美國公布實施零信任架構相關資安實務指引

美國公布實施零信任架構相關資安實務指引

資訊工業策進會科技法律研究所
2022年09月10日

  美國國家標準技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)所管轄的國家網路安全卓越中心(National Cybersecurity Center of Excellence, NCCoE),於2022年8月前公布「NIST SP 1800-35實施零信任架構相關資安實務指引」(NIST Cybersecurity Practice Guide SP 1800-35, Implementing a Zero Trust Architecture)系列文件初稿共四份[1] ,並公開徵求意見。

壹、發布背景

  此系列指引文件主要係回應美國白宮於2021年5月12日發布「改善國家資安行政命令」(Executive Oder on Improving the Nation’s Cybersecurity) [2]當中,要求聯邦政府採用現代化網路安全措施(Modernizing Federal Government Cybersecurity),邁向零信任架構(advance toward Zero Trust Architecture)的安全防護機制,以強化美國網路安全。

  有鑑於5G網路、雲端服務、行動設備等科技快速發展,生活型態因疫情推動遠距工作、遠距醫療等趨勢,透過各類連線設備隨時隨地近用企業系統或資源進行遠端作業,皆使得傳統的網路安全邊界逐漸模糊,難以進行邊界防護,導致駭客可透過身分權限存取之監控缺失,對企業進行攻擊行動。為此NIST早於2020年8月已公布「SP 800-207零信任架構」(Zero Trust Architecture, ZTA)標準文件[3] ,協助企業基於風險評估建立和維護近用權限,如請求者的身分和角色、請求近用資源的設備狀況和憑證,以及所近用資源之敏感性等,避免企業資源被不當近用。

貳、內容摘要

  考量企業於實施ZTA可能面臨相關挑戰,包含ZTA部署需要整合多種不同技術和確認技術差距以構建完整的ZTA架構;擔心ZTA可能會對環境運行或終端客戶體驗產生負面影響;整個組織對ZTA 缺乏共識,無法衡量組織的ZTA成熟度,難確定哪種ZTA方法最適合業務,並制定實施計畫等,NCCoE與合作者共同提出解決方案,以「NIST SP 800-207零信任架構」中的概念與原則,於2022年8月9日前發布實施零信任架構之實務指引系列文件初稿共四份,包含:

一、NIST SP 1800-35A:執行摘要(初稿)(NIST SP 1800-35A: Executive Summary (Preliminary Draft))

  主要針對資安技術長(chief information security and technology officers)等業務決策者所編寫,可使用該指引來瞭解企業於實施ZTA所可能遭遇挑戰與解決方案,實施ZTA所能帶來優點等。

二、NIST SP 1800-35B:方法、架構和安全特性(初稿)(NIST SP 1800-35B: Approach, Architecture, and Security Characteristics (Preliminary Draft))

  主要針對關注如何識別、理解、評估和降低風險的專案經理和中層管理決策者所編寫,闡述風險分析、安全/隱私控制對應業務流程方法(mappings)的設計理念與評估內容。

三、NIST SP 1800-35C:如何操作指引(初稿)(NIST SP 1800-35C: How-To Guides (Preliminary Draft))

  主要針對於現場部署安全工具的IT 專業人員所編寫,指導和說明特定資安產品的安裝、配置和整合,提供具體的技術實施細節,可全部或部分應用指引中所揭示的例示內容。

四、NIST SP 1800-35D:功能演示(初稿)(NIST SP 1800-35D: Functional Demonstrations (Preliminary Draft))

  此份指引主要在闡述商業應用技術如何被整合與使用以建構ZTA架構,展示使用案例情境的實施結果。

參、評估分析

  美國自總統發布行政命令,要求聯邦機構以導入ZTA為主要目標,並發布系列指引文件,透過常見的實施零信任架構案例說明,消除零信任設計的複雜性,協助組織運用商用技術來建立和實施可互操作、基於開放標準的零信任架構,未來可預見數位身分將成為安全新核心。

