinCEN發布「防制洗錢與打擊資助恐怖主義優先事項」，以因應各種新興威脅
隨著犯罪集團洗錢管道與手法日新月異，嚴重威脅金融秩序與經濟發展，美國財政部金融犯罪執法網（Financial Crimes Enforcement Network, FinCEN）於2021年6月30日發布防制洗錢與打擊資助恐怖主義（anti-money laundering and countering the financing of terrorism, AML/CFT）政策的優先事項（Priorities），目的係為了應對日益猖獗之洗錢犯罪行為，幫助金融機構評估其風險，並調整其防制洗錢計畫和資源運用優先順序，以提升國家AML/CFT政策效率與有效性。
依據發布內容，優先事項包括：（1）貪汙；（2）網路安全與虛擬貨幣相關之網路犯罪；（3）國內外資助恐怖分子；（4）詐欺；（5）跨國犯罪組織活動；（6）毒品販運組織活動；（7）人口販運與人口走私（human trafficking and human smuggling）；（8）資助大規模毀滅性武器擴散（proliferation financing），反映了美國國家安全與全球金融體系長期以來存在之威脅，並將虛擬貨幣用於洗錢、資助恐怖主義，及支付勒索軟體攻擊贖金等納入防制洗錢範疇，防止虛擬貨幣成為洗錢管道。
FinCEN預計於2021年底前提出實施辦法，並根據美國防制洗錢法（Anti-Money Laundering Act）之要求，至少每4年更新一次優先事項，以因應美國金融體系與國家安全面臨的各種新興威脅。
翁嘉璟
副法律研究員 編譯整理
FinCEN Issues First National AML/CFT Priorities and Accompanying Statements, Financial Crimes Enforcement Network, https://www.fincen.gov/news/news-releases/fincen-issues-first-national-amlcft-priorities-and-accompanying-statements (last visited July 31, 2021).
Jamie L. Boucher Eytan J. Fisch Jessie K. Liu Greg Seidner Javier A. Urbina, FinCEN Sets Out Anti-Money Laundering Priorities, With Implementing Regulations To Follow, Skadden, https://www.skadden.com/insights/publications/2021/07/fincen-sets-out-anti-money-laundering-priorities (last visited July 31, 2021).
阮韻蒨，（防制洗錢金融行動工作組織針對虛擬資產與其服務提供業者發布進一步監理指引），資策會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&i=0&d=8312&no=64（最後瀏覽日：2021/07/31）。
莊貫勤，（歐盟「第五洗錢防制指令」將新科技於金融體系的應用納入管制），資策會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&i=82&d=8183&no=64（最後瀏覽日：2021/07/31）。
加拿大聯邦政府與亞伯達省（Alberta）及英屬哥倫比亞省（British Columbia）的隱私委員會針對一般企業，聯合推出新的個人資料保護自我評量線上工具，該線上工具之內容包括風險管理、政策、記錄管理、人力資源安全、物理安全、系統安全、網路安全、無線、資料庫安全、作業系統、電子郵件和傳真安全、資料完整性和保護、存取控制、信息系統獲取，開發和維護、事件管理、業務連續性規劃、承諾等項目之評估測驗。 聯合制定該線上自我評量工具的隱私委員辦公室表示，該線上工具可用於任何私人組織，特別是小型及中小型企業，而且新的線上工具是針對企業為一全面性的評估，並且該評估的內容十分鉅細靡遺。另外，為了提供使用者於使用該線上工具時的靈活性，故使用者亦可以將重點放在最切合自己的企業的部分，亦即僅選擇其中一項或數項為自我評估的內容即可。 又，該線上自我評量工具會將使用者的自我評估和分析過程的結果做成結論，而使用者可以獲得該分析得出之結論，並將作成之結論用來有系統地為評估組織本身的個人資料保護安全性，並藉以提高個人資料保護的安全。
