《演算法問責法案》(Algorithmic Accountability Act)於2022年4月由美國參議院提出,此法案係以2019年版本為基礎,對演算法(algorithm)之專業性與細節性事項建立更完善之規範。法案以提升自動化決策系統(automated decision systems, ADS)之透明度與公平性為目的,授權聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)制定法規,並要求其管轄範圍內之公司,須就對消費者生活產生重大影響之自動化決策系統進行影響評估,公司亦須將評估結果做成摘要報告。
《演算法問責法案》之規範主體包括:(1)公司連續三年平均營業額達5000萬美元,或股權價值超過2.5億美元者,並處理或控制之個人資料超過100萬人次;以及(2)公司過去三年內,財務規模至少為前者之十分之一,且部署演算法開發以供前者實施或使用者。ADS影響評估應檢視之內容包括:
1.對決策過程進行描述,比較分析其利益、需求與預期用途;
2.識別並描述與利害關係人之協商及其建議;
3.對隱私風險和加強措施,進行持續性測試與評估;
4.記錄方法、指標、合適資料集以及成功執行之條件;
5.對執行測試和部署條件,進行持續性測試與評估(含不同群體);
6.對代理商提供風險和實踐方式之支援與培訓;
7.評估限制使用自動化決策系統之必要性,並納入產品或其使用條款;
8.維護用於開發、測試、維護自動化決策系統之資料集和其他資訊之紀錄;
9.自透明度的角度評估消費者之權利;
10.以結構化方式識別可能的不利影響,並評估緩解策略;
11.描述開發、測試和部署過程之紀錄;
12.確定得以改進自動化決策系統之能力、工具、標準、資料集,或其他必要或有益的資源;
13.無法遵守上述任一項要求者,應附理由說明之;
14.執行並記錄其他FTC 認為合適的研究和評估。
當公司違反《演算法問責法案》及其相關法規有不正當或欺騙性行為或做法時,將被視為違反《聯邦貿易委員會法》(Federal Trade Commission Act)規定之不公平或欺騙性行為,FTC應依《聯邦貿易委員會法》之規定予以處罰。此法案就使用ADS之企業應進行之影響評估訂有基礎框架,或可作為我國演算法治理與人工智慧應用相關法制或政策措施之參酌對象,值得持續追蹤。
歐盟資料保護監督機關(European Data Protection Supervisor, EDPS)於2019年12月19日發布「評估限制隱私權和個人資料保護基本權利措施之比例指引」(EDPS Guidelines on assessing the proportionality of measures that limit the fundamental rights to privacy and to the protection of personal data),旨在協助決策者更易於進行隱私友善(privacy-friendly)之決策,評估其所擬議之措施是否符合「歐盟基本權利憲章」(Charter of Fundamental Rights of the European Union)關於隱私權和個人資料之保護。 該指引分為三大部分,首先說明指引的目的與如何使用;第二部分為法律說明,依據歐盟基本權利憲章第8條所保護個人資料的基本權利,並非絕對之權利,得於符合憲章第52條(1)之規定下加以限制,因此涉及處理個人資料的任何擬議措施,應進行比例檢驗;指引的第三部份則具體說明決策者應如何評估擬議措施之必要性和比例性之兩階段檢驗: 必要性檢驗(necessity test) (1) 步驟1:初步對於擬議措施與目的為詳細的事實描述(detailed factual description)。 (2) 步驟2:確定擬議措施是否限制隱私保護或其他權利。 (3) 步驟3:定義擬議措施之目的(objective of the measure),評估其必要性。 (4) 步驟4:特定領域的必要性測試,尤其是該措施應有效(effective)且侵害最小(the least intrusive)。 若前述評估認為符合必要性,則接續比例性檢驗,透過以下4步驟評估: 比例性檢驗(proportionality test) (1) 步驟1:評估目的正當性(legitimacy),擬議措施是否滿足並達到該目的。 (2) 步驟2:擬議措施對隱私和資料保護基本權的範圍、程度與強度(scope, extent and intensity)之影響評估。 (3) 步驟3:繼續進行擬議措施之公平對等評估(fair balance evaluation)。 (4) 步驟4:分析有關擬議措施比例之結果。 科技時代的決策者在立法和政策擬定時,面臨的問題愈趨複雜,需要全面性評估,擬議措施限制應符合歐盟法規,且具必要性並合於比例,隱私保護更是關鍵,參酌該指引搭配EDPS於2017年發布之「必要性工具包」(Necessity Toolkit),將使決策者所做出的決策充分保護基本權利。
