新加坡為全球性商務金融重鎮,影響全球金融市場甚鉅,其法制變革具有指標性意義,近年來新加坡政府針對電子支付、數位代幣領域加強監管,於2017年新加坡金管局(Monetary Authority of Singapore, MAS)發布「數位代幣發行指引」;2019年通過「支付服務法」(Payment Service Act),規定從事付款業務之單位,皆須先取得許可執照。新加坡國會更於2022年4月5日三讀通過「金融服務與市場法」 (Financial Services and Markets Act),旨在促使金管局得更有效率因應、監管當今變化快速、逐漸數位化之金融市場。
該法規主要著眼於金管局對於金融業中數位代幣及加密貨幣業者之控管,並使合法之加密貨幣業者更具競爭優勢。首先明定受規範之相關金融機構或特定個人,若其具違法情事,金管局得對其發布禁制令(Prohibition Order);對於得受禁制令之主體及其涵蓋範圍,相較於過去其他法案更為擴張。
在主體方面納入「數位代幣服務供應商」(Digital Token Service Providers),以防止洗錢、進行資助恐怖主義之活動或其他金融犯罪行為,禁制令可視違法者之情節嚴重程度,而區分禁制期間為特定時間或至永久。此外,金管局亦得於特定情形下,評估要求相關金融機構進行強制股份轉讓或重組。
綜上,可以知悉新加坡當局有意對新興型態之金融模式進行有效監管,雖可能被認定與過去寬鬆、開放市場之控管機制背道而馳,惟面臨如此多元且發展快速之金融市場,著實有不斷將法規進行修正,以靈活配合當下金融趨勢及發展之必要性。
2009年美國司法部特別報導,美國每年大約有26,000人為受全球定位系統(Global Positioning System, GPS, 一般稱作衛星導航系統)追蹤的受害者,其中也包括手機使用者。2010年4月,爆發Apple iPhone和Google Android 智慧型手機在當事人不知情的情況下,蒐集手機的位置資訊;更甚者,即使在當事人沒有使用定位應用程式時,仍繼續蒐集其位置資訊,而當事人卻無法拒絕蒐集。對此,手機公司反映,其蒐集的位置資訊行為係利用發射台與無線網路點,協助手機使用者更快速的計算與確認其位置,以提供更良善的定位服務。 美國參議員Al Franken 與Richard Blumenthal對於此議題非常關切,Franken參議員指出,1986年所通過的「電子通訊隱私法(Electronic Comunications Privacy Act of 1986)已無法因應現今網際網路普遍使用。其中「自願揭露客戶通訊或記錄」之規定 (18 U.S.C. §2702 Voluntary disclosure of customer communication or records)更是替手機公司、應用程式業者,與提供無線上網的電信業者開了一個漏洞,允許業者在當事人不知情的情況下,進行定位資訊的蒐集,或與第三人分享位置資訊。 參議員Al Franken 與Richard Blumenthal遂於2011年6月15日提出「2011位置隱私保護法案(Location Privacy Protection Act of 2011)」,提議要求提供位置資訊服務功能的行動裝置製造商,與軟體平台,在蒐集當事人位置資訊,以及與第三人分享位置資訊時,必須先行告知當事人,並取得當事人的同意後,才可進行蒐集與分享。目前該法案至6月16日為止已經過二讀,並提交到司法委員會。 不過,「位置隱私保護法案」僅作告知當事人並取得同意低度要求,另一目前也正在審議的 「地理位置隱私與監督法案(Geological Privay and Survillance (GPS) Act)」,更進一步提供執法單位或政府蒐集與使用定位資訊的指引規範。也有提案對於電子通訊隱私法,必須要因應資通訊科技的應用,為相對應的增修。