香港通過《2021 年個人資料（私隱）（修訂）條例》，「人肉搜索」成為刑事犯罪香港立法會於今（2021）年9月29日通過《2021 年個人資料（私隱）（修訂）條例》（The Personal Data （Privacy） （Amendment） Ordinance, PDPO），並於同年10月8日實施。本次修訂主要將「人肉搜索（Doxxing）」行為訂為刑事犯罪、賦予私隱專員對肉搜進行刑事調查及要求停止批露肉搜訊息之權責。 香港政制及內地事務局今5月提議修訂PDPO ，表示這是對抗肉搜的必要手段，2019年民主抗議活動中此行徑相當普遍，許多警察及反對派人士深受騷擾。修訂訊息公開後，Facebook、Twitter及Google等科技公司即透過亞洲互聯網聯盟（AsiaInternet Coalition）表示，倘香港政府修訂PDPO ，美國企業恐因網路惡意分享個資，造成香港員工面臨刑事調查或訴追風險，因而停止在香港的服務。香港行政長官林鄭月娥為紓緩各方疑慮做出回應，表示該修訂案對阻止網路惡意散布個資而言有其必要性，受香港民眾廣泛支持，其並指出社交媒體欠缺監管，包括散播仇警訊息、違反人性行為，導致香港今年7月發生刺傷警員後再自殺的事情。 依PDPO 之修訂條文，任何人未經資料當事人同意而披露他人的個人資料，並有意圖或罔顧是否會導致當事人或其家人蒙受指明傷害，例如滋擾、騷擾、纏擾、威脅或恐嚇，或對當事人或其家人造成身體、心理傷害或財產受損，最高將處5年有期徒刑及一百萬港元罰款。 對此，亞洲互聯網聯盟表示聯盟成員反對肉搜行為，惟PDPO 修訂條文措辭含糊，位於香港的企業及員工可能因用戶肉搜行為而受到刑事調查或起訴，對企業造成不成比例且不必要之回應成本，並恐限制言論自由，單純網路分享資訊的行為亦可能被視為犯罪。聯盟甚至指出：「科技企業要避免遭受這些懲罰的唯一途徑，就是不要在香港進行投資和提供服務」。
英國公布包含爭議性斷網條款的數位經濟法案（Digital Economy Bill）持續引發反彈聲浪在眾多反對聲浪下，英國政府仍然發佈了包含爭議性斷網條款的數位經濟法案，該法案賦予國務大臣要求ISP業者對於疑似非法侵權檔案分享者斷網之權力，在沒有法院介入審查的前提下，得要求ISP業者對於涉嫌侵權的使用者斷網。法案公布後持續引發眾多反彈聲浪。 ISP業者如：TALK TALK以及BT等，都對於這項規定持續表達反對的立場。ISP業者認為此一作法不但有違無罪推定的原則，且對於ISP業者而言，也增加了行政與費用上的負擔；但相對的，音樂唱片業者則表現出樂見其成的態度，認為此一規定將有助於英國音樂產業的永續發展。 雖然法案內容大多來自於以振興英國數位經濟為目的Digital Britain報告，但斷網的作法並不是該報告所提出的建議。英國商務大臣Mandelson表示，此一條款將保護英國創意社群免於受到網路侵權的威脅，並獲得應有的報酬，同時也提供新的選擇給網路消費者。 歐盟希望透過電信產業規範的重整，禁止成員國通過未經法院審查的斷網條款，要求斷網必須要有先行程序，但給予成員國的卻是像設定三振條款作法的彈性，不見得是斷網法院審查前置的程序，因此，歐盟的相關指令對於英國的斷網規定未必會有阻擋的效果。
美國資訊安全分析新挑戰：巨量資料（Big Data）之應用在2013年的國際資訊安全會議（RSA Conference）上，資安專家紛紛表示，將Big Data技術應用於資訊安全分析的項目上，確實可以幫助企業建立更佳的情勢判斷能力，但在實際執行過程中是一大挑戰。 資安廠商如RSA和賽門鐵克公司，在會議上表示目前的策略是透過新的數據匯集、比對和分析協助企業篩選、過濾結構化和未結構化資料的威脅指標，這是傳統的特徵偵測（signature-based）安全工具無法做到的。 不像傳統的安全手段著重於阻斷攻擊，新的技術強調偵測並立即回應違犯行為，也就是提前遏止任何違犯行為，協助企業作全面性的偵測而不擔心有所遺漏。 由於越來越多的美國政府機關和民間企業遭受到針對性和持續性的攻擊，巨量資料技術的應用需求激增。企業內部都累積著大量的數據和多元的數據種類，而需要動新技術來保護這些數據資料免於惡意人士或對手的竊取或其他侵害行為。企業應該要因應實際面臨的威脅和所獲悉的威脅情報來建立安全模型，取代部署特定產品和外圍系統的防禦。 美國無論是政府機關或民間企業都被捲入了不對稱戰爭-對手是武器精良、準備充分並有嚴密組織的網路敵人。 「駭客只需要攻擊成功一次，但我們必須每次都是成功的」賽門鐵克的總裁deSouza表示。「因此與其專注的在阻擋所有威脅，更好的辦法是使用巨量資料技術偵測侵入行為並消解之」。而在會議中資安專家都肯認至少從理論上來說，以巨量資料技術強化資訊安全是很好的想法。 不過另有其他的說法，金融服務企業LSQ的首席安全及法務主管皮爾遜認為，許多人的電腦紀錄檔和所有的電子裝置都早就被侵入滲透了，這才是問題所在。他表示，目前現存的SIEM（安全性資訊及事件管理）工具可以讓企業聚集來自許多個安全設備的巨量登錄數據整合在同一系統內，但真正的問題是，SIEM工具必須要有能力分析數據並找出關聯性，如此才能偵測到駭客入侵的前兆證據和真實的入侵行為，這和彙整數據是不同的兩件事。許多企業所面臨的問題不是缺乏數據資料，而是要如何為資訊安全的目的建立關聯規則和應用方式，以有效率的方式找出有用的巨量數據並進行分析，和留下可供進行訴訟使用的證據。