日本修訂《教育資訊安全政策指引》以建構安全的校園ICT環境

  日本文部科學省於2022年3月發布「教育資訊安全政策指引」(教育情報セキュリティポリシーに関するガイドライン)修訂版本,該指引於2017年10月訂定,主要希望能作為各教育委員會或學校作成或修正資訊安全政策時的參考,本次修訂則是希望能具體、明確化之前的指引內容。本次修訂主要內容如下。

(1)增加校務用裝置安全措施的詳細說明:

充實「以風險為基礎的認證」(リスクベース認証)、「異常活動檢測」(ふるまい検知)、「惡意軟體之措施」(マルウェア対策)、「加密」(暗号化)、「單一登入的有效性」(SSOの有効性)等校務用裝置安全措施內容敘述。

(2)明確敘述如何實施網路隔離與控制存取權的相關措施:

對於校務用裝置實施網路隔離措施,並將網路分成校務系統或學習系統等不同系統,若運用精簡型電腦技術(シンクライアント技術)則可於同一裝置執行網路隔離。另外,針對校務用裝置攜入、攜出管理執行紀錄,並依實務運作調整控制存取權措施,例如安全侵害影響輕微者則可放寬限制以減輕管理者負擔。

相關連結
相關附件
你可能會想參加
※ 日本修訂《教育資訊安全政策指引》以建構安全的校園ICT環境, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8816&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/08/08)
引註此篇文章
你可能還會想看
世界經濟論壇發布「融合實境中的共同承諾:促進未來網路治理」白皮書

世界經濟論壇(World Economic Forum, WEF)2024年11月19日發布「融合實境中的共同承諾:促進未來網路治理」(Shared Commitments in a Blended Reality: Advancing Governance in the Future Internet)白皮書,說明進入虛實整合的融合實境(Blended Reality, BR)時代,需取得社會共識並進行治理,透過倡導以人為本的網路治理框架並促進多方參與,以平衡技術創新與社會期待之間的差距,使網際網路持續進步。 融合實境是由延展實境(Extended Reality)、AI、物聯網(Internet of Things)、6G網路、區塊鏈等新興技術驅動而形成,融合數位與實體。現行網路治理因橫跨不同司法管轄區而有分散與破碎問題,且技術標準間之矛盾或規範落差阻礙全球協作,恐不利因應BR發展所帶來之挑戰。因此,WEF藉此白皮書提出下列8項核心承諾與目標,強調安全、包容及可持續性之發展,期望作為全球共同之治理承諾以應對挑戰: 1. 尊重人權:保障數位與實體空間中的基本人權,促進個人尊嚴、自主性及包容性。 2. 問責:明確各方責任,建立透明有效的問題解決機制。 3. 協作安全(collaborative safety):透過多方利害關係人協作加強對弱勢群體的保護並制定安全標準。 4. 資產所有權:應確保數位和實體資產的來源、真實性及相關權利保護。 5. 負責任的資料治理:透過教育與研究等方式,促進學術、政府、企業與社會間之知識共享,並建立隱私及安全機制,保障資料治理。 6. 教育與研究:支持普及科技教育和推動開放式研究,促進全球科技共享。 7. 無障礙(accessibility):改善基礎設施及多元工具的發展,以確保科技在社會各層面之平等使用與普及化。 8. 永續性:平衡經濟效益與社會及環境影響,建立長期永續發展模式。 .Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em}

