防疫也須防弊！美國加州檢察總長針對醫療照護機構遭受勒索軟體攻擊提出適當措施與事故通報指引
由於近日頻傳醫院遭受勒索軟體攻擊（ransomware attacks），美國加州檢察總長於2021年8月24日發布官方公告（bulletin）：在加州州法「醫療資訊保密法」（Confidentiality of Medical Information Act, CMIA）與聯邦法「健康保險可攜與責任法」（Health Insurance Portability and Accountability Act of 1996, HIPAA）規範下，蒐集、處理和利用醫療健康資料的醫療照護機構，有採取適當措施與事故通報的義務，以維護醫療健康資料保密性。
針對「採取適當措施」的內容，美國加州檢察總長於本次官方公告中，提出明確指引（guidance）：醫療照護機構須至少採取下列5項防範措施（preventive measures），以避免勒索軟體威脅：
- 確保所有存取醫療健康資料的作業系統與軟體，均升級至最新版本；
- 安裝防毒軟體，並維護其運作；
- 定期為員工舉辦教育訓練，包含教導員工不要點擊可疑網址和防範釣魚電子郵件（phishing email）；
- 限制員工下載、安裝和運作未經批准的軟體；
- 維護和定期測試資料備份與救援計畫，以便於事故發生時，控制對資料和系統的影響範圍及程度。
此外，針對「資料外洩事故通報義務」（breach notification obligations），美國加州檢察總長指出：依據「加州民法」（California Civil Code）第1798.82條，擁有或經授權使用含有個人資料的「電腦化資料」（computerized data）的醫療照護機構，於發生，或可合理確信發生，影響超過500位加州居民的資料外洩事故時，即負有將該事故通報檢察總長辦公室的義務。
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李宗儒
副法律研究員 編譯整理
STATE OF CALIFORNIA DEPARTMENT OF JUSTICE OFFICE OF THE ATTORNEY GENERAL, Attorney General Rob Bonta Calls for Full Compliance with State Health Data Privacy Laws, Aug. 24, 2021, https://oag.ca.gov/news/press-releases/attorney-general-rob-bonta-calls-full-compliance-state-health-data-privacy-laws (last visited Sep. 16, 2021).
STATE OF CALIFORNIA DEPARTMENT OF JUSTICE OFFICE OF THE ATTORNEY GENERAL, BULLETIN: Obligation to Proactively Reduce Vulnerabilities to Ransomware Attacks and Requirements Regarding Health Data Breach Reporting, Aug. 24, 2021, https://oag.ca.gov/system/files/attachments/press-docs/2021AUG24%20Ransomware%20Bulletin.pdf (last visited Sep. 16, 2021).
Jill McKeon, CA Attorney General Calls Out Unreported Healthcare Data Breaches, HEALTHITSECURITY, Aug. 27, 2021, https://healthitsecurity.com/news/ca-attorney-general-calls-out-unreported-healthcare-data-breaches (last visited Sep. 16, 2021).
CYBERSECURITY AND INFRASTRUCTURE SECURITY AGENCY [CISA], Alert (AA20-302A) Ransomware Activity Targeting the Healthcare and Public Health Sector, Oct. 28, 2020, https://us-cert.cisa.gov/ncas/alerts/aa20-302a (last visited Sep. 16, 2021).
