日本認可智遊網就其線上訂房服務經營策略可能違反公平競爭秩序所提出之約定改善計畫

  日本公平交易委員會(公正取引委員会,下稱日本公平會)於2022年6月2日宣布,已認可智遊網集團(Expedia,日文原文為エクスペディア)針對其網站線上旅館訂房服務經營方式可能違反公平競爭秩序的情形,所提出的約定改善計畫(確約計画)。依日本獨占禁止法第48條之2、第48條之3規定,受日本公平會通知有違反獨占禁止法疑慮的業者,於規定期限內提出約定改善計畫後,日本公平會審酌認為其計畫之落實能有效消除違法疑慮時,即得作成認可該計畫之行政處分。基此,智遊網集團後續得藉由落實該約定改善計畫,來排除上述經營方式牴觸獨占禁止法第19條禁止業者採取不公正交易方法規範的疑慮。

  按獨占禁止法,其立法目的為確保與促進市場的公平與自由競爭,主要規範關於獨占、聯合與結合等行為;至於針對不公平競爭行為,則另訂「不正競爭防止法」加以規範,而與我國公平交易法合併規範獨占等與不公平競爭行為之立法架構有所不同。

  根據日本公平會依獨占禁止法規定所進行調查,智遊網集團經營的線上旅館訂房預約網站Expedia,與位在日本國內的旅館設施經營經營業者所締結的契約中約定,日本旅館經營業者在Expedia網站上刊載提供的住宿費用與房間數等條件,需優於或至少等同於與該特定旅館業者在其他訂房服務通路所提供的條件。並且,智遊網集團進一步依據該約款,主動要求旅館經營業者遵守該條件,或由日本之智遊網分公司協助向旅館業者請求。日本旅館業者受此條款拘束,亦影響了與Expedia網站存在競爭關係的訂房網站經營業者之事業活動。例如,其他訂房網站經營業者自行負擔成本提供特定旅館業者之訂房優惠時,因其價格優於該旅館業者刊載於Expedia網站之條件,而被迫中止該訂房網站的優惠活動。

  日本公平會於2022年2月25日將上述審查結果依獨占禁止法法第48條之2通知智遊網集團,要求其針對上述經營行為提出約定改善計畫,以恢復公平競爭秩序。而智遊網依此提出的約定改善計畫,主要內容包含:

(1)停止、以及不再締結上述約款與要求業者履行約款等行為;

(2)將上述決定與作為通知旅館經營業者、以及智遊網集團自家的員工;

(3)定期向日本公平會報告上述改善措施的落實狀況等。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

相關連結
※ 日本認可智遊網就其線上訂房服務經營策略可能違反公平競爭秩序所提出之約定改善計畫, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw//article-detail.aspx?d=8865&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/09/23)
引註此篇文章
你可能還會想看
美國國家標準與技術研究院公布人工智慧風險管理框架(AI RMF 1.0)

美國國家標準與技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)於2023年1月26日公布「人工智慧風險管理框架1.0」(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF 1.0),該自願性框架提供相關資源,以協助組織與個人管理人工智慧風險,並促進可信賴的人工智慧(Trustworthy AI)之設計、開發與使用。NIST曾於2021年7月29日提出「人工智慧風險管理框架」草案進行公眾徵詢,獲得業界之建議包含框架應有明確之衡量方法以及數值指標、人工智慧系統設計時應先思考整體系統之假設於真實世界中運作時,是否會產生公平性或誤差的問題等。本框架將隨著各界使用後的意見回饋持續更新,期待各產業發展出適合自己的使用方式。 本框架首先說明人工智慧技術的風險與其他科技的差異,定義人工智慧與可信賴的人工智慧,並指出設計該自願性框架的目的。再來,其分析人工智慧風險管理的困難,並用人工智慧的生命週期定義出風險管理相關人員(AI actors)。本框架提供七種評估人工智慧系統之信賴度的特徵,包含有效且可靠(valid and reliable):有客觀證據證明人工智慧系統的有效性與系統穩定度;安全性(safe):包含生命、健康、財產、環境安全,且應依照安全風險種類決定管理上的優先次序;資安與韌性(secure and resilient);可歸責與資訊透明度(accountable and transparent);可解釋性與可詮譯性(explainable and interpretable);隱私保護(privacy-enhanced);公平性—有害偏見管理(fair – with harmful bias managed)。 本框架亦提出人工智慧風險管理框架核心(AI RMF Core)概念,包含四項主要功能:治理、映射(mapping)、量測與管理。其中,治理功能為一切的基礎,負責孕育風險管理文化。各項功能皆有具體項目與子項目,並對應特定行動和結果產出。NIST同時公布「人工智慧風險管理框架教戰手冊」(AI RMF Playbook),提供實際做法之建議,並鼓勵業界分享其具體成果供他人參考。