用ChatGPT找法院判決?從Roberto Mata v. Avianca, Inc.案淺析生成式AI之侷限

用ChatGPT找法院判決?從Roberto Mata v. Avianca, Inc.案淺析生成式AI之侷限 資訊工業策進會科技法律研究所 2023年09月08日 生成式AI是透過研究過去資料,以創造新內容和想法的AI技術,其應用領域包括文字、圖像及影音。以ChatGPT為例,OpenAI自2022年11月30日發布ChatGPT後,短短二個月內,全球月均用戶數即達到1億人,無疑成為民眾日常生活中最容易近用的AI科技。 惟,生成式AI大量使用後,其中的問題也逐漸浮現。例如,ChatGPT提供的回答僅是從所學習的資料中統整歸納,無法保證資料的正確性。Roberto Mata v. Avianca, Inc.案即是因律師利用ChatGPT撰寫訴狀,卻未重新審視其所提供判決之正確性,以致後續引發訴狀中所描述的判決不存在爭議。 壹、事件摘要 Roberto Mata v. Avianca, Inc.案[1]中,原告Roberto Mata於2019年8月搭乘哥倫比亞航空從薩爾瓦多飛往紐約,飛行過程中膝蓋遭空服員的推車撞傷,並於2022年2月向法院提起訴訟,要求哥倫比亞航空為空服員的疏失作出賠償;哥倫比亞航空則主張已超過《蒙特婁公約》(Montreal Convention)第35條所訂之航空器抵達日起兩年內向法院提出損害賠償之請求時效。 R然而,法院審理過程中發現原告訴狀內引用之六個判決無法從判決系統中查詢,進而質疑判決之真實性。原告律師Steven A. Schwartz因而坦承訴狀中引用的六個判決是ChatGPT所提供,並宣稱針對ChatGPT所提供的判決,曾多次向ChatGPT確認該判決之正確性[2]。 貳、生成式AI應用之潛在風險 雖然運用生成式AI技術並結合自身專業知識執行特定任務,可能有助於提升效率,惟,從前述Roberto Mata v. Avianca, Inc.案亦可看出,依目前生成式AI技術之發展,仍可能產生資訊正確性疑慮。以下彙整生成式AI應用之8大潛在風險[3]: 一、能源使用及對環境危害 相較於傳統機器學習,生成式AI模型訓練將耗費更多運算資源與能源。根據波士頓大學電腦科學系Kate Saenko副教授表示,OpenAI的GPT-3模型擁有1,750億個參數,約會消耗1,287兆瓦/時的電力,並排放552噸二氧化碳。亦即,每當向生成式AI下一個指令,其所消耗的能源量相較於一般搜尋引擎將可能高出4至5倍[4]。 二、能力超出預期(Capability Overhang) 運算系統的黑盒子可能發展出超乎開發人員或使用者想像的隱藏功能,此發展將會對人類帶來新的助力還是成為危險的阻力,則會隨著使用者之間的相互作用而定。 三、輸出結果有偏見 生成式AI通常是利用公開資料進行訓練,若輸入資料在訓練時未受監督,而帶有真實世界既存的刻板印象(如語言、種族、性別、性取向、能力、文化等),據此建立之AI模型輸出結果可能帶有偏見。 四、智慧財產權疑慮 生成式AI進行模型訓練時,需仰賴大量網路資料或從其他大型資料庫蒐集訓練資料。然而,若原始資料來源不明確,可能引發取得資料未經同意或違反授權條款之疑慮,導致生成的內容存在侵權風險。 五、缺乏驗證事實功能 生成式AI時常提供看似正確卻與實際情形不符的回覆,若使用者誤信該答案即可能帶來風險。另外,生成式AI屬於持續動態發展的資訊生態系統,當產出結果有偏誤時,若沒有大規模的人為干預恐難以有效解決此問題。 六、數位犯罪增加與資安攻擊 過去由人工產製的釣魚郵件或網站可能受限於技術限制而容易被識破,然而,生成式AI能夠快速建立具高度說服力的各種擬真資料,降低詐騙的進入門檻。又,駭客亦有可能在不熟悉技術的情況下,利用AI進一步找出資安弱點或攻擊方法,增加防禦難度。 七、敏感資料外洩 使用雲端服務提供商所建立的生成式AI時,由於輸入的資料存儲於外部伺服器,若要追蹤或刪除有一定難度,若遭有心人士利用而導致濫用、攻擊或竄改,將可能產生資料外洩的風險。 八、影子AI(Shadow AI) 影子AI係指開發者未知或無法控制之AI使用情境。隨著AI模型複雜性增加,若開發人員與使用者未進行充分溝通,或使用者在未經充分指導下使用 AI 工具,將可能產生無法預期之風險。 參、事件評析 在Roberto Mata v. Avianca, Inc.案中,法院關注的焦點在於律師的行為,而非對AI技術使用的批判。法院認為,隨著技術的進步,利用可信賴的AI工具作為協助用途並無不當,惟,律師應踐行其專業素養,確保所提交文件之正確性[5]。 當AI科技發展逐漸朝向自主與獨立的方向前進,仍需注意生成式AI使用上之侷限。當個人在使用生成式AI時,需具備獨立思考判斷的能力,並驗證產出結果之正確性,不宜全盤接受生成式AI提供之回答。針對企業或具高度專業領域人士使用生成式AI時,除確認結果正確性外,更需注意資料保護及治理議題,例如建立AI工具合理使用情境及加強員工使用相關工具之教育訓練。在成本能負擔的情況下,可選擇透過企業內部的基礎設施訓練AI模型,或是在訓練模型前確保敏感資料已經加密或匿名。並應注意自身行業領域相關法規之更新或頒布,以適時調整資料使用之方式。 雖目前生成式AI仍有其使用之侷限,仍應抱持開放的態度,在技術使用與風險預防之間取得平衡,以能夠在技術發展的同時,更好地學習新興科技工具之使用。 [1]Mata v. Avianca, Inc., 1:22-cv-01461, (S.D.N.Y.). [2]Benjamin Weiser, Here’s What Happens When Your Lawyer Uses ChatGPT, The New York Times, May 27, 2023, https://www.nytimes.com/2023/05/27/nyregion/avianca-airline-lawsuit-chatgpt.html (last visited Aug. 4, 2023). [3]Boston Consulting Group [BCG], The CEO’s Roadmap on Generative AI (Mar. 2023), https://media-publications.bcg.com/BCG-Executive-Perspectives-CEOs-Roadmap-on-Generative-AI.pdf (last visited Aug. 29, 2023). [4]Kate Saenko, Is generative AI bad for the environment? A computer scientist explains the carbon footprint of ChatGPT and its cousins, The Conversation (May 23, 2023.), https://theconversation.com/is-generative-ai-bad-for-the-environment-a-computer-scientist-explains-the-carbon-footprint-of-chatgpt-and-its-cousins-204096 (last visited Sep. 7, 2023). [5]Robert Lufrano, ChatGPT and the Limits of AI in Legal Research, National Law Review, Volume XIII, Number 195 (Mar. 2023), https://www.natlawreview.com/article/chatgpt-and-limits-ai-legal-research (last visited Aug. 29, 2023).

