日本經濟產業省於2022年2月4日公告修正「大學與研究機關敏感技術出口管理指引」(安全保障貿易に係る機微技術管理ガイダンス(大学・研究機関用))。該指引係依據外匯與外貿法(外国為替及び外国貿易法,下稱外為法)及其行政命令訂定,用以協助大學與研究機關,建立符合出口管制法規之內控制度,防止關鍵技術外流。
經產省於2021年11月18日公告修正外為法第55條之10第1項授權訂定之行政命令「出口人法遵標準省令」(輸出者等遵守基準を定める省令の一部を改正する省令),強化「視同出口」(みなし輸出)行為管制之要件明確性。經上述行政命令修正,日本居民位於外國政府支配下,或其行動係經外國政府與組織指示,而受到外國政府與組織強烈影響之情形,視同非日本居民,向其提供敏感技術需申請出口許可。本次指引修正即以此為基礎配合調整相關內容,重點如下:
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
為促進電信市場競爭與服務之普及,在2012年12月28日美國公佈FCC12-161命令,而透過該項命令,預計未來不論機組人員、亦或是旅客於商業客機、自用客機內,使用網路服務的比例將會提升。FCC認為此舉不僅可滿足消費者對無所不在(Ubiquitous)網路的需求外,亦可促後使經濟成長與創造就業機會。 其實,早於2001年,美國政府就透過同步軌道的方式(Geostationary-Orbit)開放網路服務,但在設置上必須設置多個地球站(earth station),而FCC所命名的Earth Stations Aboard Aircraft(ESAA),則延續過去設置於車輛、船舶之技術,在飛機外部安裝接收器,以和衛星固定業務(fixed satellite service)作為骨幹,使乘客手機透過例如Wifi技術取得網路服務;至於,在頻段的使用上,相較過去以非有害干擾為前提,ESAA則有明確之規定:下傳(downlink)頻率之選擇是依循車輛、船舶執行相同服務的規定、並考量將經過不同國域與領海,故選擇該10.95-11.2 GHz、11.45-11.7 GHz與11.7-12.2 GHz,以符合美國、國際頻譜配置;上傳(uplink)的頻率則是基於不受雙向干擾之情況下,選擇14.0-14.5 GHz頻段。 現階段,FCC為積極促進該業務發展,不僅允許航空公司與寬頻業者皆可提供服務外,亦建立一套管制架構,以保護飛航網路不受干擾、確保地面無線電服務能正常運作,並且,為減少行政資源與促進服務普及,FCC簡化業者申請流程,最多僅需原來時間的一半。雖然, FCC針對技術、執照的發放有詳細的規範,但尚未對旅客使用VOIP服務(Eg:Line、Skype)做任何規範,而這是FCC未來推廣該服務之隱憂。儘管如此,該服務推展確實可便利遊走各國間之旅客,但對於想在飛機上享受片刻寧靜的人而言,能普及使用Wifi可真是喜憂參半的消息。
美國第二大連鎖商信用卡資料外洩美國第二大連鎖商塔吉特(Target)在12月19日正式發出郵件通知客戶,表示公司資訊系統因遭駭客入侵,從2013年11月27日至12月15日期間內的刷卡記錄可能遭竊,約莫共4千萬筆,遭竊內容包含姓名、卡號、卡片到期日和卡片驗證碼。目前美國的塔吉特連鎖店推出全面9折的優惠來挽回消費者的信心,並對資料外洩的個別民眾提供免費的信用監督作為補償。 每當資安事件發生時,所有防毒軟體公司及資安管理服務都會跳出來大肆評論,並宣稱這是因為沒有購買自家資安服務或產品的關係,但在塔吉特事件,此番事後諸葛的批判方式顯然不再行得通。 塔吉特的資訊系統先前接受過檢驗,完全符合「支付卡產業資料安全標準(PCI DSS)」,有專家評析不太可能是在銷售點管理(POS)設備上(指擁有收銀、進銷存作業功能的機器)植入惡意軟體,比較可能是從授權與結算的交換系統竊取資料。 塔吉特的信用卡資料外洩事件,引發了一連串的訴訟案件及犯罪調查,目前加州提起了兩件團體訴訟、奧勒岡州一件,損害賠償額估計高於5百萬美元;另外,目前至少有四州的州檢察長(Attorney General)展開了聯合調查,直接要求塔吉特配合提出信用卡資料遭竊事件的相關資訊,民眾和調查機關最關注的在於塔吉特何時得知資料遭竊事件的發生、花了多久時間進行應變以及是否有盡到立即通知當事人的義務。同時間,從塔吉特流出去的數百萬筆信用卡和簽帳卡資料已經開始在黑市中販售每筆價格20至100美元不等。
美國國家標準暨技術研究院規劃建立「人工智慧風險管理框架」,並徵詢公眾對於該框架之意見美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)為管理人工智慧對於個人、組織以及社會所帶來之風險,於2021年7月29日提出將建立「人工智慧風險管理框架」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)之規畫並徵詢公眾意見,截止日為9月15日,並預計於10月發布正式報告。 依照NIST說明,公眾所建議之人工智慧風險管理框架,可促進人工智慧之可信賴性,其中包含如何應對並解決人工智慧於設計、發展及使用過程中所遭遇之「精確度」(accuracy)、「可解釋性」(explainability)、「偏見」(bias)等議題。此外,上開管理框架預計為非強制性、供企業自願性使用於人工智慧設計、發展、使用、衡量及評估之人工智慧標準。 依現有公眾意見徵詢結果,其中DeepMind公司建議於人工智慧設計初期,必須預先構思整體系統之假設是否符合真正社會因果關係。舉例言之,當設計一套可預測民眾健保需求程度之系統時,如輸入參數僅考量民眾於醫療上的花費,將使僅有可負擔較高醫療費用之民眾被歸類為健保需求程度較高者,從而導致健保制度排擠經濟負擔程度較差之公民,故在設計系統時,應從預先設定之假設事實反面(counter-factual)思考並驗證是否會產生誤差或公平性之問題(例如預先思考並驗證「醫療費用支出較低之民眾是否即可被正確歸類為健保需求度低之民眾」)。惟進行上述驗證需要大量社會資料,因此DeepMind也建議NIST應建立相關機制,使這些社會資料可以被蒐集、使用。 此外,亦有民眾建議管理框架應有明確之衡量方法以及數值指標,以供工程界遵循。同時鑒於人工智慧發展極為快速,未來可能有不同於以往之人工智慧類型出現,故亦建議NIST應思考如何在「建構一套完整且詳細之人工智慧治理框架」與「保持人工智慧治理框架之彈性與靈活性」之間取得平衡。 最後,目前也有許多徵詢意見指出,許多人工智慧治理之目標會相互衝突。舉例言之,當NIST要求人工智慧系統應符合可解釋性,則人工智慧公司勢必需要經常抽取人工智慧系統中之「數據軌跡」(audit logs),惟數據軌跡可能被認為是使用者之個人資料,因此如何平衡或完善不同治理框架下之目標,為未來應持續關注之議題。