西班牙個資監管機關(Agencia Española de Protección de Datos, AEPD)於2022年5月3日增加健康和個人資料保護有關的關注領域。觀2021年,計有680件與健康資料相關之爭議案件,與2020年相比增長了75%,又因健康資料為特殊類型之個人資料,故更應嚴加保障。
該領域的內容適用於公民、資料控制者、資料保護專業人員、健康中心或製藥行業等,共分六小節:
一、第一小節概述了與健康資料有關的權利,解釋了歐盟一般個人資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)第9條及西班牙當地規範有關處理健康資料定義、如何行使醫療記錄近用權(Right to access),以及與醫學研究相關的問題,其中規定了患者在使用資料和臨床文件方面權利和義務、在近用權被拒絕情況下如何向AEPD申訴、臨床病史保留及刪除權利之限制等。
二、第二小節重點介紹AEPD公布的相關報告和指南,包括勞資關係中之個人資料保護指南,及有關臨床病史、臨床試驗等相關主題之報告。
三、第三小節則著重在AEPD於新型冠狀病毒肺炎(COVID-19)爆發後,製作大量與COVID-19相關之聲明文件及法律報告,故在此彙整相關資料,以協助落實個人資料之保障。
四、第四小節健康研究和臨床試驗,其中彙編了相關指南,以及規範臨床試驗和其他臨床研究以及藥物安全監視所涉個人資料保護行為準則。
五、第五小節講述與健康狀況有關之申訴、賠償紀錄部分,其中包括AEPD收到多項涉及已故患者直系親屬近用醫療記錄之權利或醫療專業人員非法獲取臨床病史和醫療記錄之投訴。
六、第六小節側重於醫療組織洩露個人資料議題,概述了資料控制者之義務以及為確保遵循GDPR而應採取之措施,另強調以特殊方式處理健康資料之活動,如電子健康紀錄、物聯網醫療所使用之行動裝置或雲端等存取設備,皆存在外洩之風險因子。
在2013年的國際資訊安全會議(RSA Conference)上,資安專家紛紛表示,將Big Data技術應用於資訊安全分析的項目上,確實可以幫助企業建立更佳的情勢判斷能力,但在實際執行過程中是一大挑戰。 資安廠商如RSA和賽門鐵克公司,在會議上表示目前的策略是透過新的數據匯集、比對和分析協助企業篩選、過濾結構化和未結構化資料的威脅指標,這是傳統的特徵偵測(signature-based)安全工具無法做到的。 不像傳統的安全手段著重於阻斷攻擊,新的技術強調偵測並立即回應違犯行為,也就是提前遏止任何違犯行為,協助企業作全面性的偵測而不擔心有所遺漏。 由於越來越多的美國政府機關和民間企業遭受到針對性和持續性的攻擊,巨量資料技術的應用需求激增。企業內部都累積著大量的數據和多元的數據種類,而需要動新技術來保護這些數據資料免於惡意人士或對手的竊取或其他侵害行為。企業應該要因應實際面臨的威脅和所獲悉的威脅情報來建立安全模型,取代部署特定產品和外圍系統的防禦。 美國無論是政府機關或民間企業都被捲入了不對稱戰爭-對手是武器精良、準備充分並有嚴密組織的網路敵人。 「駭客只需要攻擊成功一次,但我們必須每次都是成功的」賽門鐵克的總裁deSouza表示。「因此與其專注的在阻擋所有威脅,更好的辦法是使用巨量資料技術偵測侵入行為並消解之」。而在會議中資安專家都肯認至少從理論上來說,以巨量資料技術強化資訊安全是很好的想法。 不過另有其他的說法,金融服務企業LSQ的首席安全及法務主管皮爾遜認為,許多人的電腦紀錄檔和所有的電子裝置都早就被侵入滲透了,這才是問題所在。他表示,目前現存的SIEM(安全性資訊及事件管理)工具可以讓企業聚集來自許多個安全設備的巨量登錄數據整合在同一系統內,但真正的問題是,SIEM工具必須要有能力分析數據並找出關聯性,如此才能偵測到駭客入侵的前兆證據和真實的入侵行為,這和彙整數據是不同的兩件事。許多企業所面臨的問題不是缺乏數據資料,而是要如何為資訊安全的目的建立關聯規則和應用方式,以有效率的方式找出有用的巨量數據並進行分析,和留下可供進行訴訟使用的證據。
因應使用「生成式AI(Generative AI)」工具的營業秘密管理強化建議2024年7月1日,美國實務界律師撰文針對使用生成式AI(Generative AI)工具可能導致的營業秘密外洩風險提出營業秘密保護管理的強化建議,其表示有研究指出約56%的工作者已經嘗試將生成式AI工具用於工作中,而員工輸入該工具的資訊中約有11%可能包含公司具有競爭力的敏感性資訊或客戶的敏感資訊,以Chat GPT為例,原始碼(Source Code)可能是第二多被提供給Chat GPT的機密資訊類型。系爭機密資訊可能被生成式AI工具提供者(AI Provider)用於訓練生成式AI模型等,進而導致洩漏;或生成式AI工具提供者可能會監控和存取公司輸入之資訊以檢查是否有不當使用,此時營業秘密可能在人工審查階段洩漏。 