德國聯邦內政部(Bundesministerium des Innern und für Heimat, BMI)於2022年4月28日公布「數位德國-主權、安全性,及以公民為中心」(Digitales Deutschland – Souverän. Sicher. Bürgerzentriert.)政策文件。BMI作為確保網路與資訊安全,與政府機關數位轉型之聯邦主管機關,在「以公民和企業為數位行政之主要服務對象,並加強國家行政效率」之前提下,規劃2025年前預計達成之目標與具體措施,分述如下:
(1)以公民與企業為中心的國家服務數位化:政府應以使用者導向(Nutzerorientierung)作為行政數位化的指導原則,推動簡易、具透明度,且可隨時隨地使用之數位行政服務,包含制定如何提供良好數位化行政服務之指引、調修《網路近用法》(Onlinezugangsgesetz)等。
(2)國家現代化:未來聯邦法律應於立法程序中,確認數位化之可行性,並刪除其中有關書面形式之要求。另應加強聯邦政府內部之系統整合、促進行政工作數位化,並透過訓練計畫讓員工適應數位化環境。
(3)資訊安全架構的現代化:調整德國聯邦資訊安全局(Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik, BSI)職權,強化BSI與資訊技術安全中央辦公室(Zentrale Stelle für Informationstechnik im Sicherheitsbereich, ZITiS)等資安主管機關之數位能力與技能。
(4)資料合法開放與使用:加強行政機關之資料能力與相關分析技能,並以歐盟「資料法案」(Data Act)為法律基礎,為資料品質與資料使用建立標準。
(5)強化數位主權(Digitalen Souveränität)與互通性:為確保國家在數位領域的長期能量,必須加強個人與公部門的數位能力,使其能在數位世界中獨立、自主與安全地發揮作用。與此同時,BMI亦與各邦及聯邦資訊技術合作組織(Föderale IT-Kooperation, FITKO)合作,建立可信賴之標準與介面,並借助開源軟體(Open-Source)、開放介面與開放標準,降低對個別技術供應商之依賴。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
美國專利審查中之所謂「Track One程序」,是指美國在2011年所通過的〈美國發明法〉( Leahy-Smith American Invention Act, AIA)中建立的一套快速審查專利的審查程序。 〈美國發明法〉第11條(h)項中要求,申請人繳交優先審查費用(Prioritized Examination Fee)後,美國專利審查主管機關,美國專利商標局(United States Patent and Trademark Office, USPTO)應提供優先審查服務。因此在Track One程序中,專利申請人僅需要付出4800美元的優先審查費,就可以獲得美國專利商標局的優先審查服務。 在此之前,美國專利商標局也曾經推出過類似的快速審查程序,亦即「加速審查」(Accelerated Examination, AE)程序,但在該加速審查程序中,申請人必須要自行執行對既有技術的檢索,並且提供輔助文件來解釋其請求項在既有技術下之可專利性。而相比之下,申請人在Track One程序中,僅需要負擔4800美金就可以與加速審查程序中相同,在12月內完成審查,且不需要負擔自行檢索技術的義務。也因此在Track One程序推出之後,加速審查程序的申請案件數量也受到影響,日前美國專利商標局即曾經徵詢公眾意見,評估是否仍需保留加速審查之程序。
英國發布「2017年資料保護法」草案,以符合數位時代之需求數位技術改變人們的生活,為使英國人民、企業及組織接受數位時代的變革,並確保英國做好脫離歐盟(European Union)的準備,英國數位文化媒體及運動部(Department for Digital, Culture Media & Sport)修正1998年的資料保護法(Data Protection Act 1998),於2017年9月14日,提交2017資料保護法草案(Data Protection Bill 2017)(以下簡稱:本草案)予上議院審議,以因應數位時代的來臨。 此次本草案修正的方向為: 一般資料處理(§3-26): 一般資料處理係依歐盟的一般資料保護規則(General Data Protection Regulation,簡稱GDPR)為標準,將歐盟GDPR一般資料處理的相關規範之標準制定於此次修正之資料保護法中,並確保健康、社會安全與教育資料等個人資料之安全維護。另對於個人資料的近用與刪除予以規範以強化公共政策,並維護國家安全。 執法程序(§27-79): 拜科技進步所賜,網路世界如遠弗屆,透過網路跨境傳輸、分享、蒐集資料,並非難事,因此,更需要一個強而有力且一致性的個人資料保護規範框架。警方、檢方或司法刑事機關為偵查犯罪行為,而蒐集、處理或利用個人資料,須有明確、正當、合法的執法目的,對於國際間個人資料的交流利用須依明確的程序規範並賦與相當之保護措施,確保英國退出歐盟後,仍可繼續與歐盟各成員國間聯手偵辦重大犯罪案件,以維護國際間之資訊安全。 國家安全(§80-111): 因國家安全事項不在歐盟法(EU Law)規範範圍之列,故GDPR或指令法律(Law Enforcement Directive,LED)之效力不及於各成員國對於國安全之情資蒐集。故英國本次修法參採個人資料保護公約(Convention for the Protection of Individuals with regard to Automatic Processing of Personal Data,又稱現代化公約108(modernised Convention 108))之精神,將情報單位基於維護國家安全之必要蒐集個人資料之規範,明文納入個人資料保護法之適用,以符合國際間的資訊安全規範標準。 