藥品監管機構負責人組織與歐洲藥品管理局聯合巨量資料指導小組發布2021-2023年工作計畫,提高巨量資料於監管中之效用藥品監管機構負責人組織(Heads of Medicines Agencies, HMA)與歐洲藥品管理局(European Medicines Agency, EMA)聯合巨量資料指導小組(HMA-EMA joint Big Data Steering Group, BDSG)於2021年8月27日發布「巨量資料指導小組2021-2023年工作計畫」(Big Data Steering Group Workplan 2021-2023),將採以患者為焦點(patient-focused)之方法,將巨量資料整合至公衛、藥物開發與監管方法中,以提高巨量資料於監管中之效用。指導小組將利用「資料分析和真實世界訊問網路」(Data Analysis and Real World Interrogation Network, DARWIN EU)作為將真實世界資料整合至監管工作之關鍵手段; DARWIN EU諮詢委員會(Advisory Board)已於2021年建立,DARWIN EU協調中心(Coordination Centre)亦將於2022年初開始運作。 為確保資料品質與代表性,未來工作計畫將與「邁向歐洲健康資料空間–TEHDAS」(Towards A European Health Data Space – TEHDAS)合作,關注資料品質之技術與科學層面,並將於2022年提出第一版「歐洲監管網路資料品質框架」(data quality framework for the EU Regulatory Network)、「真實世界資料來源選擇標準」(criteria for the selection of RWD sources)、「詮釋資料優良規範指引」(metadata good practice guide)、「歐盟真實世界資料公用目錄」(public catalogue of European RWD)等規範。 此外,工作計畫將於2021年底舉辦「學習計劃」(learnings initiative)研討會,討論包括EMA人用藥品委員會(Committee for Medicinal Products for Human Use, CHMP)對於真實世界證據於藥品上市許可申請(Marketing Authorization Application, MAA)、適應症擴張(extensions of indications)之審查,以及過去真實世界資料分析試點於委員會之決策等議題,以利後續指引之修正。 最後,工作計畫預計於2021年底完成「健康照護資料二次使用之資料保護問與答文件」(question and answer document on data protection in the context of secondary use of healthcare data),以指導利益相關者與促進公共衛生研究,並發布由歐盟監管網路(EU Regulatory Network)同意之對於藥品監管(包括巨量資料)之資料標準化戰略。
新加坡發布最新版《醫療照護人工智慧指引》新加坡發布最新版《醫療照護人工智慧指引》 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年06月10日 壹、背景摘要 新加坡衛生部(Ministry of Health, MOH)與衛生科學局(Health Sciences Authority, HSA)於2026年3月10日共同發布更新版《醫療照護人工智慧指引》(Artificial Intelligence in Healthcare Guidelines Version 2.0,以下簡稱AIHGle 2.0)[1]。延續2021年初版架構,以病人安全與強化信任為主軸,就人工智慧,特別是機器學習、深度學習及生成式人工智慧,在醫療場域之開發、部署與使用,分別課予開發者、部署者及使用者之責任,並以全生命週期治理一以貫之,期使創新與信任並行。 AIHGle 2.0 係 MOH 與 HSA 共同更新之指引,定位為非強制性之最佳實務建議,做為《健康照護服務法》(Healthcare Services Act 2020, HCSA)、規範醫療器材之《健康產品法》(Health Products Act 2007, HPA)、《個人資料保護法》(PDPA),以及資通訊媒體發展局(IMDA)之人工智慧治理模範框架等相關法令規範或政策的補充。 貳、重點說明 該指引將醫療 AI 之利害關係人明確區分為:開發者(Developers),即開發、整合或維護醫療 AI 解決方案者;部署者(Deployers),指受 HCSA 規範並導入 AI 以強化照護服務之醫療機構;使用者(Users),即實際操作 AI 之醫事人員分別有專章規範。