美國國家公路交通安全管理局(National Highway Traffic Safety Administration, NHTSA)於2022年9月9日公布2022年最新版本之當代車輛網路安全最佳實踐(Cybersecurity Best Practices for the Safety of Modern Vehicles),強化政府對先進聯網車輛網路安全之把關。
文件將網路安全實踐項目區分為「一般網路安全最佳實踐」及「車輛技術網路安全最佳實踐」兩塊,前者主要為公司整體組織網路安全文化與監管機制之建立;後者則偏重於技術性的建議內涵。
「一般網路安全最佳實踐」共有45項要點,核心概念為:公司應訂定明確的網路安全評估程序,由領導階層負責相關監督責任,定期執行網路安全之風險評估及第三方公正稽核,並對其所發現之風險弱點採取保護措施並持續監控,同時應妥善保存所有網路安全相關之紀錄文件,並鼓勵與車輛同業聯盟彼此分享學習經驗。對於組織成員應適當提供網路安全教育訓練。於產品設計時,應將產品使用者、售後服務維修商,以及可能的外接式電子設備所帶來之風險一併納入安全設計考量。
「車輛技術網路安全最佳實踐」共有25項,核心理念為:對於產品開發人員,應建立存取權限管理,避免有心人士濫用權限。產品所使用的加密技術應隨時更新,若車輛具備診斷功能,應慎防遭到不當利用,且應防止車輛所搭載之感測器遭到惡意干擾或改動,感測器所收集到之資料則應能免於網路攻擊或竊取。應特別注意無線網路設備、空中軟體更新(Over-the-air, OTA)以及公司作業軟體所產生之風險漏洞。
本文件屬於自願性質,無法律強制力。但NHTSA期望在現有的車輛產業網路安全標準上,例如國際標準組織與國際汽車工程師協會(International Standards Organization, ISO/SAE International, SAE)先前所訂定的車輛網路安全標準ISO/SAE 21434的基礎前提下,進一步提出政府對車輛網路安全要求的努力。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
G7第四屆資料保護與隱私圓桌會議揭示隱私保護新趨勢 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年03月10日 七大工業國組織(Group of Seven,下稱G7)於2024年10月10日至11日在義大利羅馬舉辦第四屆資料保護與隱私機構圓桌會議(Data Protection and Privacy Authorities Roundtable,下稱圓桌會議),並發布「G7 DPAs公報:資料時代的隱私」(G7 DPAs’ Communiqué: Privacy in the age of data,下稱公報)[1],特別聚焦於人工智慧(AI)技術對隱私與資料保護的影響。 壹、緣起 由美國、德國、英國、法國、義大利、加拿大與日本的隱私主管機關(Data Protection and Privacy Authorities, DPAs)組成本次圓桌會議,針對數位社會中資料保護與隱私相關議題進行討論,涵蓋「基於信任的資料自由流通」(Data Free Flow with Trust, DFFT)、新興技術(Emerging technologies)、跨境執法合作(Enforcement cooperation)等三大議題。 本次公報重申,在資通訊技術主導的社會發展背景下,應以高標準來審視資料隱私,從而保障個人權益。而DPAs作為AI治理領域的關鍵角色,應確保AI技術的開發和應用既有效且負責任,同時在促進大眾對於涉及隱私與資料保護的AI技術認識與理解方面發揮重要作用[2]。此外,公報亦強調DPAs與歐盟理事會(Council of Europe, CoE)、經濟合作暨發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)、亞太隱私機構(Asia Pacific Privacy Authorities, APPA)、全球隱私執行網路(Global Privacy Enforcement Network, GPEN)及全球隱私大會(Global Privacy Assembly, GPA)等國際論壇合作的重要性,並期望在推動資料保護與建立可信賴的AI技術方面作出貢獻[3]。 貳、重點說明 基於上述公報意旨,本次圓桌會議上通過《關於促進可信賴AI的資料保護機構角色的聲明》(Statement on the Role of Data Protection Authorities in Fostering Trustworthy AI)[4]、《關於AI與兒童的聲明》(Statement on AI and Children)[5]、《從跨國角度觀察降低可識別性:G7司法管轄區對匿名化、假名化與去識別化的法定及政策定義》(Reducing identifiability in cross-national perspective: Statutory and policy definitions for anonymization, pseudonymization, and de-identification in G7 jurisdictions)[6],分別說明重點如下: 一、《關於促進可信賴AI的資料保護機構角色的聲明》 繼2023年第三屆圓桌會議通過《關於生成式AI聲明》(Statement on Generative AI)[7]後,本次圓桌會議再次通過《關於促進可信賴AI的資料保護機構角色的聲明》,旨在確立管理AI技術對資料保護與隱私風險的基本原則。