日本推動3種技術資訊管理制度以強化企業技術保護力
作為企業競爭力泉源的技術資訊其價值日趨高漲，日本經濟產業省（以下簡稱經產省）以企業界為對象，於2020年7月到2021年9月召開超過20場線上「技術外洩防止管理說明會」，以技術資訊管理為核心，推動3種技術資訊管理制度：
一、技術資訊管理認證制度
基於2018年「產業競爭力強化法」修法，推動「技術資訊管理認證制度」，促進企業通過認證，強化企業取得合作夥伴信賴之能力。
二、營業秘密管理制度
基於日本「不正競爭防止法」，推動「營業秘密管理制度」，防止企業外洩自己的機密資訊，強化企業自我保護之能力。
三、安全保障貿易管理制度
基於企業對於「外國交易行為與外國貿易法」或相關法令知識不足，推動「安全保障貿易管理制度」，避免企業輸出高階技術、高性能產品被作為軍事利用而違法，進而面臨被處刑罰、行政罰之風險，強化企業承擔責任之能力。
全球新興科技發展以及嚴峻疫情驅使之下，我國許多企業投入數位轉型、採取遠距辦公，與客戶間傳遞或保管重要技術資訊時，將增加一定程度的資訊外洩風險，日本3種技術資訊管理制度可供我國企業建構技術資訊管理機制、強化企業技術保護力之參考。
劉宥妤
副法律研究員 編譯整理
〈技術流出防止管理説明会〉，日本經產省網站，https://www.meti.go.jp/policy/anpo/seminar00.html?fbclid=IwAR37t49hiW-4zP5yMgiolWzggiTnMtJpTcqLZqG-YFlbL1cZiFve65WNSUs（最後瀏覽日：2021/08/10）。
2014年3月25日，巴西下議院通過編號2126/2011號法案，稱為網際網路公民權力法案（Marco Civil da Internet），是國際少見針對網際網路基本權利的立法例。該法律包含網際網路使用者權利、網路服務業者（ISP）責任、保障網際網路言論自由、保障隱私權、資料所有權及網際網路的普及化。 在數個月前，美國國家安全局被揭露監控全球網路流量的作法，引起國際間的軒然大波。許多國家均表達對於美國侵害其隱私及資訊安全，感到非常不滿。巴西政府自2011年以來，便逐步推動網路網路基本權利保障之立法，經過多年的程序，終於完成此次具代表意義的立法。該法律的規範對象涵蓋使用網際網路之個人、政府及企業，主要目的在保障網際網路的開放性、可接取集中立性。其主要規範重點在言論自由、網路中立性、隱私及個資保護、網路中介者責任等四部分。 在基本言論自由部分，該法律承諾保障言論及表達的自由，促進網路企業的競爭，維護公民使用網際網路的權利，促進網路服務的普及化；在網路中立性方面，則規範ISP不得對於網路內容及應用之傳輸有差別待遇，除非基於安全或技術支援的情形，而ISP進行差別待遇時，必須告知使用者；而在個人資料及隱私保護上，除了配合巴西既有的個資法處理資料收集、分析、處理及利用外，尚規範資訊保存與資訊所有權，對於ISP所保留有關使用者的資訊，除明訂各種隱私資料的保存期限外，也規範必須經過法院授權才能加以調閱，使用者對其資料也擁有所有權，ISP對於使用者資料必須嚴格保密；最後則是網路中介機構的責任，當發現網路上有侵害著作權之傳輸行為時，必須透過法院授權，ISP業者才能加以阻斷或刪除，而相對的，ISP業者只要遵守法院授權，便無需為網路上的侵權行為負擔連帶賠償責任，避免了業者因為用戶的侵權行為而連帶受到賠償責任。 巴西本次制訂的網際網路法律在國際上相對少見，例如其中的網路中立性規範也是屬於國際上少數將網路中立性加以明文規範的國家，對於網際網路上自由的維護可以說是非常的具有示範性。目前，國際上針對網際網路的規範模式也一直爭執未定，加強管制或放鬆管制的聲音也不斷的拉鋸，此次巴西的創新立法也可說相當具有參考性。
新加坡採取「雲端友善」政策方針，發布個人資料保護指引新加坡個人資料保護委員會（PDPC）為讓企業能妥適的遵循2012年發布的個人資料保護法（Personal Data Protection Act/PDPA），於2013年9月發布個人資料保護法（PDPA）的執行指引文件：「PDPA關鍵概念指導方針（Advisory Guidelines on Key Concepts in the PDPA）」，針對各項如何蒐集、處理及利用個人資料的要求與義務，提供細節性說明及應用範例。執行指引文件的發布，是源自於公眾在實際操作法遵要求時，所發生的執行困難、疑義和衍生的建議和意見，彙整後進行法規釋疑和舉例。此份文件的要求係立基於實用主義及「企業友善（business-friendly）」的理念，幫助機構調整業務運作流程以及妥善的遵守法律的規定。 執行指引文件提供關鍵名詞的詮釋，例如「個人資料」在PDPA裡的定義為：任何可以識別個人、不拘形式及真實性的資訊；針對「謝絕來電條款（Do not call）」的遵循方式亦有細緻化的說明；就各項不同的具體子議題，清楚的提供常識性的措施（Common-Sense Approach）供機構採用，讓法規要求合乎常理，使個人資料保護與企業因需求而對個人資料進行蒐集、利用和揭露之行為間取得衡平。 新加坡個人資料保護法（PDPA）兩大立法目的：強化個人對自己個人資料的資訊控制權；使新加坡因提供充分的安全維護機制而受企業信任，強化新加坡的經濟競爭力與地位。另外，相較於其他國家在國際傳輸上有較嚴格的限制（必須有相同等級的個人資料保護立法為傳輸前提），新加坡的法制理念是僅讓企業遵守最低限度的安全維護要求後，便能將個人資料進行國際傳輸，這樣較彈性的法制設計讓新加坡有望成為亞太地區的資料與研究中心樞紐。