於適用範圍上,AIHGle 2.0 雖廣泛適用於各類 AI,惟聚焦於風險較高之機器學習與深度學習複雜系統,生成式人工智慧則歸屬於其中一環。指引並將醫療場域 AI 使用情境三分為臨床(Clinical)、臨床作業(Clinical-Ops)與作業(Ops),明定其聚焦於對病人照護結果有直接或間接影響之前二者;至純屬作業性質者,則回歸 IMDA 跨產業之治理框架辦理。 一、釐清三大利害關係人之分工與權責 該指引明確將醫療 AI 之參與者區分為開發者、部署者與使用者三類,並就各方於系統生命週期中之責任分別訂定[2]。同時,其建議以服務水準協議(SLA)固化開發者與部署者間之權責,及標準作業程序(SOP)明定使用者責任: (一)開發者:負責法規遵循,以全產品生命週期(Total Product Lifecycle, TPLC)方法管理解決方案,確保訓練資料之品質與公平性,並備置使用者說明、提供上市後支援。 (二)部署者:負責建立組織內部治理平台,辦理部署前測試驗證、員工訓練與不良事件因應,並建立病人溝通流程;且導入 AI 後病人之照護成果應維持或優於未導入時之水準。 (三)使用者:應就 AI 輸入與輸出資料維持專業判斷與查證,並於 AI 異常時啟動應變措施,以確保病人安全。 二、建立以風險為本之評估架構,強制要求人為監督 針對直接或間接影響病人照護成果之「臨床」與「臨床作業」情境,指引強制規定所有 AI 之使用均須具備人為監督(human oversight),AI 僅為輔助工具,不得取代專業判斷;並依人為介入程度與風險高低,將風險類別區分為三類[3]: (一)人在迴路中(human-in-the-loop):人類保有完全控制權,無人類指令即無法執行決策,屬輕至中度風險。 (二)人在迴路上(human-over-the-loop):人類處於監測角色,遇異常時接管控制,屬中至重度風險。 (三)人在迴路外(human-out-of-the-loop):無人為介入;指引明文禁止部署於無人監督下獨立作成臨床決策之 AI 系統,屬重度風險。 三、導入全產品生命週期(TPLC)管理 AIHGle 2.0指引要求開發者以全面而整合之策略管理 AI 解決方案,自初期之規劃、設計與開發,歷經模型評估、上市後監測與維護,甚至是生命週期終止之除役階段,都有不同角色區分的全程嚴謹之風險評估、軟體驗證與可追溯性要求[4]。 四、具體化七大倫理原則之落實方式 指引結合醫學倫理與 AI 治理,揭示七項倫理原則:安全、公平、透明、可解釋、穩健、資安與資料保護,以及 AI 與人類價值或目標之對齊。其特色在於不僅列出原則,更分就開發者、部署者與使用者給出具體之操作化範例;以「公平」原則為例,開發者須使用具代表性資料,部署者須監測非預期偏誤,使用者則須運用臨床判斷以減緩偏誤[5]。 五、針對新興技術與應用提出具體對策 因應 AI 能力快速演進,指引就三大新興發展領域分別提出風險減緩策略。包括:具持續學習能力之 AI,提醒防範「模型漂移」(model drift,即效能隨時間衰退)及資料揭露風險,要求建立追蹤模型效能之健全監測系統;就生成式 AI(Generative AI, GenAI)點出幻覺(hallucination)、產生不當內容、資料揭露與易受對抗式提示攻擊等放大風險,建議透過紅隊測試、檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)、建立事實查核工作流程及加註 AI 產出警語予以因應;直接面向消費者之 AI 應用:因脫離傳統醫療場域之安全監督,AIHGle 2.0指引特別建議應實施嚴格的充分說明措施,以外行人易懂之介面設計,並強化消費者教育,以確保安全[6]。 參、事件評析 我國衛福部配合「人工智慧基本法」賦予目的事業主管機關訂定風險管理規範與協助產業訂定指引的權責,亦於115年5月29日頒布《醫療機構應用生成式人工智慧指引》[7],雖同以病人安全與負責任創新為目的、同採非強制之行政指導,但規範對象、範圍與法制脈絡不同。惟若從產業指引的全面性與涵蓋範圍來看,新加坡的AIHGle 2.0指引相比於我國指引,在以下幾個面向,特別是對象範圍有較高的完整度,於衛福部指引仍有可借鏡的地方,亦可供將來我國其他各主管機關的產業指引制定參酌: 一、規範範圍不限於「生成式 AI」,完整的對其他與新興 AI 的涵蓋 新加坡指引適用範圍從簡單的規則式決策樹、機器學習到生成式 AI 等各類技術,目前衛福部指引考量具備自主決策與執行能力的 AI Agent,因可能直接影響病人健康結果,涉及病人安全、醫療責任與法規適用等議題,因此暫未納入指引適用範圍,而限定適用於「生成式人工智慧」系統。