G7 DPAs強調許多AI技術依賴個人資料的運用,這可能引發對個人偏見及歧視、不公平等問題。此外,本聲明中還表達了擔憂對這些問題可能透過深度偽造(Deepfake)技術及假訊息擴散,進一步對社會造成更廣泛的不良影響[8]。 基於上述考量,本聲明提出以下原則,納入G7 DPAs組織管理的核心方針[9]: 1. 以人為本的方法:G7 DPAs應透過資料保護來維護個人權利與自由,並在AI技術中提供以人權為核心的觀點。 2. 現有原則的適用:G7 DPAs應審視公平性、問責性、透明性和安全性等AI治理的核心原則,並確保其適用於AI相關框架。 3. AI核心要素的監督:G7 DPAs應從專業視角出發,監督AI的開發與運作,確保其符合負責任的標準,並有效保護個人資料。 4. 問題根源的因應:G7 DPAs應在AI的開發階段(上游)和應用階段(下游)找出問題,並在問題擴大影響前採取適當措施加以解決。 5. 善用經驗:G7 DPAs應充分利用其在資料領域的豐富經驗,謹慎且有效地應對AI相關挑戰。 二、《關於AI與兒童的聲明》 鑒於AI技術發展可能對於兒童和青少年產生重大影響,G7 DPAs發布本聲明表示,由於兒童和青少年的發展階段及其對於數位隱私的瞭解、生活經驗有限,DPAs應密切監控AI對兒童和青少年的資料保護、隱私權及自由可能造成的影響程度,並透過執法、制定適合年齡的設計實務守則,以及發佈面向兒童和青少年隱私權保護實務指南,以避免AI技術導致潛在侵害兒童和青少年隱私的行為[10]。 本聲明進一步闡述,當前及潛在侵害的風險包含[11]: 1. 基於AI的決策(AI-based decision making):因AI運用透明度不足,可能使兒童及其照顧者無法獲得充足資訊,以瞭解其可能造成重大影響的決策。 2. 操縱與欺騙(Manipulation and deception):AI工具可能具有操縱性、欺騙性或能夠危害使用者情緒狀態,促使個人採取可能危害自身利益的行動。例如導入AI的玩具可能使兒童難以分辨或質疑。 3. AI模型的訓練(Training of AI models):蒐集和使用兒童個人資料來訓練AI模型,包括從公開來源爬取或透過連線裝置擷取資料,可能對兒童的隱私權造成嚴重侵害。 三、《從跨國角度觀察降低可識別性:G7司法管轄區對匿名化、假名化與去識別化的法定及政策定義》 考慮到個人資料匿名化、假名化及去識別化能促進資料的創新利用,有助於最大限度地減少隱私風險,本文件旨在整合G7成員國對於匿名化、假名化與去識別化的一致理解,針對必須降低可識別性的程度、資訊可用於識別個人的程度、減少可識別性的規定流程及技術、所產生的資訊是否被視為個人資料等要件進行整理,總結如下: 1. 去識別化(De-identification):加拿大擬議《消費者隱私保護法》(Consumer Privacy Protection Act, CPPA)、英國《2018年資料保護法》(Data Protection Act 2018, DPA)及美國《健康保險可攜性及責任法》(Health Insurance Portability and Accountability Act , HIPAA)均有去識別化相關規範。關於降低可識別性的程度,加拿大CPPA、英國DPA規定去識別化資料必須達到無法直接識別特定個人的程度;美國HIPAA則規定去識別化資料須達到無法直接或間接識別特定個人的程度。再者,關於資料去識別化的定性,加拿大CPPA、英國DPA認定去識別化資料仍被視為個人資料,然而美國HIPAA則認定去識別化資料不屬於個人資料範疇。由此可見,各國對去識別化規定仍存在顯著差異[12]。 2. 假名化(Pseudonymization):歐盟《一般資料保護規則》(General Data Protection Regulation, GDPR)及英國《一般資料保護規則》(UK GDPR)、日本《個人資料保護法》(個人情報の保護に関する法律)均有假名化相關規範。關於降低可識別性的程度,均要求假名化資料在不使用額外資訊的情況下,須達到無法直接識別特定個人的程度,但額外資訊應與假名化資料分開存放,並採取相應技術與組織措施,以確保無法重新識別特定個人,因此假名化資料仍被視為個人資料。而關於假名化程序,日本個資法明定應刪除或替換個人資料中可識別描述或符號,歐盟及英國GDPR雖未明定具體程序,但通常被認為採用類似程序[13]。 3. 匿名化(Anonymization):歐盟及英國GDPR、日本個資法及加拿大CPPA均有匿名化相關規範。關於降低可識別性的程度,均要求匿名化資料無法直接或間接識別特定個人,惟可識別性的門檻存在些微差異,如歐盟及英國GDPR要求考慮控管者或其他人「合理可能用於」識別個人的所有方式;日本個資法則規定匿名化資料之處理過程必須符合法規標準且不可逆轉。再者,上述法規均將匿名化資料視為非屬於個人資料,但仍禁止用於重新識別特定個人[14]。 參、事件評析 本次圓桌會議上發布《關於促進可信賴AI的資料保護機構角色的聲明》、《關於AI與兒童的聲明》,彰顯G7 DPAs在推動AI治理原則方面的企圖,強調在AI技術蓬勃發展的背景下,隱私保護與兒童權益應成為優先關注的議題。與此同時,我國在2024年7月15日預告《人工智慧基本法》草案,展現對AI治理的高度重視,融合美國鼓勵創新、歐盟保障人權的思維,針對AI技術的應用提出永續發展、人類自主、隱私保護、資訊安全、透明可解釋、公平不歧視、問責等七項原則,為國內AI產業與應用發展奠定穩固基礎。 