美國司法部(United States Department of Justice)、美國專利商標局(The United States Patent and Trademark Office)、美國國家標準與技術研究院(National Institute of Standards and Technology)於2021年12月6日共同發布「修改『標準必要專利』授權協議及司法救濟方法之政策宣言草案」(Draft Policy Statement On Licensing Negotiations And Remedies For Standards-Essential Patents Subject To Voluntary FRAND Commitments,下稱2021政策宣言草案),並徵集公眾意見,截止時間為2022年2月4日。2021政策宣言草案係在回應2021年7月9日「促進美國經濟體競爭性行政命令」(Executive Order on Promoting Competition in the American Economy)關於檢討2019年「有關『標準必要專利』司法救濟方法之政策宣言」(Policy Statement On Remedies For Standards-Essential Patents Subject To Voluntary FRAND Commitments,下稱2019政策宣言)之要求。
2021政策宣言草案揭示了兩大重點:
(一)改變SEP被侵害時,對禁制令(injunction)之核發態度
2021政策宣言草案對於「SEP被侵害時,是否核發禁制令」一事,擬回歸適用聯邦最高法院自eBay Inc. v. MercExchange, L.L.C., 547 U.S. 388 (2006)案以來,就禁制令之核發所設立之原則—(1)原告(專利權人)會因專利侵權而遭受無法填補(irreparable)的損害;(2)目前法律上之其他救濟方法,是不足以賠償專利權人所受的損害;(3)衡量專利權人及被授權人可能遭遇之困難,足認有必要進行衡平法上的救濟;(4)核發禁制令不會傷害到任何公共利益。
(二)揭示何謂符合「誠信原則」(good-faith)授權協議的指導原則
(1)雙方應以合宜態度推進授權協議:
以SEP專利權人而言,其應向潛在被授權人告知可能侵害該SEP的行為態樣;其並以「公平、合理及無歧視」(fair, reasonable, and non-discriminatory, FRAND)原則進行授權。
以SEP被授權人而言,其應於知悉以上資訊後,於商業上得被認為合理的時間內,以合宜態度推進該協議,或逕自接受該授權協議,或拒絕原要約而反向提出一合於FRAND原則之新要約(counteroffer)。其他合宜態度例如:就SEP專利權人提出進一步探詢(例如:詢問該SEP目前之專利有效性及有無侵權情形)或請求提供更具體的資訊,或建議目前雙方所遇到的授權上爭議可透過公正第三方解決。
茲有附言者,SEP專利權人在收到以上回應後,亦應「於合理的時間以合宜態度」推進授權協議,例如接受被授權人反向提出之新要約,或為使原授權協議較可被接受,再行提出一合於FRAND原則之授權條款,或回應被授權人想得知更多資訊之請求,或亦提出「可透過公正第三方解決雙方所遇到之授權紛爭」的方案等。
(2)雙方應合宜妥善解決紛爭:
如雙方因授權而生紛爭,建議尋求替代爭議解決方式(alternative dispute resolution);如仍欲透過司法解決,建議雙方就管轄法院達成合意,而非單方面擇定法院而提起訴訟。
此次徵求公眾意見的主要議題如下:
(1)2021政策宣言草案是否較可適當平衡SEP專利權人及被授權人之利益?
(2)「可申請核發禁制令」一事是否為SEP專利權人願意遵守FRAND原則的重要因素?
(3)如何提升SEP授權協議之效率及透明度?
(4)2021政策宣言草案所揭示對於SEP授權時之「誠信原則」之指導原則,可否為SEP授權協議建構良好架構?
(5)是否有潛在SEP被授權人願意及不願意接受FRAND授權協議之情形?
(6)有關單位是否曾經或應就SEP授權協議提供其他參考資訊?
