淺談美國與日本遠距工作型態之營業秘密資訊管理
資訊工業策進會科技法律研究所
2022年05月18日
根據2021年5月日本總務省所公布之《遠距工作資安指引》第5版,近年來隨著科技的進步,遠距工作在全球越來越普及,過去將員工集中在特定辦公場所的工作型態更是因為COVID-19帶來的環境衝擊,使辦公的地點、時間更具有彈性,遠距工作模式成為後疫情時代的新生活常態。
因應資訊化時代,企業在推動遠距工作時,除業務效率考量外,更需注意資安風險的因應對策是否完備,例如員工使用私人電腦辦公時要如何確保其設備有足夠的防毒軟體保護、重要機密資訊是否會有外洩的風險等。 本文將聚焦在遠距工作型態中,因應網路資安管控、員工管理不足,所產生的營業秘密資訊外洩風險為核心議題,研析並彙整日本於2021年5月由日本總務省所公布之《遠距工作資安指引》第5版[1],以及美國2022年3月針對與遠距工作相關判決Peoplestrategy v. Lively Emp. Servs.之案例[2]內容,藉此給予我國企業參考在遠距工作模式中應注意的營業秘密問題與因應對策。
壹、遠距工作之型態
遠距工作是指藉由資訊技術(ICT Information and Communication Technology),達到靈活運用地點及時間之工作方式。以日本遠距工作的型態為例,依據業務執行的地點,可分為「居家辦公」、「衛星辦公室辦公」、「行動辦公」三種:
1.居家辦公:在居住地執行業務的工作方式。此方式因節省通勤時間,是一種有效兼顧工作與家庭生活的工作模式,適合如剛結束育嬰假而有照顧幼兒需求的員工。
2.衛星辦公室(Satellite Office)辦公:在居住地附近,或在通勤主要辦公室的沿途地點設置衛星辦公室。在達到縮短通勤時間的同時,可選擇優於居住地之環境執行業務,亦可在移動過程中完成工作,提高工作效率。
3.行動辦公:運用筆記型電腦辦公,自由選擇處理業務的地點。包含在渡假村、旅遊勝地一邊工作一邊休假之「工作渡假」也可歸類於此型態。
貳、遠距工作之風險及其對策
遠距工作時,企業內外部資訊的交換或存取都是透過網際網路執行,對於資安管理不足的企業來說,營業秘密資訊可能在網路流通的過程中受到惡意程式的攻擊,或是遠距工作的終端機、紀錄媒體所存入的資料有被竊取、遺失的風險。例如商務電子郵件詐欺(Business Email Compromise,簡稱BEC)之案例,以真實CEO之名義傳送假收購訊息,藉此取得其他公司之聯絡資訊。近年來BEC的攻擊途徑亦增加以財務部門等資安意識較薄弱的基層員工為攻擊對象的案例[3]。
由於員工在遠距工作時,常使用私人電腦或智慧型手機等終端機進行業務資料流通,若員工所持有的終端機資安風險有管控不佳的情況,即有可能被間接利用作為竊取企業營業秘密資訊之工具。例如2020年5月日本企業發生駭客從私人持有之終端機竊取員工登入企業内網的帳號密碼,再以此做為跳板,進入企業伺服器非法存取企業之營業秘密資訊,造成超過180家客戶受到影響[4]。
關於遠距工作網路資安的風險對策,在技術層面上,企業可使用防毒軟體或電子郵件系統的過濾功能,設定遠距工作之員工無法開啟含有惡意程式的檔案,或是透過雲端服務供應商代為控管存取資料之驗證機制,使遠距工作的過程中不用進入企業内網,可直接透過雲端讀取資訊。另外,建議企業將資訊依照重要程度作機密分級,並依據不同分級採取不同規格的保密措施。例如將資料分成「機密資訊」、「業務資訊」、「公開資訊」 三個等級[5],屬營業秘密、顧客個資等機密資訊者,應採取如臉部特徵辨識、雙重密碼認證等較高規格的保密措施[6]。在內部制度面上,企業則可安排定期遠距工作資安教育訓練、將可疑網站或郵件資訊刊登在企業電子報、公告提醒員工近期資安狀況;甚至要求員工在連結企業内網或雲端資料庫時,須使用資安管理者指定的方法連結,未經許可不得變更設定。