德國針對企業聯網資訊安全及資料保護相關法律提出建議文件德國經濟及能源部於2018年3月8日為企業聯網資訊安全保護措施建議及資料保護、資料所有權相關法規提出建議文件,協助中小企業提升對於組織及特別領域中的資安風險之意識,並進一步採取有效防護檢測,包括基本安全防護措施、組織資安維護、及法規,並同時宣導德國資料保護法中對於資安保護的法定要求。 資通訊安全及其法規係為企業進行數位化時,涉及確保法的安定性(Rechtssicherheit)之議題。例如:應如何保護處理後的資料?如何執行刪除個人資料權利?各方如何保護營業秘密?如果資料遺失,誰應承擔責任?唯有釐清上述相關等問題時,方能建立必要的信任。而在德國聯邦資料保護法,歐盟一般個人資料保護法、歐盟網路與資訊安全指令等規範及相關法律原則,係為數位創新企業執行資安基礎工作重要法律框架。但是,由於數位化的發展,新的法律問題不斷出現,目前的法律框架尚未全面解決。 例如,機器是否可以處理第三方資料並刪除或保存?或是誰可擁有機器協作所產生的資料?因此,未來勢必應針對相關問題進行討論及規範。鑑於日益網路化和自動運作的生產設備,工業4.0的IT法律問題變得複雜。一方面,需要解決中、大型企業的營業祕密,資料所有權和責任主題之實際問題,以促進相關數位化創新。另一方面,為了能夠推導出現實的法律規範,需要更多具體實施案例討論,例如,企業家對產品責任問題,人工智慧使用,外包IT解決方案,及雲端計算等核心等問題,政府應協助為所有公司在安全框架下展開數位計畫合作的機會,並充分利用網路的潛力,而中小企業4.0能力中心也將為中小型公司在數位化目標上提供IT法問題方面的支持。
歐盟執委會提案將電子設備之充電連接埠統一為USB Type-C自2009年起,歐盟執委會(European Commission,下稱執委會)開始推動統一化歐盟境內手機及其他類似電子設備之充電器,以減少不必要的電子垃圾,並改善電子設備充電器規格紊亂所造成消費者的不便利。多年來,市面上充電連接埠的規格已從過去的三十多種減少為USB Type-C、USB micro-B以及Lightning三種規格。執委會更於今(2021)年9月23日提出《無線電設備指令》(Radio Equipment Directive, 2014/53/EU)增修條文提案,欲透過立法建立統一的充電解決方案,該提案包括: 1.統一充電連接埠 USB Type-C為所有智慧型手機、平板、相機以及耳機等電子設備的通用充電連接埠,一個USB Type-C充電器將能為各種廠牌的產品充電。 2.統一快速充電技術 防止各製造商無正當理由地限制充電速度,並確保電子設備在使用任何可相容的充電器時都能有相同的充電速度。 3.電子設備及充電器的分拆販售 防止消費者被迫購買不必要的充電器,並減少未使用的充電器數量,進而達成降低電子垃圾之目的。 4.提供消費者更多資訊 製造商應提供消費者其產品之充電性能相關資訊,以利消費者判斷其現有的充電器與該產品是否相容,該資訊亦有助於消費者為該產品選購相容的充電器。 此提案仍需待歐洲議會(European Parliament)及歐盟部長理事會(Council of the European Union)決議,若決議通過,製造商將有24個月的過渡期來調整產品設計。
美國國家安全局發布「軟體記憶體安全須知」美國國家安全局(National Security Agency, NSA)於2022年11月10日發布「軟體記憶體安全須知」(“Software Memory Safety” Cybersecurity Information Sheet),說明目前近70%之漏洞係因記憶體安全問題所致,為協助開發者預防記憶體安全問題與提升安全性,NSA提出具體建議如下: 1.使用可保障記憶體安全之程式語言(Memory safe languages):建議使用C#、Go、Java、Ruby、Rust與Swift等可自動管理記憶體之程式語言,以取代C與C++等無法保障記憶體安全之程式語言。 2.進行安全測試強化應用程式安全:建議使用靜態(Static Application Security Testing, SAST)與動態(Dynamic Application Security Testing, DAST)安全測試等多種工具,增加發現記憶體使用與記憶體流失等問題的機會。 3.強化弱點攻擊防護措施(Anti-exploitation features):重視編譯(Compilation)與執行(Execution)之環境,以及利用控制流程防護(Control Flow Guard, CFG)、位址空間組態隨機載入(Address space layout randomization, ASLR)與資料執行防護(Data Execution Prevention, DEP)等措施均有助於降低漏洞被利用的機率。 搭配多種積極措施增加安全性:縱使使用可保障記憶體安全之程式語言,亦無法完全避免風險,因此建議再搭配編譯器選項(Compiler option)、工具分析及作業系統配置等措施增加安全性。