該篇文章提到,以法律要件而論,生成式AI有產生營業秘密之可能,因為營業秘密與著作權和專利不同之處在於「發明者不必是人類」;因此,由生成式 AI 工具協助產出的內容可能被視為營業秘密,其範圍可能包括:公司的內部 AI 平台、基礎的訓練算法和模型、輸入參數和輸出結果等。惟基於目前實務上尚未有相關案例,故生成式AI輸出結果在法律上受保護的範圍與條件仍需待後續的判例來加以明確。 實務專家提出,即使訴訟上尚未明確,企業仍可透過事前的管理措施來保護或避免營業秘密洩露,以下綜整成「人員」與「技術」兩個面向分述之: 一、人員面: 1.員工(教育訓練、合約) 在員工管理上,建議透過教育訓練使員工了解到營業秘密之定義及保護措施,並告知向生成式AI工具提供敏感資訊的風險與潛在後果;培訓後,亦可進一步限制能夠使用AI工具的員工範圍,如只有經過培訓及授權之員工才能夠存取這些AI工具。 在合約方面,建議公司可與員工簽訂或更新保密契約,納入使用生成式AI的指導方針,例如:明確規定禁止向生成式AI工具輸入公司營業秘密、客戶數據、財務信息、未公開的產品計劃等機密資訊;亦可增加相關限制或聲明條款,如「在生成式AI工具中揭露之資訊只屬於公司」、「限制公司資訊僅能存儲於公司的私有雲上」等條款。 2.生成式AI工具提供者(合約) 針對外部管理時,公司亦可透過「終端使用者授權合約(End User License Agreement,簡稱EULA)」來限制生成式AI工具提供者對於公司在該工具上「輸入內容」之使用,如輸入內容不可以被用於訓練基礎模型,或者該訓練之模型只能用在資訊提供的公司。 二、技術方面: 建議公司購買或開發自有的生成式AI工具,並將一切使用行為限縮在公司的私有雲或私有伺服器中;或透過加密、防火牆或多種編碼指令(Programmed)來避免揭露特定類型的資訊或限制上傳文件的大小或類型,防止機密資訊被誤輸入,其舉出三星公司(Samsung)公司為例,三星已限制使用Chat GPT的用戶的上傳容量為1024位元組(Bytes),以防止輸入大型文件。 綜上所述,實務界對於使用生成式AI工具可能的營業秘密風險,相對於尚未可知的訴訟攻防,律師更推薦企業透過訴訟前積極的管理來避免風險。本文建議企業可將前述建議之作法融入資策會科法所創意智財中心於2023年發布「營業秘密保護管理規範」中,換言之,企業可透過「營業秘密保護管理規範」十個單元(包括從最高管理階層角色開始的整體規劃建議、營業秘密範圍確定、營業秘密使用行為管理、員工管理、網路與環境設備管理、外部活動管理,甚至是後端的爭議處理機制,如何監督與改善等)的PDCA管理循環建立基礎的營業秘密管理,更可以透過上述建議的做法(對單元5.使用管理、單元6.1保密約定、單元6.4教育訓練、單元7.網路與環境設備管理等單元)加強針對生成式AI工具之管理。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
美國白宮發布兩則行政命令,旨為強化美國於量子資訊科學與技術之技術優勢,並推動關鍵技術部署與商業化,以因應相關威脅美國白宮於2026年6月22日發布總統行政命令第14412號《強化國家因應先進密碼攻擊能力》(Securing the Nation Against Advanced Cryptographic Attacks)及第14413號《推動下一代前沿量子技術創新布局》(Ushering in the Next Frontier of Quantum Innovation),旨為強化美國量子資訊科學與技術之技術優勢,推動量子運算、量子感測及量子網路之部署與商業化,並加速導入後量子密碼學(Post-Quantum Cryptography, PQC),以因應相關威脅。 總統行政命令第14412號聚焦於PQC遷移,推動聯邦資訊系統遷移至國家標準與技術研究院核准之PQC聯邦資訊處理標準,並協助關鍵基礎設施所有者及營運者完成轉換。並要求各機關指定PQC遷移負責人,另就高價值資產及高影響系統制定遷移計畫,分別於2030年12月31日前及2031年12月31日前完成其於金鑰建立及數位簽章方面採用PQC。此外,要求將PQC納入《聯邦採購法規》(Federal Acquisition Regulation)與承包商管理架構中。 總統行政命令第14413號要求更新《國家量子戰略》(National Quantum Strategy),包含促進商業化與部署、支持關鍵技術生態系,以及建立合作關係;並設立量子電腦應用開發與科學研究計畫(Quantum Computer for Application Development and Discovery Science),推動量子感測、量子網路及供應鏈生態系發展,同時透過投資限制、貿易管制及技術保護措施等方式,保護敏感技術。 整體而言,前述兩項行政命令分別自PQC遷移、關鍵基礎設施與聯邦採購制度,以及QIST之研發、供應鏈、人才、技術保護與國際合作等面向,建構美國因應量子技術競爭與資安風險之政策架構。
美國國土安全部保護物聯網策略原則簡介