除上述網路資安的風險外,員工管理問題對於企業推動遠距工作是否會導致營業秘密資訊洩漏有關鍵性的影響。因此,企業雇主與員工在簽訂保密協議時,雙方皆需要清楚了解營業秘密保護的標準。以美國紐澤西州Peoplestrategy v. Lively Emp. Servs.判決為例,營業秘密案件的裁判標準在於企業是否已採取合理保密措施[7]。如果企業已採取合理保密措施,而員工在知悉(或應該知悉)有以不正當手段獲得營業秘密之情事,則企業有權要求該員工承擔營業秘密被盜用之賠償責任[8]。在本案中,原告Peoplestrategy公司除了要求員工須簽屬保密協議外,同時有採取保護措施,禁止員工將公司資訊存入筆記型電腦,並且要求員工離職時返還公司所屬之機密資訊,並讀取資訊的過程中,系統會跳出顯示提醒員工有保密義務之通知,故法院認定原告有採取合理的保護措施,保護機密資訊的秘密性[9]。與之相反,Maxpower Corp. v. Abraham案例中,原告僅採取一項最基礎的保密措施(設置電腦設備讀取權限並要求輸入密碼),且與其員工簽訂保密協議中缺乏強調保密之重要性、未設立離職返還資訊之程序,故法院認定原告所採取之管控機制未能達到合理保密措施[10]之有效性。
藉由前述兩件判決案例,企業在與員工簽屬保密協議時,應向員工揭露企業的營業秘密保密政策,並說明希望員工如何適當處理企業所屬的資訊,透過定期的教育訓練宣導機制,以及員工離職時再次提醒應盡之保密義務。理想上,企業應每年與員工確認保密協議內容是否有需要配合營運方向、遠距工作模式調整,例如員工因為遠距工作使工作時間、地點的自由度增加,是否會發生員工接觸或進一步與競爭對手合作的情形。對此,企業應該在保密協議中訂立禁止員工在企業任職期間出現洩露公司機密或為競爭對手工作之行為[11]。
參、結論
以上概要說明近期美國和日本針對遠距工作時最有可能產生營業秘密資訊管理風險的網路資安問題、員工管理問題。隨著後疫情時代發展,企業在推動遠距工作普及化的過程中,同時也面臨到營業秘密管控的問題,以下以四個面向給予企業建議的管控對策供參。
(一)教育宣導:企業可定期安排遠距工作資安教育訓練,教導員工如何識別釣魚網站、BEC等網路攻擊類型,並以企業電子報、公告提醒資安新聞。另外,規劃宣導企業營業秘密保密政策,使員工清楚應盡的保密義務,以及如何適當處理企業的資訊。
(二)營業秘密資訊管理:企業應依照資訊重要程度作機密分級,例如將資訊分成「機密資訊」、「業務資訊」、「公開資訊」三個等級,對於機密資訊採取如臉部特徵辨識、雙重密碼等較嚴謹的保密措施。其中屬於秘密性高的營業秘密資訊則採取較高程度的合理保密措施,以及對應其相關資料應審慎管理對應之權限、存取審核。
(三)員工管理:企業在最理想的狀況下,應每年與員工確認保密協議的約定內容是否有符合業務營運需求(例如遠距工作應執行的保密措施),並確保員工知悉要如何有效履行其保密義務。要求員工在處理營業秘密資訊時,使用指定的方式連結企業内網或雲端資料庫、禁止員工在職期間或離職時,在未經許可之情況下持有企業的營業秘密資訊。
(四)環境設備管理:遠距工作時在技術管理上最重要的是持續更新資安防護軟體、防火牆等阻隔來自於外部的網路攻擊,避免直接進入到企業內部網站為原則。同時,需確認員工所持有的終端機是否有資安風險管控不佳的風險、以系統顯示提醒員工對於營業秘密資訊應盡的保密義務。
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[1]〈遠距工作資安指引〉第5版,總務省,https://www.soumu.go.jp/main_sosiki/cybersecurity/telework/ (最後瀏覽日:2022/04/27)。
[2]Karol Corbin Walker, Krystle Nova and Reema Chandnani, Confidentiality Agreements, Trade Secrets and Working From Home, March 11, 2022, https://www.law.com/njlawjournal/2022/03/11/confidentiality-agreements-trade-secrets-and-working-from-home/ (last visited April 27, 2022).