此外,本次圓桌會議所發布《從跨國角度觀察降低可識別性:G7司法管轄區對匿名化、假名化與去識別化的法定及政策定義》,揭示各國在降低可識別性相關用語定義及其在資料保護與隱私框架中的定位存在差異。隨著降低可識別性的方法與技術不斷創新,這一領域的監管挑戰日益突顯,也為跨境資料流動越發頻繁的國際環境提供了深化協調合作的契機。在全球日益關注資料保護與隱私的趨勢下,我國個人資料保護委員會籌備處於2024年12月20日公告《個人資料保護法》修正草案,要求民間業者設置個人資料保護長及稽核人員、強化事故通報義務,並針對高風險行業優先實施行政檢查等規定,以提升我國在數位時代的個資保護水準。 最後,本次圓桌會議尚訂定《2024/2025年行動計畫》(G7 Data Protection and Privacy Authorities’ Action Plan)[15],圍繞DFFT、新興技術與跨境執法合作三大議題,並持續推動相關工作。然而,該行動計畫更接近於一項「基於共識的宣言」,主要呼籲各國及相關機構持續努力,而非設定具有強制力或明確期限的成果目標。G7 DPAs如何應對數位社會中的資料隱私挑戰,並建立更順暢且可信的國際資料流通機制,將成為未來關注的焦點。在全球共同面臨AI快速發展所帶來的機遇與挑戰之際,我國更應持續關注國際趨勢,結合自身需求制訂相關法規以完善相關法制,並積極推動國際合作以確保國內產業發展銜接國際標準。 [1]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], G7 DPAs’ Communiqué: Privacy in the age of data (2024), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/news-and-announcements/2024/communique-g7_241011/ (last visited Feb 3, 2025). [2]Id. at para. 5. [3]Id. at para. 7-9. [4]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], Statement on the Role of Data Protection Authorities in Fostering Trustworthy AI (2024), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/speeches-and-statements/2024/s-d_g7_20241011_ai/ (last visited Feb 3, 2025). [5]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], Statement on AI and Children (2024), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/speeches-and-statements/2024/s-d_g7_20241011_child-ai/ (last visited Feb 3, 2025). [6]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], Reducing identifiability in cross-national perspective: Statutory and policy definitions for anonymization, pseudonymization, and de-identification in G7 jurisdictions (2024), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/news-and-announcements/2024/de-id_20241011/ (last visited Feb 3, 2025). [7]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], Statement on Generative AI (2023), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/speeches-and-statements/2023/s-d_20230621_g7/ (last visited Feb 3, 2025). [8]Supra note 4, at para. 11. [9]Supra note 4, at para. 18. [10]Supra note 5, at para. 5-6. [11]Supra note 5, at para. 7. [12]Supra note 6, at para. 11-15. [13]Supra note 6, at para. 16-19. [14]Supra note 6, at para. 20-25. [15]Office of the Privacy Commissioner of Canada [OPC], G7 Data Protection and Privacy Authorities’ Action Plan (2024), https://www.priv.gc.ca/en/opc-news/news-and-announcements/2024/ap-g7_241011/ (last visited Feb 3, 2025).