德國聯邦網路局發布電信網路安全要求要點

  德國聯邦網路局(BNetzA)於2019年3月7日公布電信網路營運安全發展需求目錄關鍵要點。該要點係德國聯邦網路局電信通訊法第109條第6項規定,與聯邦資訊安全局(BSI)和德國聯邦資料保護與資訊自由委員會(BfDI)達成協議後制定,並由德國聯邦網路局發布之。此尤其適用於在德國發展5G網路,因該技術係為未來核心關鍵基礎設施,為確保技術發展之安全性,電信網路公司必須滿足相關安全要求。鑑於5G對未來競爭力極具重要性,故用於構建5G之技術必須符合最高安全標準,且應盡可能排除安全問題,該標準同樣適用於所使用的硬體和軟體。附加的安全目錄要點基本內容如下: (1)系統僅允許從嚴格遵守國家安全法規及電信保密和隱私法規,且值得信賴之供應商處獲得。 (2)必須定期且持續監控網路流量異常情況,如有疑問,應採取適當的保護措施。 (3)僅可使用經聯邦資訊安全局對其IT安全性檢查核可且取得認證之安全相關的網路和系統組件(以下簡稱關鍵核心組件)。關鍵核心組件僅能從獲得信賴保證之供應商/製造商中取得。 (4)安全相關的關鍵核心組)應在交付期間進行適當之驗收測試後方能使用,且須定期和持續進行安全檢查。關鍵核心組件之定義將由德國聯邦網路局和聯邦資訊安全局共同協議訂定。 (5)在安全相關領域,只能聘用經過培訓之專業人員。 (6)電信網路營運商須證明所使用的產品中,實際使用經測試合格之安全相關組件硬體和供應鏈末端的原始碼。 (7)在規劃和建立網路時,應使用來自不同製造商的網路和系統組件,以避免類似「單一耕作」(Monokulturen),即避免技術生態圈無法均衡發展,以及易受市場波動影響之不良效應。 (8)外包與安全相關勞務時,僅可考慮有能力,可靠且值得信賴的承包商。 (9)對於關鍵且與安全相關的關鍵核心組件,必須提供足夠的冗餘(Redundanzen)。   鑑於德國於3月中旬已拍賣5G頻譜,聯邦政府將大力推廣附加要求,並讓相關企業可以清楚了解進一步計畫。為確保立法層面之具體要求,聯邦政府計畫將對電信法第109條作重大修訂。明確規定操作人員必須證明符合安全規範,並由法律規範相關認證義務。針對關鍵基礎設施中使用的關鍵核心組件應來自可信賴之供應商/製造商,應適用於整體供應鏈。此外,德國聯邦政府擬針對聯邦資訊安全局法進行修訂,包括關鍵基礎設施、其組件可信賴性之相關規範。依聯邦資訊安全局法第9條規定,將在認證框架內提供可信賴性證明。

美國著作權法109(a)條「第一次銷售原則」之適用原則

  美國最高法院於2010年12月13日以4:4的平手票數確立了第九巡迴上訴法院於Omega, S.A. v. Costco Wholesale Corporation案中關於著作權法109(a)條「第一次銷售原則」(first sale doctrine) 並不適用於享有美國著作權法保護之外國製造但未經授權於美國再販售之產品。   此案源於由知名瑞士鐘錶品牌Omega 於瑞士製造的手錶透過所謂「水貨」或「灰色市場」的途徑輾轉由一家名為ENE Limited的紐約公司所購得,而Costco自該公司購得手錶後於加州賣場以低於合法代理商的價格販售。然而,Omega雖對於該手錶於外國的初次販售給予授權,但並未授權該商品爾後輸入美國並由 Costco 販賣之行為。Omega乃對Costco提出侵權告訴,而此案所牽連的著作物即為手錶底面都刻有受美國著作權法所保護之「歐米茄全球設計(Omega Globe Design)」字樣。   Costco則以著作權法第109(a)條作為抗辯,主張「第一次銷售原則」之規定,亦即Omega首次於外國販售該手錶之行為,已排除其對於後續散布、進口及未經授權之銷售等行為之侵權主張。第一審法院聽取Costco 之意見,Omega 乃上訴於第九巡迴法院。上訴法院對於「第一次銷售原則」之適用較為限縮,認為先前Quality King案的判決,並未使上訴法院對於「第109(a)條,只有當該主張涉及在美國國內製造受美國著作權法保護之著作的重製物時,可以對抗第 106(3)條(公開散布權)及第602(a)條(輸入權)」之一般規定無效。換言之「第一次銷售原則」並不適用於銷售外國製造但未經授權於美國再販售的著作物或其合法重製物。而最高法院亦同意上訴法院的看法。此案的判決結果意味著作權人或合法代理商將可間接防止或控制於外國製造的真品(即水貨)未經授權輸入於美國市場。

美國國家安全局發布「軟體記憶體安全須知」

  美國國家安全局(National Security Agency, NSA)於2022年11月10日發布「軟體記憶體安全須知」(“Software Memory Safety” Cybersecurity Information Sheet),說明目前近70%之漏洞係因記憶體安全問題所致,為協助開發者預防記憶體安全問題與提升安全性,NSA提出具體建議如下:   1.使用可保障記憶體安全之程式語言(Memory safe languages):建議使用C#、Go、Java、Ruby、Rust與Swift等可自動管理記憶體之程式語言,以取代C與C++等無法保障記憶體安全之程式語言。   2.進行安全測試強化應用程式安全:建議使用靜態(Static Application Security Testing, SAST)與動態(Dynamic Application Security Testing, DAST)安全測試等多種工具,增加發現記憶體使用與記憶體流失等問題的機會。   3.強化弱點攻擊防護措施(Anti-exploitation features):重視編譯(Compilation)與執行(Execution)之環境,以及利用控制流程防護(Control Flow Guard, CFG)、位址空間組態隨機載入(Address space layout randomization, ASLR)與資料執行防護(Data Execution Prevention, DEP)等措施均有助於降低漏洞被利用的機率。   搭配多種積極措施增加安全性:縱使使用可保障記憶體安全之程式語言,亦無法完全避免風險,因此建議再搭配編譯器選項(Compiler option)、工具分析及作業系統配置等措施增加安全性。

TOP