國際能源總署發布「二氧化碳封存資源及其開發」手冊,協助能源部門及利害關係人了解地質封存效益、風險及社會經濟相關考量

國際能源總署(International Energy Agency, IEA)於2022年12月發布「二氧化碳封存資源及其開發」手冊(CO2 storage resources and their development: An IEA CCUS Handbook),概述地質封存之效益、風險與社會經濟相關考量,並補充2022年度7月份的碳捕捉、利用及封存(Carbon Capture, Utilization and Storage, CCUS)法律和監管框架。該手冊架構可分為九個章節,重要章節包含:碳封存資源概述、碳封存開發生命週期、評估階段開發、風險管理、商業化、以及提供具體建議予決策者或私營部門。 由於CCUS涉及複雜管理及營運模式,IEA為決策者確立五個總體行動,簡述如下:(1)識別封存資源並提供必要資料:現有的地質資料是寶貴的起點,政府可以將現有資料數位化並建置資料庫,便於私部門獲取資訊。(2)確保法律與管制框架符合CCUS需求:政府應全面盤點既有法制體系是否到位,並應解決下列幾個關鍵問題:碳封存特定責任與風險、建立明確與適當的許可流程、地下孔隙空間的所有權、案場管理要求(如監控、關閉等)。(3)制定支持碳封存的政策:如將CCUS納入國家能源及氣候計畫、制定CCUS路線圖以協調發展策略、進行全面資源評估、制定獎勵措施(如獎勵資金、稅收抵免、可交易的憑證、鼓勵降低成本的創新計畫、風險緩解措施、碳定價等)。(4)支持先驅者並促進投資:產業先驅者時常面臨發展尚未成熟的開發環境或法制體系,因此建議政府得給予先驅者特定的獎勵措施。(5)支持發展CCUS的技術、專業能力:鼓勵石化與天然氣產業朝向CCUS轉型,如提供相關知識並培養相關技術,支持持續就業並避免人才流失等。

紐西蘭隱私專員辦公室「揭露涉及隱私案件之機關名稱」政策生效

  紐西蘭隱私專員辦公室日前針對「是否及如何揭露涉及隱私案件之機關(公務機關或非公務機關)名稱」發布政策;該政策自2014年12月1日起生效。   根據紐西蘭1993年隱私法的規定,隱私專員可決定公開有助於貫徹隱私法立法意旨的資訊等;只要符合此規定,原則上隱私專員也可揭露涉及所調查隱私案件之機關名稱。據此,紐西蘭隱私專員辦公室即於日前針對是否及如何揭露上述機關名稱制定並公布政策。   須說明的是,即使機關確有違法情事,其名稱亦不必然會被揭露,如果有法律上原因或有理由認定不適揭露時,則隱私專員將不會簽署授權揭露之文件。   根據該政策,如機關違反隱私法之行為將導致難以回復之損害、其行為將導致嚴重之後果、該機關被認定為故意違反法律、揭露機關名稱有利於公益,或存在不揭露機關名稱將導致同領域、產業之其他機關受到不合理之牽連或不利益等情形時,則違反機關之名稱較可能被揭露。反之,如果僅屬單一事件、機關之行為較不至於致不利影響,或存在揭露機關名稱反不利於公益等情形時,則機關名稱則較可能不會被揭露。

TOP