美國聯邦通訊委員會與國家科學基金會以及國家電信暨資訊管理局簽署合作協議,以展現對頻譜革新倡儀的支持美國聯邦通訊委員會(Federal Communication Commission, FCC)於2021年2月1日與美國國家科學基金會(National Science Foundation, NSF)以及美國國家電信暨資訊管理局(National Telecommunications and Information Administration, NTIA)共同簽署合作協議,展現對NSF於2020年所發起的頻譜革新倡儀(NSF Spectrum Innovation Initiative)的支持,其目的在於美國面臨對頻譜使用的需求量增加之際,能在頻譜的研究與發展尋求創新的進步。 頻譜革新倡儀將致力於頻譜的研究與創新,具體行動如下: 建置國家無線電動態區域(National Radio Dynamic Zones, NRDZ):藉由建立新的前導測試的測試範圍,使研究人員得對頻譜的使用者進行動態頻譜(dynamic spectrum)的研究和開發; 國家頻譜創新和勞動力發展計畫:建立頻譜相關研究人員聯繫管道,並增加頻譜相關勞動力,以支持未來頻譜之相關產業發展; 頻譜研究活動:藉此發展出更多涉及頻譜的應用,特別是跨領域性質的研究活動; 教育和勞動力發展計畫:透過教育和培訓計畫培養兼具專業且多元性的頻譜相關勞動力。 此份合作協議,目的在確保FCC和NTIA的專業人員可以提供其關於頻譜的專業知識,以幫助確保頻譜革新倡議在頻譜的研究、基礎設施和勞動力方面的投資與開發,能符合美國聯邦政府對頻譜的監管、政策目標、原則和策略。
科技產業申請租稅減免 國稅局:申報浮濫高科技企業申請促產條例相關租稅減免浮濫,尤其是在可享高額抵減的研發項目上,爭議最多。實務上,人才培育的投資抵減減稅空間較少,頂多幾十萬元或幾百萬元,但研發投資抵減最高可達幾十億元,因此常見的爭議也最多。由於研發費用可提列為費用、又可抵稅,對企業來說效益很高,因此很多公司都先申報為研發費用,等被國稅局查到再說;另將製造、銷售費用列為研發費用的情形不勝枚舉。 依照公司研究與發展及人才培訓支出適用投資抵減辦法審查要點第1點附表,研發支出只有包括全職研發人員薪資等九種支出才能抵減,而且業者須附薪資表及證明文件證明,才能減稅。但因為研發誘因優渥,企業總是先報再說,因此行政法院投資抵減的相關訴訟,十之八九都是國稅局勝訴。根據公司研究與發展及人才培訓支出適用投資抵減辦法第5條規定,公司的研發支出,在同一課稅年度內得按百分之三十抵減當年度應納營所稅額;支出總金額超過前二年度研發經費平均數者,超過部份得按百分之五十抵減當年度應納營所稅,當年度營所稅額不足抵減者,得在以後四年度營所稅額抵減。 國稅局提醒,申請研發減免企業必須提供研究計畫等證明,否則舉證不足反將被國稅局要求補稅,恐衝擊公司當年獲利。一般來說,適用投抵減稅金額愈高的公司,也愈常被選案查核,確保公司沒有僥倖逃稅心理。如果投抵項目涉及大陸地區,像是人才培訓支出,則應依臺灣地區與大陸地區人民關係條例第24、25、25條之1條等法令規定,經主管機關核准,否則也將遭國稅局剔除補稅。
