美國財政部外國資產控制辦公室(The US Department of the Treasury’s Office of Foreign Assets Control, OFAC)於2021年9月21日更新並發布了與勒索軟體支付相關之制裁風險諮詢公告(Updated Advisory on Potential Sanctions Risks for Facilitating Ransomware Payments)。透過強調惡意網絡活動與支付贖金可能遭受相關制裁之風險,期待企業可以採取相關之主動措施以減輕風險,此類相關之主動措施即緩減風險之因素(mitigating factors)。
該諮詢認為對惡意勒索軟體支付贖金等同於變相鼓勵此種惡意行為,故若企業對勒索軟體支付,或代替受害企業支付贖金,未來則有受到制裁之潛在風險,OFAC將依據無過失責任(strict liability),發動民事處罰(Civil Penalty制度),例如處以民事罰款(Civil Money Penalty)。
OFAC鼓勵企業與金融機構包括涉及金錢存放與贖金支付之機構,應實施合規之風險管理計畫以減少被制裁之風險,例如維護資料的離線備份、制定勒索事件因應計畫、進行網路安全培訓、定期更新防毒軟體,以及啟用身分驗證協議等;並且積極鼓勵受勒索病毒攻擊之受害者應積極聯繫相關政府機構,例如美國國土安全部網路安全暨基礎安全局、聯邦調查局當地辦公室。
美國國防部於2020年6月17日發布「國防太空戰略」(Defense Space Strategy),作為確保美國維持其太空戰略優勢的發展藍圖。國防部長Mark T. Esper指出,一個安全、穩定且開放的太空領域是美國用以支持其國家安全、繁榮科學發展的基礎,然而在各國太空技術競逐之下,太空已儼然成為新的作戰領域(warfighting domain),對此美國應針對政策、策略、任務、投資、能力與專業等面向實施全面性的改革,「國防太空戰略」擘劃出美國如何在接下來的10年內達成其確保美國太空戰略優勢的目標。 「國防太空戰略」提出三大目標:首先,國防部將支持並捍衛美國在太空中的軍事行動自由(freedom of operations),並遏止任何具有敵對意圖的使用以維持美國的太空優勢;其次,美國太空軍(U.S. Space Force)將運用其先進的國防太空技術優勢以協助美國及其盟友的太空軍事行動,並支持民間與商用太空技術產業發展;最後,美國將與盟友共同維持太空領域的穩定,防止任何侵略性的太空活動、建構國際公認的太空行為準則,並支持美國在太空交通與長期外太空活動的領導地位。 為了達成上述三大目標,「國防太空戰略」提出四個優先行動方向,分別為:(1)藉由太空軍的組織改造整合資源,以應對敵對勢力的太空軍事行動並建立全面性的太空軍事優勢。(2)提升作戰層次,整合太空軍事力量包含任務、情報、技能與人員於國家與國際聯合軍事行動當中。(3)提升國際對於太空潛在威脅的重視,推動國際太空行為準則以打造太空戰略環境。(4)透過情報共享、研發與採購(research, development, and acquisition, RD&A)與盟友、合作夥伴、產業及其他政府部門合作,提出對於國家太空政策與國際太空行為準則的建議。
解析生技製藥研發成果涉及智慧財產保護之新課題 美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代,巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存,「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。 美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性,美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC),讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類,並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享,會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式,各資料版本會被強制整合為特別形式,但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失,對研究產生不利的限制。有鑑於此,為更有效益的應用巨量資料,Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake),此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中,目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。 與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data),保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料,減少資源上處理數據的必要,讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性:1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake,該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時,可協助維持資料的來源與真實性,並得以不同形式的醫療數據進行分析項目,例如患者再住院可能性的預測分析。 但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險,尤其是醫療保健領域,因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得,因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障,在建立安全的Data Lake之前,必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。