但隨技術演進、生成式以外之 ML/DL 乃至漸具自主能力之系統亦會進入臨床場域,將來仍宜及早規劃、適時滾動納入新加坡完整廣納各類技術於單一框架。 二、以持續修正、評估甚至終止機制因應技術迭代與部署後學習 新加坡特別訂定「具持續學習能力之 AI 解決方案」的規範,指明這類模型會依部署後的新資料更新行為,容易產生「模型漂移(model drift)」包括效能退化、意外資料揭露的風險,故特別提醒開發者與部署者必須建立健全的監測系統與追蹤評估機制,而且使用者必須警覺與通報示警。 三、完整地納入而非偏重「部署者」視角,提供對「AI 產業(開發者)」的直接指導 衛福部指引主要作為預備導入或已經導入生成式人工智慧系統之醫療機構的內部治理為主要對象與目的,但就產業指引角度,醫療AI 開發廠商產業端,僅透過醫療機構的「供應商管理與採購作業」角度,以合約要求廠商揭露資訊、約定責任分工等進行間接規範,未能有專屬開發實務準則,提供從初期的規劃設計,如確保訓練資料的品質、公平性與隱私強化技術、模型應以獨立測試資料集檢驗準確度,到上市後監督與維護的詳細直接指引,確實較為可惜。 四、涵蓋直接面向消費者端之 AI 應用風險提醒 衛福部指引的適用情境聚焦於醫療機構內的醫療或管理作業,例如病歷撰寫、臨床決策支援等。對於民眾自行透過手機或穿戴式裝置使用的醫療/健康 AI 應用則未加著墨。新加坡指引特別針對產業直接面向消費者之 AI 應用提出規範,指出這類應用由於脫離傳統醫療場域與專業人員的安全監督,特別須重視資訊的有效、可理解、對應不同程度使用者的提供與說明,必須實施外行人易於理解的介面與嚴格的防護欄,且部署者與醫事人員有責任教育病人正確使用,並在不清楚時尋求專業建議。 五、風險評估構面納入人為介入並強調組織治理與監督機制的建立 新加坡指引特別建議醫療機構建立內部治理平台,以於 AI 解決方案的整個生命週期中,維持對其組織內所部署所有醫療 AI 解決方案的評估、監督、維護、指引,該平台應具備相關的臨床、作業、技術與法律知識,有明確的稽核權責分離。衛福部指引以生成式 AI 為專門對象,確實就基礎模型偏差、輸出幻覺、使用者依賴(deskilling)及服務中斷等風險之操作化有較詳細的說明,但若能就風險評估除亦考慮影響性與發生可能性外,並以「人為介入程度」作為風險分級依據,將可更徹底的將負責任AI、人為最終判斷,納入、內化於組織的風險管理機制中。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://keid.nat.gov.tw/tips/) [1]新加坡衛生部(Ministry of Health)與衛生科學局(Health Sciences Authority),《醫療照護人工智慧指引》(Artificial Intelligence in Healthcare Guidelines)第2.0版,2026年3月,網址:https://isomer-user-content.by.gov.sg/3/23fb5b36-56b4-4abb-9370-75c9ddcaf3ed/AIHGle%202.0.pdf(最後瀏覽日:2026/06/05)。 [2]前揭註1之第4章責任分工,頁11;各方責任詳見第5章開發者、第6章部署者、第7章使用者,頁14~32;服務水準協議與標準作業見頁12~13。 [3]前揭註1之風險評估框架,頁23。 [4]前揭註1之第5.2節全產品生命週期管理,頁16~20。 [5]前揭註1之3章倫理原則,頁8~10。 [6]前揭註1,頁33至36(第8章新興發展:第8.1節具持續學習能力之AI、第8.2節生成式AI、第8.3節直接面向消費者應用)。 [7]衛生福利部,《醫療機構應用生成式人工智慧指引》,115年5月29日衛部醫字第1151663164號函頒。