  此外,NIST於2022年5月發布資安白皮書-規劃零信任架構:聯邦管理員指引[4] ,描繪NIST風險管理框架(Risk Management Framework, RMF)逐步融合零信任架構的過程,幫助聯邦系統管理員和操作員在設計和實施零信任架構時使用RMF。

  我國企業若有與美國地區業務往來者,或欲降低遠端應用的安全風險者,宜參考以上標準文件與實務指引,以建立、推動和落實零信任架構,降低攻擊者在環境中橫向移動和提升權限的能力,與保護組織重要資源。

[1] Implementing a Zero Trust Architecture, NATIONAL INSTITUTE OF STANDARDS AND TECHNOLOGY, https://www.nccoe.nist.gov/projects/implementing-zero-trust-architecture (last visited Aug. 22, 2022).

[2] Executive Order on Improving the Nation’s Cybersecurity, THE WHITE HOUSE, https://www.whitehouse.gov/briefing-room/presidential-actions/2021/05/12/executive-order-on-improving-the-nations-cybersecurity (last visited Aug. 22, 2022).

[3] SP 800-207- Zero Trust Architecture, NATIONAL INSTITUTE OF STANDARDS AND TECHNOLOGY, https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-207/final (last visited Aug. 22, 2022).

[4] NIST Releases Cybersecurity White Paper: Planning for a Zero Trust Architecture, NATIONAL INSTITUTE OF STANDARDS AND TECHNOLOGY, https://csrc.nist.gov/News/2022/planning-for-a-zero-trust-architecture-white-paper (last visited Aug. 22, 2022).

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日本個人資料保護法啟動修法--放寬AI開發的本人同意要件

