近年來透過美國國際貿易委員會(International Trade Commission,簡稱ITC)調查營業秘密盜用的案件逐年增加,從2018 年僅有2件到2021年已增加至9件,此現象可能與疫情期間大量員工離職流動有關,預期2022年會有更多員工流動的情況,也將使企業面臨更大的營業秘密盜用風險。
雖然過往熟知ITC是專利糾紛的戰場,但ITC對於構成營業秘密盜用的「不公平行為」也有管轄權。尋求ITC營業秘密盜用調查和傳統聯邦或州法院訴訟相比的好處包括:(1) ITC可管轄在發生在美國以外的營業秘密盜用行為、(2) ITC調查時間短,平均在15-18個月會做出處置、(3) 向ITC尋求救濟時間未有限制,聯邦或州法院則會要求在發現或應該發現營業秘密盜用行為起3-5年內應提出。
若ITC對於營業秘密盜用調查成立,請求人可取得排除令(exclusion order)禁止因盜用營業秘密產生的商品進入美國,也可取得制止令(cease-and-desist order)停止已在美國的被訴產品銷售。雖然ITC不能提供金錢賠償,但企業可同時向聯邦或州法院提出訴訟請求金錢賠償,且與專利案件不同,ITC關於營業秘密調查的勝利對於尋求金錢賠償的地方法院訴訟具有排他性影響(preclusive effect)。
因此,當面臨營業秘密盜用者不在美國或需要在短時間取得調查結果的情況,尋求ITC營業秘密盜用調查對企業會是有利的做法。
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中國民用航空局於2025年11月19日公布《關於推動「人工智慧+民航」高品質發展的實施意見》(关于推动“人工智能+民航”高质量发展的实施意见),旨在貫徹《國務院關於深入實施「人工智慧+」行動的意見》(国务院关于深入实施 “人工智能+”行动的意见)及《關於「人工智慧+交通運輸」的實施意見》(关于 “人工智能+交通运输”的实施意见)的要求,以加速推動AI於民用航空領域的創新與產業發展。 本文件說明,中國政府將於安全、物流、監管、建設等領域,持續推動AI驅動的創新產業發展,深化產業與AI的結合。2027年將首先實現AI於民航安全、物流之發展,預計屆時民航領域的高品質資料、基礎設施平台、產業模型演算法等AI核心要素已見成效,形成具指標性的前瞻示範案例以及具有競爭力的智慧產品與應用;而預計至2030年,民航AI治理體系與安全保障體系已逐步建立,成為民航領域發展的基礎。 本文件針對AI具發展優勢之民航領域,提出其於安全、運行、監管等層面的應用場景,例如飛機故障預測性維護、入侵物辨識、鳥情監控、航班編制、航程調度、智慧旅客服務、自動化倉儲管理、執法輔助、風險控管機制等多元應用。此外,為推動民用航空AI算力基礎設施的建設,也鼓勵建造算力與資料中心,期能建立標準化、資料共享的可信資料基礎建設。 而為指導民航單位落實AI應用,本文件亦於附件中編入《民航人工智慧應用場景參考指引》(民航人工智能应用场景参考指引),該指引中介紹發展程度較高的42個航空領域AI應用場景,說明各應用場景的基本應用概念及技術發展成熟度,以作為各單位根據自身條件制定AI導入應用策略的參考依據。
中國大陸專利局於2014年7月21日簽署「知識產權保險戰略合作協議」,落實創新驅動發展戰略中國大陸專利局與中國人民財產保險股份有限公司於2014年7月21日在北京簽署「知識產權保險戰略合作協議」,雙方將合作促進專利保險之發展。所謂專利保險係指在專利研發、專利申請、實施、讓與、使用或專利訴訟中,由於發生專利侵權的行為而提供的保險服務。然而,此次協議更包括專利保險政策擬定與政策環境營造、承保理賠流程之改善,並且試圖強化專利風險的宣導以提升企業管理專利風險的意識,最終目標是建立專利保險風險控制及分散機制。 相對於我國高科技產業於引進專利保險在分散專利風險上有正面的參考價值,但由於現行客觀環境下的條件較不完備,使得我國在推行專利保險上窒礙難行,主要原因在於法律制度的不同所產生的專利風險程度有異、無法準確計算保險標的鑑價制度等,但專利保險的概念早在1994年美國即已推出,又伴隨智慧財產權意識的高漲,各國也相繼推行,例如:英國推出的「專利申請保險」,以及日本推出的「知識產權授權金保險」等。因此,此次中國大陸亦擴大推行專利保險之政策,可謂與國際發展趨勢與整體智財法制建制有關,可供我國未來引進專利保險制度上試行之參考與討論。