台南市低碳自治條例與國際促進能源效率立法趨勢台南市低碳自治條例與國際促進能源效率立法趨勢 科技法律研究所 2013年3月26日 壹、事件摘要 根據自由時報3月5日報導,台南市為將該市打造為國際指標性之低碳城市,在去年制訂了「台南市低碳城市自治條例」,並在未來規劃對大建築面積、及用量超過800千瓦之用戶,要求必須裝置一定比例太陽光電系統的強制規定。該條例同時要求公有、及供公眾使用的建築物,須為銀級以上綠建築之規定,亦在近日吸引了媒體的關注。 貳、重點說明 一、臺南市政府低碳城市自治條例 台南市政府於2012年12月22日以府法規字第1011084760A號令公布了「台南市低碳城市自治條例」,共六章、三十八條,並於第四章「低碳城市推動與管理」,做了前述對耗電大的用戶為一定比例太陽能光電系統設置要求之規範。 在綠建築的部分,依據該條例第21條第1款之規定,台南市公有或經該市公告指定地區之新建建築物於申請建造執照時,若非供公眾使用之建築物,須為合格級以上之綠建築。而公有及供公眾使用之建築物,則須進一步符合為銀級以上之綠建築。此策略採取賦予公部門較高的法規遵循義務,與國外立法例趨勢相當吻合。詳述如下。 參、事件評析 一、國外立法例 (一)從一定面積以上面積建築著手 根據自由時報的報導,台南市政府在未來將針對大建築面積用戶,強制其裝設用電量一定比例的太陽光電系統。關於面積的細部規範雖然未見於該市低碳自治條例,但此一規劃無疑符合國際間為提高節能效率所採取的規範趨勢。 例如美國在2007年能源獨立及安全法架構下,由總統在2009年所發佈的行政命令第13514號的第2條第g項第3款,即要求確保既有聯邦建築或聯邦機構(agency)所承租之建築,面積超過5000平方英呎者,應在財政年度2015年前,使其面積的15%完全符合「聯邦永續建築指導原則」(Federal Leadership in High Performance and Sustainable Building, 在該行政命令中簡稱 Guiding Principle)。 而新加坡也有類似的規範。根據該國「2008年建築管制(環境永續)規定」(Building Control《Environmental Sustainability》2008)第3條與第4條之規定,所有總樓板面積(gross floor area) 超過2,000平方公尺的建築之建設或有關總樓板面積超過2,000平方公尺既有建築之面積增建(increasing the gross floor area),或關於建築外殼或建築服務的提供、擴大或實質的改變,皆應至少達到依據建築環境永續規範(Code for Environmental Sustainability of Buildings)的綠色標誌積分(Green Mark scores) 50分。 (二)對公部門採取較民間更高標準 由前述關於南市低碳自治條例中關綠建築之規範可知,該市在為相關管制的規劃時,所採取的政策是讓公部門先承擔較高的法規遵循義務(在該條例第21條的規定中,公有建築物在申請建照時須符合銀級綠建築之標準,而不若一般非供眾使用之建築物,僅要求其須合格)。此種作法亦為國際間為引領民間部門推動節能減碳常見的法制政策規劃。 除了上述美國的規定也是先對公部門作要求外,歐盟能源指令第5條第1項也有類似之規範。該條款要求歐盟各會員國自2014年1月1日起,就其中央政府所擁有或佔有之面積超過500平方公尺之建築,每年應翻修總樓板面積的3%,使其至少符合建築效率指令(2010/31/EU, Directive on Energy Performance of Buildings)第4條關於最低建築能源效率(minimum energy performance requirements for buildings)之要求。 二、短評與小結 由上述介紹可知,台南市低碳自治條例,為促進節能減碳而採行諸如由一定面積以上建築物著手,並對公部門此取更高標準之規定皆與國際趨勢相符。無獨有偶,高雄市於去年通過的綠建築自治條例,也有類似規定。我國在各級地方政府皆能與國際接軌的共同努力下,能否在促進能源效率方面達成較歐美等先進國家更耀眼的成積,著實令人期待。