資通安全管理法之簡介與因應資通安全管理法之簡介與因應 資訊工業策進會科技法律研究所 2019年6月25日 壹、事件摘要 隨著網路科技的進步,伴隨著資安風險的提升,世界各國對於資安防護的意識逐漸升高,紛紛訂定相關之資安防護或因應措施。為提升國內整體之資通安全防護能量,我國於107年5月經立法院三讀通過「資通安全管理法」(以下簡稱資安法),並於同年6月6日經總統公布,期望藉由資通安全管理法制化,有效管理資通安全風險,以建構安全完善的數位環境。觀諸資通安全管理法共計23條條文外,另授權主管機關訂定「資通安全管理法施行細則」、「資通安全責任等級分級辦法」、「資通安全事件通報及應變辦法、「特定非公務機關資通安全維護計畫實施情形稽核辦法」、「資通安全情資分享辦法」及「公務機關所屬人員資通安全事項獎懲辦法」等六部子法,建置了我國資通安全管理之法制框架。然而,資安法及相關子法於108年1月1日實施後,各機關於適用上不免產生諸多疑義,故本文擬就我國資通安全管理法之規範重點為扼要說明,作為各機關遵法之參考建議。 貳、重點說明 一、規範對象 資安法所規範之對象,主要可分為公務機關及特定非公務機關。公務機關依資安法第3條第5款之定義,指依法行使公權力之中央、地方機關(構)或公法人,但不包含軍事機關及情報機關。故公務機關包含各級中央政府、直轄市、縣(市)政府機關、依公法設立之法人(如農田水利會[1]、行政法人[2])、公立學校、公立醫院等,均屬公務機關之範疇。惟考量軍事及情報機關之任務性質特殊,故資安法排除軍事及情報機關之適用[3]。 特定非公務機關依資安法第3條第6款之規定,指關鍵基礎設施提供者、公營事業及政府捐助之財團法人。關鍵基礎設施提供者另依該法第16條第1項規定,須經中央目的事業主管機關於徵詢相關公務機關、民間團體、專家學者之意見後指定,報請行政院核定,並以書面通知受核定者。須注意者為該指定行為具行政處分之性質,如受指定之特定非公務機關對此不服,則可循行政救濟程序救濟之。目前各關鍵基礎設施領域,預計將於108年下半年陸續完成關鍵基礎設施提供者之指定程序[4]。 此外,政府捐助之財團法人,依該法第3條第9項之規定,指其營運及資金運用計畫應依預算法第41條第3項規定送立法院,及其年度預算書應依同條第4項規定送立法院審議之財團法人。故如為地方政府捐助之財團法人,則非屬資安法所稱特定非公務機關之範圍。公營事業之認定,則可參考公營事業移轉民營條例第3條之規定,指(一)各級政府獨資或合營者;(二)政府與人民合資經營,且政府資本超過百分之五十者;(三)政府與前二款公營事業或前二款公營事業投資於其他事業,其投資之資本合計超過該投資事業資本百分之五十者。目前公營事業如臺灣電力股份有限公司、中華郵政股份有限公司、臺灣自來水股份有限公司等均屬之。 二、責任內容 資安法之責任架構,可區分為「事前規劃」、「事中維運」及「事後改善」等三個階段,分述如下: (一)事前規劃 就事前規劃部分,資安法要求各公務機關及特定非公務機關均應先規劃及訂定「資通安全維護計畫」及「資通安全事件通報應變機制」,使各機關得據此落實相關之資安防護措施,各機關並應依據資通安全責任等級分級辦法之規定,依其重要性進行責任等級之分級,辦理分級辦法中所要求之應辦事項[5],並將應辦事項納入安全維護計畫中。 此外,在機關所擁有之資通系統[6]部分,各機關如有自行或委外開發資通系統,尚應依據分級辦法就資通系統進行分級(分為高、中、普三級),並就系統之等級採取相應之防護基準措施,以高級為例,從7大構面中,共須採取75項控制措施。 (二)事中維運 事中維運部分,資安法要求各機關應定期提出資通安全維護計畫之實施情形,上級或中央目的事業主管機關並應定期進行各機關之實地稽核及資通安全演練作業。各機關如有發生資通安全事件,應於機關知悉資通安全事件發生時,於規定時間內[7],依機關訂定之通報應變機制採取資通安全事件之通報及損害控制或復原措施,以避免資通安全事件之擴大。 (三)事後改善 在事後改善部分,如各機關發生資通安全事件或於稽核時發現缺失,則均應進行相關缺失之改善,提出改善報告,並應針對缺失進行追蹤評估,以確認缺失改善之情形。 三、情資分享 為使資通安全情資流通,並考量網路威脅可能來自於全球各地,資安法第8條規定主管機關應建立情資分享機制,進行情資之國際合作。情資分享義務原則於公務機關間,就特定非公務機關部分,為鼓勵公私間之協力合作,故規定特定非公務機關得與中央目的事業主管機關進行情資分享。 我國已於107年1月將政府資安資訊分享與分析中心(G-ISAC)調整提升至國家層級並更名為「國家資安資訊分享與分析中心」(National Information Sharing and Analysis Center, N-ISAC)。