智慧電表的陷阱美國及歐洲都開始引進附加通訊功能的電表（所謂智慧電表）。這一波動向也真正開始影響到日本。日本國內最大家的東京電力公司將於2010年10月開始進行智慧電表的實際驗證研究。 雖然至今只有關西電力公司與九州電力公司有引進智慧電表，但在10年之後，日本大半以上的電表會是智慧電表。 從短期來看，智慧電表就只具有使用電力的遠距抄表跟遠距截斷的功能。但是就只具有這樣的功能是不足以讓眾多目光聚焦的，它所具有的是期待在未來透過電表跟家電機器等所形成的資訊通信網絡。在目前許多企業打算就先透過網路蒐集使用電力的資訊，之後在提供新的附加服務。 這樣的動向不只是發生在電力公司，在瓦斯及自來水業界也正在發生。例如東京瓦斯公司將於2010年度起，開始實驗運作具有無限通訊功能的瓦斯表，快的話在2012年就會正式更換約1000萬台的瓦斯表。東京瓦斯公司還計畫在之後將用於瓦斯表上的通訊系統擴張到自來水表的抄表上。美國企業如IBM公司也積極投入自來水表的「智慧化」。 但是，在實際引進智慧電表時，美國發生了引進智慧電表的住戶的電費急速增加，產生了不少的訴訟，美國德州Oncor電力公司正面對這樣的訴訟，加州的PG＆E公司的顧客也正聲請相關的訴訟。 專家們指出一些會影響電費增加的原因，其中就指出因為引進智慧電表使得「正確測量出電力使用量」這也是因為美國至今所使用的電表太過老舊，無法正確的測量出正確的電力使用量，以致用戶都在付出比實際使用量要少的電費。所以在引進智慧電表測量出正確的電力使用量之後，就產生出「電費增加」的錯覺。 現在美國的電力公司主要把智慧電表用於自動抄表上，這只是利用智慧電表的第一步。若在初始階段無法得到消費者的支持，之後要推廣則會更為困難。使用電力的相關資訊在某種意義上可視為是個人資料的其中一種。隱私權的問題等與消費者保護汲汲相關的議題陸續都會出現。 美國眾議員Edward Markey在眾議院提出了電力公司要將智慧電表所測量的電力使用資訊即時提供給消費者，並有保護該資訊隱私權義務化的法案。在技術面上，有關重視資訊安全的通訊型式的討論亦蓬勃發展起來。
英國資訊委員辦公室提出人工智慧（AI）稽核框架人工智慧（Artificial Intelligence, AI）的應用，已逐漸滲透到日常生活各領域中。為提升AI運用之效益，減少AI對個人與社會帶來之負面衝擊，英國資訊委員辦公室（Information Commissioner’s Office, ICO）於2019年3月提出「AI稽核框架」（Auditing Framework for Artificial Intelligence），作為確保AI應用合乎規範要求的方法論，並藉機引導公務機關和企業組織，評估與管理AI應用對資料保護之風險，進而建構一個可信賴的AI應用環境。 AI稽核框架主要由二大面向所構成—「治理與可歸責性」（governance and accountability）以及「AI特定風險領域」（AI-specific risk areas）。「治理與可歸責性」面向，係就公務機關和企業組織，應採取措施以遵循資料保護規範要求的角度切入，提出八項稽核重點，包括：風險偏好（risk appetite）、設計階段納入資料保護及透過預設保護資料（data protection by design and by default）、領導管理與監督（leadership management and oversight）、政策與程序（policies and procedures）、管理與通報架構（management and reporting structures）、文書作業與稽核紀錄（documentation and audit trails）、遵循與確保能力（compliance and assurance capabilities）、教育訓練與意識（training and awareness）。 「AI特定風險領域」面向，則是ICO特別針對AI，盤點下列八項潛在的資料保護風險，作為風險管理之關注重點： 一、 資料側寫之公平性與透明性（fairness and transparency in profiling）； 二、 準確性（accuracy）：包含AI開發過程中資料使用之準確性，以及應用AI所衍生資料之準確性； 三、 完全自動化決策模型（fully automated decision making models）：涉及人類介入AI決策之程度，歐盟一般資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR）原則上禁止無人為介入的單純自動化決策； 四、 安全性與網路（security and cyber）：包括AI測試、委外處理資料、資料重新識別等風險； 五、 權衡（trade-offs）：不同規範原則之間的取捨，如隱私保護與資料準確性； 六、 資料最少化與目的限制（data minimization and purpose limitation）； 七、 資料當事人之權利行使（exercise of rights）； 八、 對廣泛公共利益和權利之衝擊（impact on broader public interests and rights）。 ICO將持續就前述AI特定風險領域，進行更深入的分析，並開放公眾討論，未來亦將提供相關技術和組織上之控制措施，供公務機關及企業組織進行稽核實務時之參考。