歐盟執委會(European Commission, EC)於2022年7月5日通過「新歐洲創新議程」(New European Innovation Agenda,下稱創新議程),藉由引領創新,特別是在「深度技術」(Deep Tech),例如AI、量子科學、光子技術等領域之創新,強化歐洲在綠色轉型和數位轉型的中心角色,並為氣候變遷及網路威脅等迫切的社會問題,提供創新的解決方案,以減少能源依賴、改善民眾健康,並繁榮歐洲經濟。創新議程包括以下5項旗艦項目:
(1)資助新創公司(start-ups):使歐洲私人機構及其他私人投資者更願意投資於「深度技術」之新創公司。除此之外,簡化上市規則,使公司上市成本減少,以增加公司上市意願,更易於向公眾募集資金。
(2)重視實驗場域及創新採購:讓創新的企業可藉由「監理沙盒」(Regulatory Sandbox)等實驗場域(experimentation spaces)驗證其概念,政府則加強對創新產品和服務的公共採購(public procurement),促進創新研發。
(3)打造歐洲創新生態系(European Innovation Ecosystems):支持包括低度開發地區在內的區域,建立多個「區域創新谷」(regional innovation valleys),以強化歐洲創新者間的連結,並促進會員國投入至少100億歐元於各區域創新谷包含「深度技術」在內的創新專案。
(4)育才、攬才及留才:確保「深度技術」的人才能來到歐盟國家,並在歐盟國家間流動及發展,當中包括針對新創公司的創新實習生計畫、幫助新創公司尋找非歐盟人才的歐盟人才資料庫(talent pool)計畫、女性創業和領導計畫、新創公司員工有認股權(stock option)等。
(5)優化政策制定之流程及架構,促進歐盟內部協調一致:藉由開發可供各國比對的資料集(data set),以及對於新創公司設立階段(start-up)及成長階段(scale-up)之共通定義,提升並強化政策的傳播及落實,並確保在歐洲創新理事會論壇(European Innovation Council)有更好的政策協調。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
日本政府於2016年1月5日成立「小型無人機進階安全確保制度設計相關小組委員會」(小型無人機の更なる安全確保のための制度設計に関する分科会),聚焦無人機飛安方面之實務議題。會議由内閣官房内閣参事官擔任議長,並由國土交通省航空局協助辦理,民間參與者則多為相關產業公協會,目前規劃每兩個月開1-2次會議,其運行方式包括:原則上為非公開會議,其會議資料將於會後公開,但若議長認有必要,則得決定一部或全部不公開;此外,對於委員會成員以外的民間企業及專家學者之意見,亦應聽取。 為更進一步確保小型無人機於飛行時之安全性,本次會議對「航空法」提出如下修正建議: (1)除「航空法」第一百三十二條之二所規範之飛行方式及禁飛區域外,尚有其他相關飛安重要事項亦應注意,例如:機體本身之缺陷、操控者失誤、不可預期的天候變化、機體重量等(一定重量以上之無人機,對於機體性能及操控者技術應有更高要求,未來可思考訂定罰則或提供擔保)。 (2)對於機場周邊應有比現行法更嚴格之規範,除因此處操控無人機容易誤入禁區外,該範圍以內通常是飛安事故搜救區,恐妨害搜救之進行。 (3)關於禁區內飛行許可之審查,應包含:機體機能與性能、操控者知識、技術與經歷。 (4)對於商業、營業用無人機,應有更高的安全性要求。但何謂商業、營業用之定義及更高安全性究何所指須有更明確的標準!
強化AI安全防線:八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室(国家サイバー統括室)於2026年3月5日,代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」(Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations)之國際文書(下稱本文書),並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局(Australian Signals Directorate,簡稱ASD)之澳洲網路安全中心(Australian Cyber Security Centre,簡稱ACSC)主導訂定,主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織,揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性,並就AI開發或採購階段,組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家,除了日本與澳洲以外,也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時,應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環,同時評估產品或服務之整體生命週期風險,不應著重於單一技術,而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌,包括特定關係事業者、活用AIBOM(AI物料清單,主要用來記錄AI模型相關資產與資訊,提供快速定位與管控AI問題模型功能)或SBOM(軟體物料清單,主要記錄軟體相依元件,用於漏洞管理與供應鏈透明度)、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險,進行漏洞管理,以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類:AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施(含硬體),以及第三方服務,本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險,其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面,以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外,本文書也針對各類風險提出可行的因應方法,例如: 1.數據面:需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面:需從可信來源取得透明模型,實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面:需做完整性驗證、元件審核,並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面:需確認設備無惡意內容,並在網路中適當分區。 5.第三方服務面:需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說,日本已意識到國家網路安全治理下,針對AI、機器學習的安全,不單是模型安全,而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書,不僅強化國際合作,同時建立供應鏈網路安全共識,因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰,從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法,作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作,提升國家網路安全治理之作法,值得我國未來借鏡參考。
日本總務省公布「2006年版資訊通信白皮書」日本資訊通信領域主管機關「總務省」 7 月 4 日 公布「 2006 年版資訊通信白皮書」。本年度白皮書除按照慣例闡述資訊通信政策之實施現況(第 2 章)以及今後推動方向(第 3 章)外,更本諸過去數年「 u 化社會」( ubiquitous network society )願景之研析成果與發展脈絡,將 u 化社會之願景與現實生活的技術或應用發展趨勢兩相比較,指出於逐步邁向該等願景的同時,社會整體經濟結構的特性也開始有所變化。 基於前開變化主係肇因於技術變遷、應用普及、逐步邁向 u 化社會願景之故,本年度白皮書第 1 章乃將之稱為「 u 化經濟」( ubiquitous economy ),並認為自宏觀角度而言,資通產業對於國家經濟實力之貢獻有增無減;另自微觀角度而言,個別用戶的重要性將會更加凸顯,資訊的流通傳遞也會更有效率,而本諸知識迅速累積分享的結果,生產力同樣可望大幅提昇。今後亦當本諸此等認知,規劃能令個別用戶放心使用之安全環境,弭平基礎建設未能完全普及之數位落差現象,預先具體指明可能發生之爭議課題,妥善探究適合 u 化社會願景實現之因應對策,以利全體國民均能充分享用 u 化社會所能帶來的福祉。