透過情資格式標準化與系統自動化之分享機制,提升情資分享之即時性、正確性及完整性,建立縱向與橫向跨領域之資安威脅與訊息交流,以達到情資迅速整合、即時分享及有效應用之目的[8]。 四、罰則 為使資安法之相關規範得以落實,資安法就公務機關部分,訂有公務機關所屬人員資通安全事項獎懲辦法以資適用。公務機關應依據獎懲辦法之內容,配合機關內部之人事考評規定訂定獎懲基準,而獎懲辦法適用之人員,除公務人員外,尚包含機關內部之約聘僱人員。就特定非公務機關部分,資安法則另訂有相關之罰則,針對未依資安法及相關規定辦理應辦事項之特定非公務機關,中央目的事業主管機關得令限期改正,並按情節處10萬至100萬元之罰鍰。惟就資通安全事件通報部分,因考量其影響範圍層面較廣,故規定特定非公務機關如未依規定進行通報,則可處以30萬元至500萬元之罰鍰。 參、事件評析 公務機關及特定非公務機關為落實資安法之相關規範,勢必投入相關之資源及人力,以符合資安法之要求。考量公務機關或特定非公務機關之資源有限,故建議可從目前組織內部所採用之個人資料保護或資訊安全管理措施進行盤點與接軌,以避免資源或相關措施重複建置,以下則列舉幾點建議: 一、風險評估與安全措施 資安法施行細則第6條要求安全維護計畫訂定風險評估、安全防護及控制措施機制,與個人資料保護法施行細則第12條要求建立個人資料風險評估及管理機制之規定相似,故各機關於適用上可協調內部之資安與隱私保護機制,共同擬訂單位內部之風險評估方式與管理措施規範。 二、通報應變措施 資安法第18條要求機關應訂定資通安全事件通報應變機制,而個人資料保護法第12條亦規定有向當事人通知之義務,兩者規定雖不盡相同,惟各機關於訂定通報應變機制上,可將兩者通報應變程序進行整合,以簡化通報流程。 三、委外管理監督 資安法第9條要求機關負有對於委外廠商之監管義務,個人資料保護法施行細則第8條亦訂有委託機關應對受託者為適當監督之規範。兩者規範監督之內容雖不同,惟均著重對於資料安全及隱私之保護,故各機關可從資料保護層面著手,訂定資安與個人資料保護共同之檢核項目,來進行委外廠商資格之檢視,並將資安法及個人資料保護法之相關要求分別納入委外合約中。 四、資料盤點及文件保存 資安法施行細則第6條要求於建置安全維護計畫時,須先進行內部之資產盤點及分級,而個人資料保護法施行細則第12條中,則要求機關須訂有使用記錄、軌跡資料及證據保存之安全措施。故各機關於資產盤點時,可建立內部共同之資料盤點清單及資料管理措施,並增加資料使用軌跡紀錄,建置符合資安與個人資料之資產盤點及文件軌跡保存機制。 [1] 參水利法第12條。 [2] 參中央行政機關組織基準法第37條。 [3] 軍事及情報機關依資通安全管理法施行細則第2條規定,軍事機關指國防部及其所屬機關(構)、部隊、學校;情報機關指國家情報工作法第3條第1項第1款(包含國家安全局、國防部軍事情報局、國防部電訊發展室、國防部軍事安全總隊)及第2項規定之機關。另須注意依國家情報工作法第3條第2項規定,行政院海岸巡防署、國防部政治作戰局、國防部憲兵指揮部、內政部警政署、內政部移民署及法務部調查局等機關(構),於其主管之有關國家情報事項範圍內,視同情報機關。 [4] 羅正漢,〈臺灣資通安全管理法上路一個月,行政院資安處公布實施現況〉,iThome, 2019/02/15,https://www.ithome.com.tw/news/128789 (最後瀏覽日:2019/5/13)。 [5] 公務機關及特定非公務機關之責任等級目前分為A、B、C、D、E等五級,各機關應依據其責任等級應從管理面、技術面及認知與訓練面向,辦理相應之事項。 [6] 資通系統之定義,依資通安全管理法第3條第1款之規定,指用以蒐集、控制、傳輸、儲存、流通、刪除資訊或對資訊為其他處理、使用或分享之系統。 [7] 公務機關及特定非公務機關於知悉資通安全事件後,應於1小時內依規定進行資通安全事件之通報;如為第一、二級資通安全事件,並應於知悉事件後72小時內完成損害控制或復原作業,第三、四級資通安全事件,則應於知悉事件後36小時內完成損害控制或復原作業。 [8] 〈國家資安資訊分享與分析中心(N-ISAC)〉,行政院國家資通安全會報技術服務中心,https://www.nccst.nat.gov.tw/NISAC(最後瀏覽日:2019/5/14)。