[3]同前揭註1,頁99。
[4]同前揭註1,頁103。
[5]同前揭註1,頁73。
[6] Amit Jaju ET CONTRIBUTORS, How to protect your trade secrets and confidential data, The Economic Times, March 05, 2022, https://economictimes.indiatimes.com/small-biz/security-tech/technology/how-to-protect-your-trade-secrets-and-confidential-data/articleshow/90010269.cms (last visited April 27, 2022).
[7]Sun Dial Corp. v. Rideout, 16 N.J. 252, 260 (N.J. 1954). Karol Corbin Walker et al., supra note 2 at 3.
[8]18 U.S.C. §1839(5). Karol Corbin Walker et al., supra note 2 at 3.
[9]Peoplestrategy v. Lively Emp. Servs., No. 320CV02640BRMDEA, 2020 WL 7869214, at *5 (D.N.J. Aug. 28, 2020), reconsideration denied, No. 320CV02640BRMDEA, 2020 WL 7237930 (D.N.J. Dec. 9, 2020).
Karol Corbin Walker et al., supra note 2 at 3.
[10]Maxpower Corp. v. Abraham, 557 F. Supp. 2d 955, 961 (W.D. Wis. 2008)
Karol Corbin Walker et al., supra note 2 at 3.
[11]Megan Redmond, A Trade Secret Storm Looms: Six Steps to Take Now, JDSUPRA, March 07, 2022, https://www.jdsupra.com/legalnews/a-trade-secret-storm-looms-six-steps-to-6317786/ (last visited April 27, 2022).
.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} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告,探討人工智慧(Artificial Intelligence, AI)在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響,分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處,但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性(Vulnerability),進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括:「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」,以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中,廣泛應用AI可能導致模型風險上升,因某些模型難以驗證、監控及修正,且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外,在大型語言模型(Large Language Model, LLM),大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性,使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型(Pre-trained Model)中,金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉,進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源,模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰,包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測,評估現行金融政策框架是否充分,並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形,並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外,主管機關可考慮利用監督科技(SupTech)及監管科技(RegTech)等AI驅動工具強化監管效能,以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。
