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」。
紐西蘭科學與創新大臣Steven Joyce與食品安全大臣Nikki Kaye,於今年(2014)4月16日宣佈該國將設置食品安全科學研究中心以因應食品安全危機。該中心預計於本年底前建成並投入使用,該國政府和產業界每年將聯合資助至少紐西蘭幣500萬元。該中心是為了促進、協調和提供食品安全科學與研究,並將提供食安相關科研補助,主要聚焦於涉及公共利益的食品安全科學和研究活動,涵蓋食品的整個價值鏈。 包括: 1.生物、化學、物理和放射性的食品安全風險; 2.與食品添加物質相關的風險; 3.食品安全的風險評估、管理及與公眾的良好溝通; 4.與國際科學界和現有的國際研究平臺展開合作。 紐西蘭食品安全科學研究中心起因自去年紐西蘭發生濃縮乳清蛋白受汙染事件,嚴重影響該國畜牧業外銷,為防範類似事件再發生,去年底政府研究報告指出29項改善目標,其中即包括設立該中心。 該中心成立後首先將徵求合作對象。紐西蘭商業、創新與就業部,初級產業部兩部會於2014年4月16日聯合發布合作意向徵求通知,有意承辦或者加盟中心的研究機構可以參加競標。商業、創新與就業部之科學委員會將負責遴選合作對象,得參加5月末食品安全科學研究中心合作研討會。同時,將徵求食安相關科研補助專案。兩部會在7月初,將向前述入選者發佈提案募集通知,特別鼓勵聯合提出專案申報書,後續將由獨立專家組成的委員會對其進行評估,最後由科學委員會做出補助決定。
強化AI安全防線:八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室(国家サイバー統括室)於2026年3月5日,代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」(Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations)之國際文書(下稱本文書),並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局(Australian Signals Directorate,簡稱ASD)之澳洲網路安全中心(Australian Cyber Security Centre,簡稱ACSC)主導訂定,主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織,揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性,並就AI開發或採購階段,組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家,除了日本與澳洲以外,也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時,應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環,同時評估產品或服務之整體生命週期風險,不應著重於單一技術,而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌,包括特定關係事業者、活用AIBOM(AI物料清單,主要用來記錄AI模型相關資產與資訊,提供快速定位與管控AI問題模型功能)或SBOM(軟體物料清單,主要記錄軟體相依元件,用於漏洞管理與供應鏈透明度)、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險,進行漏洞管理,以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類:AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施(含硬體),以及第三方服務,本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險,其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面,以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外,本文書也針對各類風險提出可行的因應方法,例如: 1.數據面:需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面:需從可信來源取得透明模型,實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面:需做完整性驗證、元件審核,並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面:需確認設備無惡意內容,並在網路中適當分區。 5.第三方服務面:需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說,日本已意識到國家網路安全治理下,針對AI、機器學習的安全,不單是模型安全,而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書,不僅強化國際合作,同時建立供應鏈網路安全共識,因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰,從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法,作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作,提升國家網路安全治理之作法,值得我國未來借鏡參考。
日本經產省公布零售電力業指引修正案,以配合電力市場新制度之實施日本經濟產業省2018年9月公布《零售電力業指引》 (電力の小売営業に関する指針,以下稱「本指引」)修正案。 本次主要修正方向為零售電力業者購買電力時若有以下情形,應如何於電源結構表上說明供用電戶參考:(1)跨區調度電力:同年10月開始,零售電力業者若需跨區調度電力,改由日本電力交易所使用「間接競拍」(間接オークション)分配電力容量。故本指引配合規定,原則上以跨區調度取得之電力歸類於電源結構表的「電力交易所」中;(2)使用非化石價值證書:本指引規定,若零售電力業者自日本電力交易所購得非化石價值證書,可於電源結構表中標示使用非化石價值證書之電力配比,並註明如:「本公司販售之受再生能源躉購費率制度(FIT)補助之電力,係使用再生能源限定之非化石價值證書,具有以再生能源發電之實質價值。」;(3)販售特定電源方案:若零售電力業者提供用電戶特定的電源方案,本指引建議業者在製作電源結構表時,應先扣除總電量中特定電源方案之電量後,再計算餘下電量及配比,並註明如:「本公司向部分用戶販售內含水力發電20%以上之特定電源方案,其他非以特定電源方案進行銷售的電源結構請參考圖表。」若未先扣除再計算,也應在表中註明總電量中內含特定電源方案銷售之電量數據。(4)標示電力產地:若零售電力業者以電力產地做為賣點,可依電力來源於電源結構表中標示「自產自消」或「○○地域產電力」。
爭議多時的日本P2P軟體Winny開發者,獲無罪判決確定日本著名的P2P(Peer to Peer)檔案共享軟體Winny因有侵害著作權法之公開傳輸權之爭議,兩名利用該軟體的使用者於2003年11月被日本群馬地檢起訴。隔年5月Winny軟體開發者「金子勇」因涉嫌構成幫助犯,被京都地檢起訴。全案歷經2006年京都地裁一審之有罪判決、2009年大阪高裁二審判決逆轉無罪、而檢方再上訴日本最高裁判所等程序。檢方於日前撤回上訴,並於2011年12月20日經最高裁判所裁定維持大阪高裁無罪判決,全案定讞。 大阪高裁認為,軟體的開發者未必能認識使用者會將軟體使用在非法目的上,難謂構成幫助之行為,因此,開發者本身對軟體的非法使用並不需要負責。不法行的情形應該是軟體開發者去鼓勵使用者利用軟體進行非法行為。 金子勇在20日召開記者會表示,網路上下載未經授權著作的問題還很多,將竭力解決相關問題,對自己之前開發的軟體而引起之相關侵權訴訟感到遺憾,並呼籲使用者誤濫用Winny,以實現更好的資訊社會。 而日本「電腦軟體著作權協會」(the Association of Copyright for Computer Software)向來致力於著作權之保護工作,協會對此結果表示並不否定P2P技術本身的價值中立性,但是將來會與相關著作權保護團體攜手合作,對於類似Winny的共享軟體之非法侵害,持續推動應對之策,並運用各種手段實現著作權受保護之健全環境。