瑞士洛桑國際管理發展學院(International Institute for Management Development, IMD)於2022年6月15日公布《2022年世界競爭力年報》(IMD World Competitiveness Yearbook)(以下簡稱本報告)。本報告以「經濟表現」(Economic Performance)、「政府效能」(Government Efficiency)「企業效能」(Business Efficiency)和「基礎建設」(Infrastructure)四大指標(含333項子標)評比63個經濟體。評比結果:全球競爭力前5名依序為丹麥、瑞士、新加坡、瑞典與香港;而其他重要經濟體之排名,如臺灣第7、美國第10、中國第17、南韓第27與日本第34。
丹麥34年來首次位列第一,去(2021)年居首的瑞士則跌至第2名。究其原因,丹麥因公共債務與政府赤字的減少,其「經濟表現」大幅提升。至於新加坡,雖於2019年與2020年皆居於榜首,去年則滑落至第5名。對此,IMD主管Arturo Bris表示,新加坡嚴格的防疫政策,限制了國際服務與人員流動,致使去年的全球競爭力排名下滑。然新加坡今年排名上升係因「經濟表現」強勁,其「國內生產總值」增長,「國內經濟」、「國際貿易」和「科技基礎建設」等子標皆位居全球第一,但「經營管理」卻排名第14、「科學基礎建設」排名第16、「健康與環境」更排名第25,仍處於相對較後的位置。若欲提升排名重回榜首,新加坡政府需設法應對外部經濟發展所帶來的挑戰(如全球供應鏈中斷、商品價格上漲等)、協助仍受COVID-19疫情影響的行業復甦經濟,並幫助企業走向低碳未來等永續發展方面作改善。
而我國,由去年第8名進步至今年第7名,突顯我國在全球COVID-19疫情肆虐之情況下,整體競爭力仍獲國際肯定。政府亦將以本報告之評比結果為鑒,協助企業加強全球布局,並積極推動前瞻基礎建設、六大核心戰略產業、2050淨零排放等產業轉型升級,期盼能持續提升我國競爭力。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
為強化並有效因應網路安全相關議題,美國總統歐巴馬日前於4月10日提出在2014財政年度(於2013年10月開始起算)增加強化網路安全經費之建議,期待透過藉由加強並建置相關網路安全機制的方式,有效解決目前美國所面臨來自中國、伊朗、俄國、以及其他國家之的網路安全威脅;同時,其亦希望藉此厚植並改善美國政府,以及私人企業的電腦網絡防禦能力。 本次由美國總統歐巴馬所提出的國家網路安全策略主要可區分為二部分:1. 加強美國網路事件(cyber incidents)的彈性度,以及2. 減少網路威脅事件。首先針對加強美國網路事件彈性度的部份,主要會透過a. 強化美國數位基礎建設,進而能有效抵禦滲透和干擾,b. 改善美國對於複雜和敏捷的網路威脅防禦能力,以及c. 培養針對不同類型的網路事件,皆能快速應變並恢復的能力,這三個方法來加以落實。而就減少網路威脅事件的部份,則計畫以透過a. 與美國友邦結盟的方式,共同研議國際網路規範,b. 強化網路犯罪的法律執行能力,和c. 遏止潛在對手就現有之美國網路漏洞採取不當行動,三個策略模式的實施來加以實踐。然而除了上述的兩個策略及其子項的具體落實外,美國政府亦強調串連各政府部門,以及私人企業團體間之合作重要性,以及建立一個能夠使得網路維護人員及其他相關人員,得以快速取得相關網路安全資訊的便捷管道亦為重要。 隨著全球資通訊網路交流互動以及依賴程度日益增長,如何有效兼顧個人網路安全隱私及使用自由,並同時確保網路資訊流通的安全性,乃為目前強加網路安全的重要關注焦點。本次美國總統歐巴馬所提出的網路安全推動策略走向,及其如何加以落實,實值得持續關注。
政府資訊加值利用與管理法制研究:以美國及英國為例 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。
美國國家標準技術局(NIST)更新電子簽章標準美國國家標準技術局(National Institute of Standards and Technology, NIST)於近日(2013年7月)更新電子簽章的技術標準「FIPS (Federal Information Processing Standard) 186-4數位簽章標準」,並經商務部部長核可。NIST於1994年首次提出電子簽章標準,旨在提供工具可資促進數位時代的信賴性,後續也隨著技術進步與革新,而有多次修訂。此次修訂,主要是調合該標準,使之與NIST其他加密相關指引(如金鑰加密標準)一致,以避免將來可能產生的矛盾。 此次增訂,亦明列出三種可保護資料的簽章產製與確認技術:數位簽章演算法(Digital Signature Algorithm, DSA)、橢圓曲線簽章演算法(Elliptic Curve Digital Signature Algorithm, ECDSA)、以及RSA公眾金鑰演算法(Rivest-Shamir-Adleman Algorithm, RSA)。 其他修訂的部分,還包括語彙的明晰化,以及降低對於隨機號碼產生器的利用限制…等。