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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今年11月17日到19日為期三天的第五屆「智慧城市世界大會展覽(Smart City Expo World Congress)-都會平台(Urban Platforms):串聯資料數據以及城市之間的連結」於西班牙巴塞隆納舉行。該大會凝聚了世界500個城市、450個參展單位,以及400位講者於一堂,主要觸及了城市如何因應大量成長的數據、從新的管理方式中,要如何以及在哪裡得到價值,以及在加速城市中的都會平台過程中,要付出什麼樣的代價等議題。 今年度的大會展覽令人耳目一新的創新作品包括:綠色環保無人駕駛小公車、提醒視力受損者,道路上有障礙物的智慧應用程式、能夠辨識在範圍內的射擊,並且精準地指出事件發生地點的麥克風系統,還有其他諸如無人飛機、物流和都會區內遞送服務等等創意新點子。 「智慧城市」一詞,意味著一個能夠合於未來發展的都會,同時轉變為一個可以在提升資源以及能源效率的同時,還能夠減少對於生態衝擊的環境。而歐洲的智慧城市發展,主要是在「歐洲2020戰略」(Europe 2020)中,由歐盟執行委員會所實施的「歐洲創新夥伴計畫」(The European Innovation Partnership, EIP)帶領歐洲倡議都會平台於以下三個交互運作的活動以及發展:(一)以城市需求為導向的發展,使得能快速地適應都會平台;(二)由備忘錄(Memorandum of Understanding, MoU)所鞏固的供給導向發展;(三)在信任的基礎上所建立的標準化導向發展。 歐盟於2011年6月公布的「智慧城市與社群歐洲創新夥伴計畫」(The European Innovation Partnership on Smart Cities and Communities, EIP-SCC)目的是為了要將城市、企業與市民結合起來,共同藉由永續的解決方案,來改善都會城市現有的問題,並提升城市的整體生活。此計畫期許以資通訊科技(Information and Communication Technology, ICT)、能源與交通管理的結合,共同提出創新的解決方案,為今日歐洲城市面對來自於環境、社會與健康等挑戰進行解套,計畫發展核心包含開放資料(Open Data)、商業模式(Business Models)、政策與法規(Policy and Regulation)、能源效率與低碳解決方案(Energy Efficiency and Low Carbon Solutions)、財政金融與採購(Finance and Procurement)、都會移動(Urban Mobility)、能源整合網絡(Integrated Energy Networks)等。 從歐盟所發展的大戰略計畫,到今年第五年的「智慧城市世界大會展覽」,明顯嶄露出歐盟在積極推動經濟發展的同時,帶著永續環境的思維,這是之所以歐盟能持續引領歐洲,甚至世界未來發展趨勢的關鍵原因。
馬來西亞通過修正《個人資料保護法》馬來西亞個人資料保護委員會(Personal Data Protection commissioner,下稱個資保護委員會)於2023年度收受與個人資料(下稱個資)濫用、外洩相關申訴案件數量達779件,成長數量令人憂心。為確保對於個資保護規範能與國際標準發展同步,並加強個資遭洩漏時即時採取應變措施等相關政策,以解決前述憂心狀況,數位部(Ministry of Digital)於2024年7月10日提出《個人資料保護法》(Personal Data Protection Act 2010, PDPA)修正案,並於同年7月16日經下議院(Dewan Rakyat,馬來語直譯)表決通過。 本次PDPA修正重點包含: 1.設立個資保護官(data protection officer, DPO)制度:強制要求蒐集、處理、利用個資之資料控管者(data controller),及受資料控管者委託而實質處理個資之資料處理者(data processor),均需指派個資保護官。 2.擴張對於敏感性個資(sensitive personal data)定義:與個人身體、生理或行為特徵相關之技術處理所生個資(即生物辨識資料),皆屬之。 3.