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
據猶他州政府檔案存取及管理法(the Government Records Access and Management Act,簡稱GRAMA),該州選民註冊資料及投票歷史紀錄檔案屬於得公開資訊,據此,猶他州民得給付1,050元美金並填寫申請表,向政府申請取得全州選民數據庫之資料。 上開法令作為申請之依據,UTvoters.com創辦人Tom Alciere透過向該州政府申請並取得該州選民資訊後,建置該網站。透過該網站系統,任何人可查詢該州選民選舉資料。Tom Alciere指出,倘選民認為他們資訊被公布網站上並不合理,他們可以要求移除網站上的資訊,但這些資訊仍被記錄在該州數據庫中,且仍可被公開取得。 該州負責選舉主任委員Mark Thomas指出,倘能證明自身安全因資料遭公開而陷入危險,或具有某些情況如屬政府官員(例如州市長或參議員)等資料,基於安全考量,得移除數據庫之資料。 該州選民認為他們資料如同信用卡被竊一般的遭到洩漏,且不應被公開於網路;該州參議員Karen Mayne亦認為該不合理制度須做改變,政府一方面應鼓勵民眾參與投票,但非在過程中犧牲與公開選民的個人資料。 相關修正案之建議,限制該類資料僅能作為「政治」上的使用,且應排除與網路連結。若違反,則將面臨6個月以上有期徒刑及1,000美元以上之罰金。
德國聯邦資料保護暨資訊自由官聲明病人資料保護法恐違反GDPR德國聯邦資料保護暨資訊自由官(Der Bundesbeauftragte für den Datenschutz und die Informationsfreiheit,BfDI)Ulrich Kelber教授於2020年8月19日指出,2020年7月3日甫由德國議會通過的病人資料保護法(Gesetz zum Schutz elektronischer Patientendaten in der Telematikinfrastruktur; Patientendaten- Schutzgesetz, PDSG),恐違反歐盟一般資料保護規則(GDPR)。 該法規定自2021年起,健康保險業者必須向被保險人(病人),提供電子病歷(ePA)。而自2022年起,病人有權要求醫生將病人相關資料記錄於電子病歷,包括健檢結果、醫學報告或X光片、預防接種卡、孕婦手冊、兒童體檢手冊、牙科保健手冊等,而被保險人更換健康保險業者時,可要求移轉其電子病歷至新的健保公司。另外,2021年起將可透過手機,下載電子處方並至藥局領取處方藥。2022年1月1日起,將全面強制使用電子處方,病人將可透過智慧手機或平板電腦,決定他人對於電子病歷之近用權限。病人若無手機,可至健保公司查看電子病歷。依照規劃,目前電子病歷的使用仍採自願性。病人可決定保存或刪除哪些資料,以及誰可以近用該文件。自2023年起,被保險人可自願提供電子病歷資料作為研究用途,而因上述研究可處理病人資料之醫師、診所和藥劑師等,有義務確保其資料安全。 BfDI於立法過程中多次強調,在導入電子病歷使用時,病人必須可完全控制自己的資料。而該法規範僅提供病人使用部分設備,例如智慧手機或平板電腦,設定其電子病歷之存取權限,此意謂著將有一段空窗期,病人無法決定其電子病歷中各文件之存取權限。而對於電子病歷中,可否僅開放部分資料供瀏覽或存取,亦受到聯邦資料保護暨資訊自由官質疑。另外,對於無法或不想在手機或平板電腦上使用上述功能的人,本法並未進一步規定,亦即2022年起,上述病人為了能夠檢查或接受醫療,必須強迫病人控制其相關資料,但目前顯然尚缺乏相關配套。此外,以資料保護角度而言,目前電子病歷之認證程序有安全疑慮,尤其是未使用電子健康卡的替代驗證程序尚不夠嚴謹,因此命令相關單位應於2021年5月前完成改善。 電子病歷是對醫療保健改善的重要一步,因此相關健康資料保護需要符合GDPR規範水平。電子病歷雖已逐漸受到認可與重視,惟當前病人資料保護法恐無法完全保護病人資料安全。因此,BfDI將透過監管手段,確保健康保險公司不會因提供電子病歷而違反GDPR。
英國資訊委員辦公室推出資料分析工具箱協助組織檢視資料保護情形英國資訊委員辦公室(Information Commissioner's Office, ICO)於今(2021)年2月17日推出資料分析工具箱(data analytics toolkit)供所有考慮對個人資料進行資料分析的組織使用,旨在幫助組織駕馭人工智慧(Artificial Intelligence, AI)系統對個人權利所可能帶來的挑戰。 ICO表示,越來越多的組織使用AI來完成特定任務,例如使用軟體自動發現資料集(data sets)的模式,並藉此進行預測(predictions)、分類(classifications)或風險評分(risk scores),組織在使用個人資料進行資料分析時,納入資料保護的概念是至關重要的,除符合法律要求外,也能增強民眾對技術的信任與信心。 使用ICO的資料分析工具箱時,首先會詢問組織所適用的法律,並引導至相對應的頁面,並透過合法性(lawfulness)、問責與治理(accountability and governance)、資料保護原則(data protection principles)以及資料主體權利(data subject rights)等一系列的問題瞭解組織的資料保護情形,在回答所有問題之後,工具箱將產生一份報告,提供組織關於資料保護的建議,提高組織資料保護的法令遵循程度。 ICO強調,組織應該要在個人資料處理的過程中考量報告中所提及的建議,並向組織的資料保護長(Data Protection Officer, DPO)徵詢其意見,在組織委託、設計與實施資料分析時落實個人權利與自由的保障。
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。