日本個人資料保護法啟動修法--放寬AI開發的本人同意要件 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年06月18日 日本政府於2026年4月7日經閣議決定,提出由個人資料保護委員會(個人情報保護委員会,下稱PPC)研擬之《個人資料之保護等相關法律部分修正法律案》(個人情報の保護に関する法律等の一部を改正する法律案,下稱修正草案),並送請第221回特別國會審議;眾議院本會議已於同年5月26日表決通過,目前由參議院續審,預計於本會期內完成立法[1]。 壹、背景摘要 日本個資法於2020年修正時,於附則第10條明定政府應於施行後每三年檢視國際動向、資通訊技術進展及個人資料新型應用之發展,必要時採取必要措施[2]。PPC據此自令和5年(2023年)起展開檢討,歷經團體意見聽取、中間整理意見徵集,並於今年1月9日公布「三年一度檢討之制度改正方針」,4月7日內閣會議決定提出「個人資料保護法等之一部修正法律案」[3]。 此修正案之提出,主要源自於日本人工智慧基本計畫~以「可信賴AI」實現「日本再起」(令和7年12/23閣議決定)所提出的政策--就可整理為統計編製等之AI開發等所涉之本人同意方式、規範遵循之實效性確保等加以檢討,力求及早將「個人資料保護法」修正案提交國會[4]。 貳、重點說明 本次修正案之主要修正分為「適正(即正當)資料利用之推進」、「因應風險之妥適規範」、「不適正利用等之防止」及「法遵實效性確保之規範」四大面向。依據PPC前述「關於《個人資料之保護等相關法律部分修正法律案》(個人情報保護法等の一部を改正する法律案について)」之說明,有關放寬AI個資取得部分之重點如下: 一、就統計編製鬆綁第三人提供與要配慮個人資料取得之同意 依日本現行個資法規定,要配慮個人資料(信仰、病歷、犯罪歷等可能導致歧視之資訊)之取得(§20Ⅱ)、個人資料之第三人提供(§27Ⅰ)等,除符合例外規定外,原則需本人同意。為因應「多事業者共享資料、橫向解析以編製統計」之需求升高,且產出是統計、無法回頭對應到某個特定個人,對當事人權益的侵害風險較低,因此修正草案(§30之2、§31之3)於統計資訊等編製(含可整理為統計編製之AI開發等)的條件下,允許將個人資料提供第三人、取得已公開要配慮個人資料,得免本人同意;行政機關等保有之個資亦同。但為擔保資料僅用於統計編製,必須公告取得者、提供者與接收者之姓名名稱、擬進行之統計編製內容等一定事項;提供者與接收者須以書面約定僅以統計編製為目的;取得者及接收者禁止此目的外利用及再提供予第三人[5]。 二、不違反本人意思、明顯不害本人權利利益者免除同意 現行日本個資法就個人資料提供第三人(§27Ⅰ),原則需取得同意。此次修正草案規定:個人資料提供第三人(含§18Ⅲ目的外利用、§20Ⅱ要配慮個資取得;上開免同意例外分別定於修正草案第18條第3項第7款、第20條第2項第7款、第27條第1項第8款),於依取得狀況觀之,可認不違反本人意思因而明顯不害本人權利利益之情形,免本人同意。例如:訂房網站A依訂房利用契約,將訂房者姓名等提供予飯店B,或匯款來源金融機構C受託對D付款,將匯款人資訊提供予匯款目的金融機構D[6]。此外,就為保護生命、身體、財產,或為增進公眾衛生、推進兒童健全成長而處理個人資料之情形,於現行「難以取得本人同意時」之外,增列「有相當理由而未取得本人同意時」亦得免同意(第18條第2項第2款、第3款,第20條第2項第2款、第3款,第27條第1項第2款、第3款)。另草案並將「學術研究機關等」之學術研究例外,擴及以提供醫療為目的之機關或團體(如醫院,第16條第9項),俾醫學與生命科學研究得據以進行[7]。 參、事件評析 日本此次修正草案最具產業意義者,係將「可整理為統計編製等」之AI開發所需情況,明文納入免同意之第三人提供與要配慮個人資料取得範圍,直接回應AI開發對大量訓練資料之需求。有關已公開或既有個人資料得否用於AI訓練的合法依據,觀察近年國際動向明顯有朝向提供同意以外之合法路徑,並搭配保障措施例如當事人退出權的趨勢。 韓國個人資料保護委員會(PIPC)於2024年7月發布之指引,明確確認公開之個人資料得據以用於AI訓練,惟須符合正當利益存在、處理必要性、且該利益「明顯優越於」當事人權利之要件,並落實查證資料來源、產出過濾等技術措施,以及保障當事人權利行使之機制[8]。歐盟資料保護委員會(EDPB)於2024年12月17日通過第28/2024號意見,確認一般資料保護規則(GDPR)第6條第1項第f款之「正當利益」得作為AI模型開發與部署階段之合法依據,惟須逐案通過「正當利益之認定—處理必要性—與當事人基本權利之權衡」之保障措施[9]。 我國個資法並未如GDPR、韓國PIPA設有概括之「正當利益」合法事由,係規定一般個人資料之蒐集或處理個人資料可取自一般可得來源之依據,除非當事人對該資料之禁止處理或利用顯有更值得保護之重大利益[10]。但已取得的個人資料已無從識別特定當事人,可基於公共利益為統計或學術研究目的利用的,亦限於公務機關或學術研究機構[11]。而且取自一般可得來源的事由亦不適用於特種個資為學術研究目的所為蒐集處理,限於醫療、衛生或犯罪預防,範圍亦較一般個資為窄[12]。 相較韓、歐、日相繼就AI訓練的個人資料取得,提供明文之合法路徑並配套退出等保障機制,我國現行路徑要件若能進一步參考納入概括的正當利益或明文目的做有限豁免,並配套日本規範透明化、當事人退出與權利行使之配套,應有助於填補現行規範不足之缺口。 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]〈悪質業者に「課徴金」 個人情報保護法改正案、衆院通過〉,時事通信,2026年5月26日,https://www.jiji.com/jc/article?k=2026052600074&g=pol(最後瀏覽日:2026年6月11日)。 [2]個人情報保護委員会事務局,《個人情報保護法等の一部を改正する法律案について》(令和8年4月),頁1,https://www.ppc.go.jp/files/pdf/260407_kisyahaifusiryou.pdf(最後瀏覽日:2026年6月11日)。 [3]個人情報保護委員会事務局,前揭註2,頁1(「これまでの検討経緯」)。 [4]個人情報保護委員会事務局,前揭註2,頁2-4。(最後瀏覽日:2026年6月11日)。 [5]同前註,頁6。 [6]同前註,頁7。 [7]修正後第16條第9項明定「學術研究機關等」含以提供醫療為目的之機關或團體(如醫院);其學術研究目的之目的外利用(修正後第18條第3項)、受保護個人資料取得(修正後第20條第2項)及第三人提供(修正後第27條第1項)之學術研究例外亦隨之適用;個人情報保護委員会事務局,前揭註2,頁9。 [8]대한민국 개인정보보호위원회(韓國個人資料保護委員會,PIPC),《인공지능(AI) 개발·서비스를 위한 공개된 개인정보 처리 안내서》(人工智慧〔AI〕開發・服務之公開個人資訊處理指引),2024年7月17日公開,明示個人資料保護法第15條第1項第6號「正當利益(정당한 이익)」為AI學習、服務蒐集利用公開個資之實質適法依據,https://www.pipc.go.kr/np/cop/bbs/selectBoardArticle.do?bbsId=BS074&mCode=C020010000&nttId=10362(最後瀏覽日:2026年6月11日)。 [9]European Data Protection Board, Opinion 28/2024 on certain data protection aspects related to the processing of personal data in the context of AI models,https://www.edpb.europa.eu/system/files/2024-12/edpb_opinion_202428_ai-models_en.pdf(最後瀏覽日:2026年6月11日)。 [10]個人資料保護法第19條第1項第7款;個人資料保護法施行細則第19條規定,:「本法第19條第1項第7款所稱一般可得之來源,指透過大眾傳播、網際網路、新聞、雜誌、政府公報及其他一般人可得知悉或接觸而取得個人資料之管道」。 [11] 我國人資料保護法第 20 條第 1 項第 5 款。 [12] 我國人資料保護法第 6 條第 1 項第 4 款。

