美國國家公路交通安全管理局公布車輛網路安全最佳實踐,呼籲業界遵循

  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」

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.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 國際特赦組織(Amnesty International)與法國數位隱私權倡議團體La Quadrature du Net(LQDN)等組織於2024年10月15日向法國最高行政法院提交申訴,要求停止法國國家家庭津貼基金機構(Caisse nationale des allocations familiales,CNAF)所使用的歧視性風險評分演算法系統。 CNAF自2010年起即慣於使用此系統識別可能進行福利金詐欺的對象,該系統演算法對獲取家庭與住房補助的對象進行0至1之間的風險評分,分數越接近1即越可能被列入清單並受調查,政府當局並宣稱此系統將有助於提升辨識詐欺與錯誤的效率。 LQDN取得該系統的原始碼,並揭露其帶有歧視性質。該等組織說明,CNAF所使用的評分演算法自始即對社會邊緣群體如身心障礙者、單親家長,與低收入、失業、居住於弱勢地區等貧困者表現出懷疑態度,且可能蒐集與系統原先目的不相稱的資訊量,這樣的方向直接違背了人權標準,侵犯平等、非歧視與隱私等權利。 依據歐盟《人工智慧法》(Artificial Intelligence Act,下稱AIA),有兩部分規定: 1. 用於公機關評估自然人是否有資格獲得基本社會福利或服務,以及是否授予、減少、撤銷或收回此類服務的人工智慧系統;以及用於評估自然人信用或建立信用評分的人工智慧系統,應被視為高風險系統。 2. 由公機關或私人對自然人進行社會評分之人工智慧系統可能導致歧視性結果並排除特定群體,從此類人工智慧總結的社會分數可能導致自然人或其群體遭受不當連結或程度不相稱的不利待遇。因此應禁止涉及此類不可接受的評分方式,並可能導致不當結果的人工智慧系統。 然而,AIA並未針對「社會評分系統」明確定義其內涵、組成,因此人權組織同時呼籲,歐盟立法者應針對相關禁令提供具體解釋,惟無論CNAF所使用的系統為何種類型,因其所具有的歧視性,公機關皆應立即停止使用並審視其具有偏見的實務做法。

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