邱曉麗，〈加州消費者隱私保護法修正法案重點說明〉，資策會科技法律研究所，2021/03，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&i=180&d=8630&no=64（最後瀏覽日：2021/09/16）。
詹世榕，〈美國衛生暨福利部於09年8月公布關於醫療資訊外洩通知義務之暫行最終規則〉，資策會科技法律研究所，2009/11，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&i=40&d=3167&no=64（最後瀏覽日：2021/09/16）。
歐盟執委會於2020年11月10日對Amazon發佈反托拉斯調查之初步調查結果，針對其2019年7月之首次調查提出調查意見書（Statement of Objections, SO），認定Amazon使用大量非公開賣家資料，減少自身作為零售商之競爭風險，相關可能違反歐盟運作條約（TFEU）第102條禁止濫用市場主導地位。 歐盟於2019年7月17日對Amazon展開首次反托拉斯調查。Amazon作為平台，具有雙重身分，第一個身分是作為零售商，在網站上銷售商品；第二個身分是作為平台商，提供第三方賣家銷售商品的市場。因此歐盟認為Amazon在平台上收集價格或活動統計資料，將調查Amazon和第三方賣家的標準協議中，是否允許Amazon分析賣家的買賣統計資料？以及第三方賣家使用「黃金購物車」（Buy Box）的機制為何？ 歐盟執委會調查說明，Amazon作為平台，可以大量使用第三方賣家資料，例如訂購及發貨數量、賣家收入、報價次數、物流資料、賣家表現評價、消費者索賠資訊等。然而相關統計數字及資料進入Amazon業務自動化系統，使Amazon零售業務可以大量使用上述非公開資料，以調整自身產品零售報價和業務決策，降低自身作為零售商的市場競爭風險。 此外，歐盟執委會認為，Amazon的「黃金購物車」和「Prime label」機制，使平台上的第三方賣家必須選擇使用Amazon物流、倉儲和售後服務（Fulfillment by Amazon, FBA），才能取得平台的「黃金購物車」和「Prime label」標章，才可能增加產品搜尋曝光度、交易成功率，進而提高銷售量（據統計，Amazon平台超過八成之交易是透過黃金購物車完成）。因此導致消費者大多選擇購買曝光度高、也就是使用Amazon物流的賣家，形成賣家之間的不公平競爭。歐盟執委會後續將啟動第二輪調查，且未言明結束調查時間。
英國股權式群眾募資簡介－以近期監管規則發展為中心 英國通訊管理局決定擴張防止「不正當銷售」（mis-selling）的規定鑑於頻寬市場以及電信市場的競爭愈趨炙熱，不肖資通訊業者對於弱勢消費者，透過詐騙或其他不適當銷售手法而獲利的案例也層出不窮。爰此，英國通訊管理局（Office of Communication/ Ofcom）在2007年2月8日，決定擴張防止固網電信業者對消費者「不正當銷售」（mis-selling）的規範內容（General Condition）。 「不正當銷售」指的是電信公司或其雇員，利用不受歡迎或者非法的銷售產品技巧所從事的相關市場活動。其中最嚴重的銷售方式，又以「砰一聲」（slamming）的銷售行為，最令人詬病。因為該銷售行為是在未經消費者明示同意、或者未使其獲得足夠知識與資訊下，逕自將提供的服務轉換到另一家公司。例如：轉換服務提供者，但並未通知你；通知轉換服務提供者，但未經你同意；所簽約的服務與提供的服務不盡相同；銷售人利用使你倍感壓力的方式來銷售服務等等，均屬誤賣行為。 此次的規則擴張，在規範對象上也會納入那些使用用戶迴路的服務提供者。Ofcom認為在日益激勵的市場競爭下，這些擴張規則有助於消費者權益，並能保護他們免受不適當的銷售活動干擾，更可確保消費者追求更好消費標的市場信心。
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局（European Patent Office, 下稱EPO）於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧（Artificial Intelligence, AI）與機器學習（Machine Learning, ML）的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項，然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明，例如：神經網路、遺傳演算法、支援向量機（Support Vector Machines, SVM）、K-Means演算法、核迴歸和判別分析，不論它們是否能夠藉由數據加以訓練，此類運算模型和演算法本身，因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中，EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形，說明可否具備發明技術特徵： （一）可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳，此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵（例如：影像邊緣、像素數值）的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類，屬於分類演算法的技術應用。 （二）可能不具技術性 根據文字內容進行分類，本身不具技術目的，而僅是語言學的目的（T 1358/09） 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類，但未說明所產生分類的技術用途，亦被認定本身不具技術目的，即使該分類演算法的數據價值高（例如：穩健性）（T 1784/06）。 在新版審查指南中亦指出，當分類方法用於技術目的，其產生之訓練集（training set）和訓練分類器（training the classifier）的步驟，則能被視為發明的技術特徵。 近年來，人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中，無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等，隨著人工智慧和機器學習技術快速發展，新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準，EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術，將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」