資訊委員與執行(§112-168): 資訊委員(Information Commissioner)係指保護資訊權之公共利益、促使公務機關公開資訊與維護個人資料隱私權之獨立政府官員,得主動偵查犯罪,並得通知或教育廣泛的資料管理者,以提高資料保護之標準。繼2010年賦與資訊委員針對金融犯罪之執法權限之後,本草案亦增列意圖還原已去識別化之個人資料、禁止不當揭露個人資料兩種犯罪類型,賦與資訊委員更廣的處理權責。違反資料保護法(如不當揭露個人資料),將處以行政罰責(最高可處1,700萬英鎊/2,000萬歐元罰鍰)。 本草案除建制一個一般資料處理、執法程序及國家安全的資料保護體系外,更加強對於學術研究、金融服務及兒童保護等領域的資料保護,以因應數位時代之變革。
歐盟議會通過「視訊媒體服務指令」歐盟議會於2007年5月24日正式通過「視訊媒體服務指令」 (Audiovisual Media Service Directive) 以取代原有的「電視無國界指令」(Television Without Frontiers Directive)。新指令對於視訊媒體服務的規範不僅包括傳統的電視服務,尚擴及至透過電腦網路及隨選服務系統等傳輸的視訊媒體服務。此外,新指令要求視訊服務提供者必須向閱聽人揭露置入性行銷手法的運用。 有關新指令是否應適用於播客(podcasting)與網路上非商業活動性質影片(如網路使用者上傳至YouTube網站上的短片)的爭辯。歐盟媒體委員會強調,新指令之主要目的雖在於將所有新興電視服務業納入規範,但並不是涵蓋所有在網路上播放的視訊媒體內容。執行長Viviane Reding認為新指令為視訊服務供應者奠定一個有利的競爭架構,以避免因過多的管制而妨礙電視技術與服務之匯流發展。 新指令具有幾項重要特點,首先是擬透過單一完整的法律架構規範所有視訊媒體服務業,以降低監管成本;其次,擬定現代化的電視廣告管理規則,以改善視訊媒體節目製作的資金籌措管道;最後,其他諸如鼓勵媒體服務供應者致力於提昇視覺與聽力障礙者的近用能力亦是本指令所重視者。 據新指令之規定,歐盟會員國有兩年時間將新指令落實為國內法,預期於2009年底在歐洲全面適用。
英國發布人工智慧網路資安實務守則英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」(Code of Practice for the Cyber Security of AI,以下簡稱「實務守則」),目的是提供人工智慧(AI)系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引,以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險,並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施,以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同,因此產生新的資安風險,主要包含以下: 1. 資料投毒(Data Poisoning):在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料,影響模型訓練結果,導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆(Model Obfuscation):攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為,以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理,可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令(Indirect Prompt Injection):藉由輸入經精心設計的指令,使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性,實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段,並針對相關角色提出指導。角色界定如下: 1. 人工智慧系統開發者(Developers):負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈(Supply chain):涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則,以確保人工智慧系統的安全性與可靠性: 1. 風險評估(Risk Assessment):識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理(Data management):確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用,並採取完善管理措施。 3. 模型安全(Model Security):在模型訓練、部署和使用階段,均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全(Supply chain security):確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針,期望各角色能有效落實AI系統安全管控,促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。