中國大陸推出「網絡文化經營單位」內容自審制度中國大陸文化部於日前頒布「網絡文化經營單位內容自審管理辦法」,要求「網絡文化經營單位」配置內容審核人員、建立內容管理制度。就其提供的數位産品、內容服務進行自我審核,以確保內容之合法性。 據中國大陸文化部表示,本次辦法的制定,亦是為了落實其國務院轉變政府職能、簡政放權的政策方向。特別在網路音樂、行動遊戲上,期待能透過企業自律機制,達到市場的有效管理。然而,由辦法中規定「按照法規規章規定應當報文化行政部門審查或者備案的網絡文化産品及服務,自審後應當按規定辦理」看來,此項「內容自審機制」暫時不會取代任何現有審批、備案制度。至於未來運作經驗的累積,相關規範是否會有所調整,以確實達到行政審批事項的下放、簡化目標,仍有待持續追蹤觀察。 此辦法預計於2013年12月1日起施行。未來相關內容審核工作,須透過經中國大陸文化行政部門培訓、考核,取得「內容審核人員證書」的人員進行。同時,在內容管理制度上,企業必須規範內容審核工作職責、標準、流程,保障內容審核人員獨立審核權限,並在內容管理制度完成制定後,報請所在地文化行政部門備案。對於台灣業者而言,在辦法施行後,應留意其合作之大陸「網絡文化經營單位」,是否符合上述規範,以避免對其產品拓展產生不利影響。
美國白宮發佈「AI應用監管指南」十項原則美國白宮科技政策辦公室(Science and Technology Policy, OSTP)在2020年1月6日公布了「人工智慧應用監管指南(Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Applications)」,提出人工智慧(AI)監管的十項原則,此份指南以聯邦機構備忘錄(Memorandum for the Heads of Executive Departments and Agencies)的形式呈現,要求政府機關未來在起草AI監管相關法案時,必須遵守這些原則。此舉是根據美國總統川普在去(2019)年所簽署的行政命令「美國AI倡議」(American AI Initiative)所啟動的AI國家戰略之一,旨在防止過度監管,以免扼殺AI創新發展,並且提倡「可信賴AI」。 這十項原則分別為:公眾對AI的信任;公眾參與;科學誠信與資訊品質;風險評估與管理;效益與成本分析;靈活性;公平與非歧視;揭露與透明;安全保障;跨部門協調。旨在實現三個目標: 一、增加公眾參與:政府機關在AI規範制定過程中,應提供公眾參與之機會。 二、限制監管範圍:任何AI監管法規實施前,應進行成本效益分析,且機關間應溝通合作,建立靈活的監管框架,避免重複規範導致限制監管範圍擴大。 三、推廣可信賴的AI:應考慮公平性、非歧視性、透明性、安全性之要求,促進可信賴的AI。 這份指南在發佈後有60天公開評論期,之後將正式公布實施。白宮表示,這是全球第一份AI監管指南,以確保自由、人權、民主等價值。
美國華府行政管理與預算辦公室頒布Open Data政策備忘錄之執行指導綱要美國華府行政管理與預算辦公室(Office of Management and Budget)頒布執行M-13-13 Open Data政策備忘錄之指導綱要(Supplemental Guidance on the Implementation of M-13-13 “Open Data Policy-Managing Information as an Asset”),目的在於澄清問題及提供執行細節以協助政府部門實施執行命令第13642號及M-13-13 Open Data政策備忘錄。透過實踐本指導綱要,各政府部門將能確保用以盤點、管理及開放資料的基礎設施之完備,進而開創因開放資料所產生之價值。 資料在依據本綱要進行盤點時,主管機關必須一併予以分級,其近用層級(Access Levels),區分為公開(Public)、限閱(Restricted Public)、非公開資料(Non-public)。資料公開前會經過完整之隱私權保護及資訊安全事項檢視,無違反相關法律和政策規範者,始釋出予大眾。 針對備忘錄之五項執行要求,本指導綱要即分為五項對應指導,介紹如下: 1.建立及維運大型資料盤點目錄:目的在使聯邦政府部門建立清楚且完整之資料資產目錄,而在製作盤點目錄後,必須持續改進、維護資料,並以擴展、豐富、開放三種面向來評估檢視盤點目錄之成熟度。 2.建立及維運公開資料清單:為增進資料查詢之容易度及可用性,各部門須篩選上述資料盤點目錄中屬於公開層級或可以被公開之資料,並建立及發布公開資料清單,作為盤點目錄之子目錄,使民眾得以知悉現有公開資料,及接續地將被公開之資料。各部門基於裁量權,亦可決定是否列入限閱或非公開資料資產,使民眾能知悉該筆資料之存在以及近用該資料之程序。 3.建立用戶參與資料釋出程序:此程序將提供資料用戶參與促進資料釋出及認定釋出之優先順序。由關鍵的資料用戶來幫助聯邦政府認定資料資產價值,而被認定最高價值之資料將優先、快速釋出。 4.當資料無法釋出時,須以文件證明:政府部門必須確認資料經過完整之隱私權保護及資訊安全事項檢視,無違反相關法律和政策規範者,才能公開資料。當認定資料涉及違反上述規範時,則須以文件證明其諮詢該政府部門中所設之法律顧問單位(Office of General Counsel)或同類單位後之決定,再依據三種資料近用資層級予以分類。 5.指導綱要中要求列出各部門應該負責管理資訊之窗口。 原定11月1日為完備上述基礎設施建置之最後期限,然為因應美國自10月1日起聯邦政府關門,特寬限延期至11月30日;在11月30日後,各部門將於每季報告執行進展,而部門開放資料之績效將被列為跨部門優先追蹤對象。