日本內閣閣議決定2021年最新3年期網路安全戰略
日本內閣於2021年9月28日閣議決定最新3年期《網路安全戰略》（サイバーセキュリティ戦略）。本戰略係根據網路安全基本法（サイバーセキュリティ基本法），針對日本應實施之網路安全措施進行中長期規劃。日本將從「以數位改革為基礎，推動數位轉型與網路安全」、「在網路空間朝向公共空間化與相互連繫發展下，縱觀全體以確保安全安心」、「加強風險管理措施」三大方向，推動網路安全措施。本戰略重點措施包括：
- 提升經濟社會活力，並推動數位轉型與網路安全：為達成數位改革，日本經濟社會須完成數位轉型改革。而在推動經濟社會數位化過程中，應將網路安全納入政策推動之考量。
- 實現國民得安全安心生活之數位社會：所有組織應確保完成任務，並加強風險管理措施。而數位廳將揭示並推動網路安全基本方針，以使政府提供網路安全環境保護國民與社會。
- 促進國際社會和平安定，並保障日本安全：為確保全球規模「自由、公正且安全之網路空間」，日本須制定展現該理念之國際規範，並加強國際合作。
- 推動橫向措施：在橫向措施方面，將進行中長期規劃，推動實踐性研究開發，並促進網路安全人才培育。此外，政府亦須與民間共同合作進行推廣宣傳，以強化國民對網路安全意識。
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鄭岱宜
法律研究員 編譯整理
〈サイバーセキュリティ戦略〉，内閣サイバーセキュリティセンター， https://www.nisc.go.jp/active/kihon/pdf/cs-senryaku2021.pdf（最後瀏覽日期：2021/11/15）。
蔡淑蘭，〈日本2018年7月27日發布最新3年期網路安全戰略（サイバーセキュリティ戦略）〉，科技法律研究所，2018/10，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&i=77&d=8120&no=64（最後瀏覽日期︰2021/11/12）。
江敔菲，〈日本發布網路安全相關法令問答集〉，科技法律研究所，2020/07，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&i=180&d=8481&no=64（最後瀏覽日期︰2021/11/12）。
現行促進產業升級條例第１９條之１規定，為鼓勵員工參與公司經營，並分享營運成果，公司員工以其紅利轉作服務產業增資，而取得新發行記名股票，採「面額」課徵所得稅。而依據所得基本稅額條例第１２條第１項第５款規定，對於員工「可處分日次日時價」與股票面額之間的差額部分，另計入最低稅負制課稅。 台聯黨團認為現行促產條例第十九條之一關於員工分紅配股以面額課稅規定，使不少高科技產業上市櫃公司，利用促產條例優惠，壓低員工本薪，以分紅配股吸引人才，造成營業成本低列，將薪資費用轉嫁給股東，扭曲財報，使高獲利的高科技產業和薪資紅利豐厚的科技人租稅優惠多繳稅少，造成政府稅收短缺，因而提出修改案，改由「市價的八成」課徵所得稅。立法院 經濟能源委員會初審通過修正促進產業升級條例，將員工分紅配股由「面額」改依「市價八折」課稅，上市櫃公司市價以配股發放日前一個月均價為準，未上市櫃公司則以配股發放日淨值為準，此規定 引發高科技業者反彈，並向經濟部反映。 目前員工分紅改為市價的八成課稅雖通過委員會初審，但提交下次院會討論前，須經朝野協商。經濟部表示，此案初審後尚需經過立法院政黨協商，再交由院會決定。員工分紅配股課稅方式改變，應要有配套才合宜（例如一定之緩衝期間讓業者調整員工薪資結構），若在配套未完成前就做決定，是比較不好的決策。
合成資料（synthetic data）「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。
美國專利標示不實之罰金計算美國聯邦巡迴上訴法院在2009年底於The Forest Group Inc. v. Bon Tool Co. 一案中將美國專利法35 U.S.C. § 292中關於不實專利標示(false patent marking)的懲罰金計算方式認定為罰金之計算是以每一個標示錯誤專利資訊的產品為基礎。美國專利法35 U.S.C. § 292中要求法院對專利資訊標示不實或錯誤之產品或包裝處以最高美金$500的罰金。在此案之前，許多地方法院將35 U.S.C. § 292解釋為罰金之計算是以每一次被告”決定”將產品標示不實專利資訊為基礎 (single penalty for each “decision” to falsely mark products)，不論此決定是包含一個或一整批產品。在本案中，聯邦巡迴上訴法院同意地方法院的看法認定被告Forest Group意圖藉不實專利標示企圖欺騙大眾但撤銷地方法院將罰金定為$500之判定，而將目前專利法35 U.S.C. § 292 解釋為罰金是以”每一個”標示錯誤專利資訊的產品為基礎 (penalty for false marking on a per article basis)。 為了防範日後因此案罰金計算方式而造成所謂”標示流氓”(marking trolls) 之興起，聯邦法院於其判決中特別說明其解釋並非要求法院必須將每一標示錯誤專利資訊的產品處以$500美元的罰金。因法條中之罰金是以美金$500為上限，法院有權利權衡各案例背景決定罰款金額。例如，針對大量製造但價錢低廉的產品， 法院可對每一個產品處以極少的罰金。 The Forest Group 一案是美國聯邦巡迴上訴法院第一次針對不實專利標示之罰金提出解釋，直得關注其後續引發反應。廠商也應重新檢視其產品專利標示是否有不實或錯誤之狀況以避免被控標示不實專利資訊而被處以罰款。
德國提出｢對外貿易條例｣修正草案德國聯邦經濟與能源部(Bundesministerium für Wirtschaft und Energie，BMWi)在2017年7月提出｢對外貿易條例｣(Außenwirtschaftsverordnung)修正草案，以規定基於德國的公共政策安全或基本安全利益，對於外國人(或企業)收購國內公司，在必要時得予以禁止或增加強制條件。 如果交易完成後（一）歐盟之外的收購方將直接或間接持有目標公司25％以上的表決權以及（二）出於公共秩序或安全原因有必要採取上述措施，聯邦經濟與能源部可禁止對德國公司的收購交易。 該法修正草案亦進一步規定，聯邦經濟能源部將在本法律框架下對於涉及以下（技術）領域相關企業併購案之合約談判的各方進行審查程序，以確保國家實質安全利益： 部分能源電力領域，例如：電廠控制技術、電網工程技術、電廠系統或系統操作的控制技術(供電、供氣、燃油或集中供熱等)。 部分用水領域，例如：用水控制、調配或自動化技術(飲用水供應或污水處理設施)。 訊息技術和電信軟體領域，例如：語音和數據傳輸、數據儲存系統及處理系統)。 金融和保險部門、其運營的軟體或現金系統。 涉及醫療保健軟體部門或醫院管理訊息系統、處方藥和實驗室訊息系統的運行等領域部分。 涉及運輸和交通領域內的控制系統、工廠或設施的運行、航空運輸、乘客和貨物系統、鐵路運輸、海運和內河運輸、公路運輸、公共交通或後勤物流等領域。