美國國家安全局發布「軟體記憶體安全須知」美國國家安全局(National Security Agency, NSA)於2022年11月10日發布「軟體記憶體安全須知」(“Software Memory Safety” Cybersecurity Information Sheet),說明目前近70%之漏洞係因記憶體安全問題所致,為協助開發者預防記憶體安全問題與提升安全性,NSA提出具體建議如下: 1.使用可保障記憶體安全之程式語言(Memory safe languages):建議使用C#、Go、Java、Ruby、Rust與Swift等可自動管理記憶體之程式語言,以取代C與C++等無法保障記憶體安全之程式語言。 2.進行安全測試強化應用程式安全:建議使用靜態(Static Application Security Testing, SAST)與動態(Dynamic Application Security Testing, DAST)安全測試等多種工具,增加發現記憶體使用與記憶體流失等問題的機會。 3.強化弱點攻擊防護措施(Anti-exploitation features):重視編譯(Compilation)與執行(Execution)之環境,以及利用控制流程防護(Control Flow Guard, CFG)、位址空間組態隨機載入(Address space layout randomization, ASLR)與資料執行防護(Data Execution Prevention, DEP)等措施均有助於降低漏洞被利用的機率。 搭配多種積極措施增加安全性:縱使使用可保障記憶體安全之程式語言,亦無法完全避免風險,因此建議再搭配編譯器選項(Compiler option)、工具分析及作業系統配置等措施增加安全性。
日本健康保險擴大遠距醫療適用對象並提高支付標準日本厚生勞動省對於利用電話、視訊等資通訊機器所為之遠距醫療,因應明年修正健康保險診療報酬,提高遠距醫療服務給付項目及支付標準,為了明確適用健康保險之相關要件與規定,成立研究委員會以作成相關適用指引。隨著資通訊技術發展,利用資通訊機器所為之遠距醫療漸漸普及。在擔保醫療之安全性、必要性及有效性下,為了更進一步普及並推進適當之診療,有必要整備相關法令規定。厚生勞動省於11月設置研究委員會,預定在2018年3月底前訂定「遠距醫療適用指引(情報通信機器を用いた診療に関するガイドライン)」。 日本1948年制定之醫師法第20條規定醫師非親自診療,不得為治療等行為。此一規定迄今未修正,遠距醫療並非當時所能想像與規範。目前,厚生勞動省以函釋通知方式,對於該條之適用為相關通知與事務聯絡,以擴大遠距醫療適用之可能性。厚生勞動省於1997年第一次發出之通知(平成9年12月24日健政發第1057號厚生省健康政策局長通知),對於遠距醫療與醫師法第20條的適用關係提出基本見解,認為醫師法第20條親自診療原則規定,不一定等於直接見面診療,以代替方式而對於病患身心狀況得以獲得有用資訊下,使用遠距醫療並非違反本條親自診療規定。在本號通知「留意事項」中,對於遠距醫療之適用對象地區與病患,有以下規定:1. 初診原則上必須為面對面診療;2.直接面對面診療有困難之離島及偏遠地區;3. 對於病況穩定之病患,在確保緊急對應處理及聯絡體制下,以「別表」列舉適用之慢性疾病(例如:居家氧氣治療病患)為對象。但是本來只是例式規定的「非初診」「離島及偏遠地區」、「特定慢性疾病」,卻被解釋成限定列舉規定,導致遠距醫療適用範圍非常狹窄,變成原則禁止之情形。 直至2015厚生勞動省再發出通知(平成27年8月10日厚生勞動省事務連絡),明確非初診、離島及偏遠地區、「別表」所列舉之慢性疾病等,僅是例式規定,對象地區及病患不限於此,以及就算是初診,直接為親自診療有困難時,基於病患要求下充分考量病患有利條件下,依據醫師之判斷,活用各種可能之工具,結合社交網路服務(SNS)、視訊影像以及電子郵件等方式組合而為適當之遠距醫療。於「別表」列舉遠距醫療之九種病患對象為,居家氧氣治療病患、居家罕見疾病病患、居家糖尿病患、居家氣喘病患、居家高血壓病患、居家過敏性皮膚炎病患、褥瘡居家療養病患、居家腦血管病患以及居家癌症病患等。 2015年通知使得遠距醫療之適用對象範圍大為擴大,因此日本醫療院所積極整備資通訊設備環境。同時,厚生勞動省在2017年底提出之2018年度福祉預算中,明確修正健康保險診療報酬,提高遠距醫療之醫療服務給付項目與支付標準,使得利用遠距醫療為診療服務之利益大為提高,更加速提高遠距醫療之利用可能性。惟,前述2015年通知之內容,對於適用對象與診療內容,尚有不明確之處,因此邀集醫療、法學、遠距醫療專門等12名專家成立研究委員會,以訂定明確適用規則,防止未來對於病患造成不利益之判斷。