新加坡公布「於安全性應用程式負責任地利用生物特徵識別資料指引」協助組織合理利用生物特徵識別資料
新加坡個人資料保護委員會（Singapore Personal Data Protection Commission, PDPC）於2022年5月17日，公布「於安全性應用程式負責任地利用生物特徵識別資料指引」（Guide on the Responsible Use of Biometric Data in Security Applications），協助物業管理公司（Management Corporation Strata Title, MCST）、建築物及場所所有者或安全服務公司等管理機構，使各管理機構更負責任地利用安全攝影機和生物特徵識別系統，以保護蒐集、利用或揭露的個人生物特徵識別資料。
隨著安全攝影機等科技應用普及化，管理機構以錯誤方法處理個人生物特徵識別資料之情形逐漸增多，因此PDPC發布該指引供管理機構審查其措施。其中包括以下重點：
（1）定義生物特徵識別資料包含生理、生物或行為特徵，及以此資料所建立之生物特徵識別模版；
（2）說明維安攝影機及生物特徵識別系統運用所應關鍵考量因素，如避免惡意合成生物特徵之身分詐欺、設定過於廣泛而使系統識別錯誤等情形，並舉例資料保護產業最佳範例，如資料加密以避免系統風險、設計管理流程以控管資料等；
（3）說明生物特徵識別資料在個資法之義務及例外；
（4）列出實例說明如何安全監控之維安攝影機，並提供佈署建築物門禁或應用程式存取控制指引，例如以手機內建生物識別系統管理門禁，以取代直接識別生物特徵，並有提供相關建議步驟及評估表。
該指引雖無法律約束力，仍反映出PDPC對於安全環境中處理生物特徵識別資料之立場。而該指引目前僅針對使用個人資料的安全應用程式之管理機構應用情境，並未涵蓋其他商業用途，也未涵蓋基於私人目的使用安全或生物特徵識別系統之個人，如以個人或家庭身分使用居家高齡長者監控設備、住宅生物特徵識別鎖等應用情境。
- PDPC issues Guide on Responsible Use of Biometric Data in security applications, Allen & Gledhill
- PERSONAL DATA PROTECTION COMMISSION [PDPC], Guide on the Responsible Use of Biometric Data in Security Applications Now Available
- Singapore: PDPC publishes guide on responsible use of biometric data in security applications, Bakermckenzie
- (已額滿)114年「企業營業秘密保護實務座談會」(北部場)–營業秘密因應數位環境之保護風險及管理對策
- 數位經濟時代的隱私保護與商機－CBPR跨境隱私規則體系解析
- 2025科技研發法制推廣活動— 科專個資及反詐騙實務講座(實體)
- 2025科技研發法制推廣活動— 科專個資及反詐騙實務講座(直播)
- 零售業個資安全宣導暨安全維護計畫說明會（高雄場）
- 零售業個資安全宣導暨安全維護計畫說明會（台中場）
- 【台北場1】通訊傳播事業個資法遵教育訓練
- 【台中場】通訊傳播事業個資法遵教育訓練
- 【新北場】通訊傳播事業個資法遵教育訓練
- 【高雄場】通訊傳播事業個資法遵教育訓練
- 【台北場2】通訊傳播事業個資法遵教育訓練
- 114年「企業營業秘密保護實務座談會」（南部場）
- 114年「企業營業秘密保護實務座談會」（中部場）
- 零售業個資法遵實務與資訊安全說明會
- 114年資訊服務業者個資安維辦法宣導說明會
- 【線上】資訊服務業個資安維計畫說明會
- 【實體】資訊服務業個資安維計畫說明會暨交流工作坊
- 零售業個資法遵實務與資訊安全說明會（台中場）
- 【台北場1】通訊傳播事業個資保護實務專題講座
- 【台北場2】通訊傳播事業個資保護實務專題講座
- 【台北場3】通訊傳播事業個資保護實務專題講座
- 金融相關資服業者線上個資安維宣導說明會
- 【上午場】探索科技法律最前線：資策會科法所「114年成果」分享會暨簡報票選
- 【下午場】探索科技法律最前線：資策會科法所「114年成果」分享會暨簡報票選
- 商業服務業個資管理與資訊安全實務宣導說明會（高雄場）
- 商業服務業個資管理與資訊安全實務宣導說明會（台南場）
- 商業服務業個資管理與資訊安全實務宣導說明會（台中場）
- 商業服務業個資管理與資訊安全實務宣導說明會（台北場）
柯元惠
副法律研究員 編譯整理
PDPC issues Guide on Responsible Use of Biometric Data in security applications, Allen & Gledhill, https://www.allenandgledhill.com/sg/publication/articles/21953/pdpc-issues-guide-on-responsible-use-of-biometric-data-in-security-applications (last visited July 1, 2022)
PERSONAL DATA PROTECTION COMMISSION [PDPC], Guide on the Responsible Use of Biometric Data in Security Applications Now Available , https://www.pdpc.gov.sg/news-and-events/announcements/2022/05/guide-on-the-responsible-use-of-biometric-data-in-security-applications-now-available (last visited July 1, 2022)
Singapore: PDPC publishes guide on responsible use of biometric data in security applications, Bakermckenzie, https://insightplus.bakermckenzie.com/bm/data-technology/singapore-pdpc-publishes-guide-on-responsible-use-of-biometric-data-in-security-applications/ (last visited July 1, 2022)