美國對於聯網環境中「關鍵基礎設施」之資訊安全議題展開行動

  面對境外網路安全的風險,美國歐巴馬總統於2013年2月12日,正式簽署「改善關鍵基礎設施之網路安全」行政命令(Executive Order 13636–Improving Critical Infrastructure Cyber security),據該行政命令第二款,將「關鍵基礎設施」定義為,「對於美國至關重要,而當其無法運作或遭受損害時,將削弱國家安全、經濟穩定、公共健康或安全之有形或虛擬系統或資產」,遂採取相對廣義之解釋。該行政命令第七款,亦指示美國商務部「國家標準技術研究所」(National Institute of Standard and Technology, NIST),將研議ㄧ個提升關鍵基礎設施資通訊安全之架構(Framework to Improve Critical Infrastructure Cybersecurity),將美國聯邦憲法所保障的企業商業機密、個人隱私權和公民自由等法益納入考量。   針對關鍵基礎設施引發重要之法制議題,美國副司法部長Mr. James M. Cole表示,由於關鍵基礎設施影響所及者,乃人民在法律下的權益,公部門政府將在該項議題上與私部門共同合作(partnership),且未來將研議通過立法途徑(legislation),將隱私權和公民權保護(the incorporation of privacy and civil liberties safeguards)納入關鍵基礎設施資通訊安全法制之全盤考量,相關趨勢殊值注意。

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