制訂個資外洩通報制度:強制要求發生個資外洩時須通報個資保護委員會,以及可能受到任何重大損害之個資當事人,惟對於「重大損害」尚未有明確定義。 4.導入資料可攜性:在遵守技術可行性(technical feasibility)與資料格式相容性(data format compatibility)之情境下,允許資料控管者之間在當事人要求下進行資料傳輸。 5.資料處理者的合規遵循義務:舊法僅要求資料控管者須遵守PDPA所規定的安全原則(security principle);新法則擴及要求資料處理者亦有安全原則之合規遵循義務。 6.提高罰則:舊法對於違反個資保護原則者,最高僅得處300,000馬幣和/或2年監禁;新法提高罰則最高得處1,000,000馬幣和/或最高3年監禁。 7.跨境傳輸規範修正:原則允許資料控管者將個資傳輸至馬來西亞以外,惟應採取適當措施確認及確保資料接收方保護個資之水準與馬來西亞個資法程度相當;並將跨境白名單制度調整為黑名單制度,不得傳輸至政府公布黑名單所列地區。 馬來西亞數位部本次修正PDPA,彰顯該國政府對個資保護之重視,惟關於任命個資保護官資格要求、個資外洩通報重大程度標準等細部規範,則仍須待修正案通過後,經個資保護委員會發布相關指引再行釐清。
英國對人類生殖及胚胎法案之檢討進行公眾諮議英國政府於 8 月 16 日宣布,對 1990 年所公布人類生殖及胚胎法案( the Human Fertilisation and Embryology Act 1990, the HFE Act )之檢討,展開公眾諮議活動,本項諮議活動將持續至今年 11 月 25 日。 本項諮議活動,源自於英國政府意識到該項法案雖然為英國的人類胚胎相關技術的研發提供了穩健的法制基礎,但隨著科技的進步,該項法律早已跟不上時代的腳步,甚至形成阻礙;有鑑於此,英國政府於 2004 年 1 月公布檢討上述法案,這項檢討包括預定在 2005 舉行公眾諮議活動( consultation ),希望夠過公眾參與獲得各界對上述法案的批評與建言,一方面建立公眾對相關科技的信心,一方面檢視該法是否仍適合英國 21 世紀初期的需求,並其建立一套為社會廣泛所接受的規範架構。本項諮詢的主要議題,包括了為醫療目的而選取胚胎之相關管控規範、供研究目的用之胚胎的定義與 粒線體遺傳疾病( mitochondrial disease )研究之規範。 根據英國健康部在其網站上發表的文件指出,這項檢討希望參酌科技的進展、社會態度的轉變、國際相關科技的發展與對可確實有效之法規的需求。 這項活動引起了英國下議院科技委員會( the House of Commons Science and Technology Committee )對生殖科技( reproductive technologies )與相關法律的注意,並對此做出回應。科技委員會建議,未來的修正應不會對胚胎重新定義,而是將焦點放在何種胚胎適合移植,何種胚胎可提供研究。委員會更建議,因粒腺體遺傳疾病研究,而造成基因結構改變之細胞成為胚胎的一部份的情形,應加以禁止。
新加坡網路安全局發布人工智慧系統安全指南,以降低AI系統潛在風險新加坡網路安全局(Cyber Security Agency of Singapore, CSA)於2024年10月15日發布人工智慧系統安全指南(Guidelines on Securing AI Systems),旨在強化AI系統安全,協助組織以安全之方式運用AI,降低潛在風險。 該指南將AI系統生命週期分成五個關鍵階段,分別針對各階段的安全風險,提出相關防範措施: (1)規劃與設計:提高AI安全風險認知能力,進行安全風險評估。 (2)開發:提升訓練資料、模型、應用程式介面與軟體庫之供應安全,確保供應商遵守安全政策與國際標準或進行風險管理;並辨識、追蹤及保護AI相關資產(例如模型、資料、輸入指令),以確保AI開發環境安全。 (3)部署:適用標準安全措施(例如存取控制、日誌記錄),並建立事件管理程序。 (4)運作與維護:持續監控AI系統的輸入和輸出,偵測異常與潛在攻擊,並建立漏洞揭露流程。 (5)壽命終期:應根據相關行業標準或法規,對資料與模型進行適當之處理、銷毀,防止未經授權之存取。 CSA期待該指南發布後,將有助於預防供應鏈攻擊(supply chain attacks)、對抗式機器學習攻擊(Adversarial Machine Learning attacks)等安全風險,確保AI系統的整體安全與穩定運行。