王自雄、周晨蕙，〈智慧建築安全監控資料應用法制課題與因應對策〉，《建築學報》，116期，頁105-122（2021），可參見https://www.airitilibrary.com/Publication/alDetailedMesh?docid=10163212-202106-202109290012-202109290012-105-122 （最後瀏覽日：2022/07/11）。
吳采薇，〈法國資料保護機關要求Clearview AI刪除非法蒐集的個人資料〉，資策會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=8774&no=64 （最後瀏覽日：2022/07/01）。
蔡毓華，〈紐約市實施《生物辨識隱私法》強化生物特徵保護〉，資策會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=8713&no=64（最後瀏覽日：2022/07/01）。
科法觀點
國土交通省於2023年5月12日公布「道路設置電動車充電設施指引」（電気自動車等用充電機器の道路上での設置に関するガイドライン，簡稱本指引），回應經濟產業省於2021年6月所公布「2050年伴隨碳中和之綠色成長戰略」（2050年カーボンニュートラルに伴うグリーン成長戦略），加速電動車充電設施建置，以達推動電動車普及之目的。依日本《道路法》第32條規定，在道路上或路邊設置充電設施，需向地方行政機關申請設置許可，故本指引整理機關審查時應注意事項，重點如下： 一、充電設施設置場所：應注意是否配合當地需求整合停車場，並應考量行人、自行車、車輛等之通行動線，避免影響用路人通行。 二、審查標準：審查時需注意充電設施本身與所在位置之安全性；申請人是否具備管理、維護充電設施之能力；充電設施是否提供不特定多數人使用；充電設施設置期間以5年為原則，期滿應回復原狀等。此外，若申請人係出於營利目的申請設置充電設施，應限於設置地點不會顯著影響交通或道路完整性，且可增進用路人便利等情形。 三、其他：為確認充電設施安全性，地方行政機關可額外要求申請人提出文件說明，但應避免造成申請人負擔。
美國聯邦通訊傳播委員會完成空白頻段干擾測試美國聯邦通訊傳播委員會(Federal Communications Commission, FCC)於今（2008）年初完成700MHz頻譜拍賣後，在8月份針對空白頻段(white space)中可用以抗干擾之技術進行測試，並於8月11日完成測試。完整的測試報告預計將在9月份公布。FCC並可望在未來幾個月內表決是否開放空白頻段。 所謂「空白頻段」係指無線電視數位化之後，位於各電視頻道之間未被使用之閒置頻段。Google、Motorola、Microsoft等公司近一、二年來持續遊說FCC開放空白頻段(white space)免執照使用，以促進無線寬頻服務之發展。 儘管數位無線電視台及Verizon等正使用該頻段之業者有干擾疑慮，然主張開放空白頻段之公司深信開放空白頻段對於新興無線寬頻服務之發展將大有助益，且透過感測技術(sensing technology)或地理定位科技(geolocation technology)，即可使得無線裝置於使用空白頻段之同時，不至於干擾數位無線電視台或其他取得執照使用該頻段之業者。 關於試驗結果，無線麥克風業者Shure之資深公關經理Mark Brunner 表示，感測技術幾乎完全無法準確偵測使用中之無線麥克風或電視頻道是否正播送中，自然無法避免干擾發生。支持開放空白頻段之Motorola公司則表示，儘管感測技術無法避免干擾發生，但是Motorola所使用之地理偵測科技則在測試中被證實可有效避開正在使用中之頻段，避免干擾情況發生。
美國參議院通過《兒童網路隱私保護法》與《兒童網路安全法》，有望加強兒少網路安全保護力道在數位時代，兒童及青少年長時間使用網際網路已成為生活常態，然而，兒少在高度使用社群媒體的同時，也透過演算法大量獲取諸如飲食失調、自殘等「有毒內容」（toxic content）。在享受網路便利性的同時，兒少也面臨遭受騷擾、霸凌，被迫轉學甚至輕生等困境，心理健康面臨危機。為解決前揭問題，美國參議院於2024年7月30日通過《兒童網路隱私保護法》（Children’s Online Privacy Protection Act, COPPA）修正法案及《兒童網路安全法》（Kids Online Safety Act, KOSA）之立法，加強兒少網路安全之保護。 COPPA早於1998年制定，並於2000年開始施行，該法案對於網路營運商蒐集未滿13歲兒童之個人資料相關隱私政策訂有規範，惟自訂定後迄今約25年，均未因應時代變遷做出調整，終於在本次會期提出修正草案。另KOSA之立法重點，則在於要求網路平台業者對兒童預設提供最高強度隱私設定，並建立控制措施，提供父母保護子女及認知到有害行為的機制，課予網路平台業者預防及減輕兒童陷於特定危險（如接收宣傳有毒內容之廣告）之義務等。此二法案經參議院投票通過後，合併為一案送交眾議院審核，重點說明如下： 1.將網路隱私保護主體擴張至未滿13歲之兒童及未滿17歲之青少年（下稱兒少），禁止網路平台業者在未經兒少使用者同意情況下，蒐集其個人資料。 2.禁止網路平台業者對兒少投放定向廣告（targeted advertising）。 3.為保護「合理可能會使用（reasonably likely to be）」網路平台的兒少，調整法案適用的「實際認知（actual knowledge）」標準，將適用範圍擴及至「合理可能被兒少使用（reasonably likely to be used）」的網路平台。 4.建立「清除鈕（eraser button）」機制，使兒少及其父母得以要求網路平台業者在技術可行情況下，刪除自兒少所蒐集之個人資料。 5.要求商務部（the Secretary of Commerce）於新法頒布後180日內，應成立並召集兒童網路安全會議（Kids Online Safety Council），進行包含識別網路平台對兒少造成危害之風險，提出相關評估、預防及減輕危害之建議措施及方法、進行與網路對兒少造成危害相關主題之研究等業務。 觀本次可謂美國對於兒少網路保護之重大進展，惟此法案後續是否能順利提請總統簽署成法，正式具約束效力，仍須持續關注眾議院未來動向。
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。