歐盟為提升網路數位化產品之安全性,解決現有網路安全監管框架差距,歐盟執委會於2022年9月提出《網路韌性法案》(EU Cyber Resilience Act)草案,對網路供應鏈提供強制性網路安全標準,並課予數位化產品製造商在網絡安全方面之義務。該法案亦提出以下四個具體目標:
1.確保製造商對於提升產品之網路安全涵蓋整個生產週期;
2.為歐盟網路安全之合法性創建單一且明確之監管架構;
3.提高網路安全實踐之透明度,以及製造商與其產品之屬性;
4.為消費者和企業提供隨時可用之安全產品。
《網路韌性法案》要求製造商設計、開發和生產各種硬體、有形及軟體、無形之數位化產品時,須滿足法規要求之網路安全標準,始得於市場上銷售,並應提供清晰易懂之使用說明予消費者,使其充分知悉網路安全相關資訊,且至少應於五年內提供安全維護與軟體更新。
《網路韌性法案》將所涵蓋之數位化產品分為三種類別(產品示例可參考法案附件三):I類別、II類別,以及預設類別。I類別產品之網路安全風險級別低於II類別產品、高於預設類別,須遵守法規要求之安全標準或經由第三方評估;II類別為與網路安全漏洞具密切關連之高風險產品,須完成第三方合格評估始符合網路安全標準;預設類別則為無嚴重網路安全漏洞之產品,公司得透過自我評估進行之。法案另豁免已受其他法律明文規範之數位化產品,惟並未豁免歐洲數位身份錢包、電子健康記錄系統或具有高風險人工智慧系統產品。
若製造商未能遵守《網路韌性法案》之基本要求和義務,將面臨高達1500萬歐元或前一年度全球總營業額2.5%之行政罰鍰。各歐盟成員國亦得自行制定有效且合於比例之處罰規則。
據猶他州政府檔案存取及管理法(the Government Records Access and Management Act,簡稱GRAMA),該州選民註冊資料及投票歷史紀錄檔案屬於得公開資訊,據此,猶他州民得給付1,050元美金並填寫申請表,向政府申請取得全州選民數據庫之資料。 上開法令作為申請之依據,UTvoters.com創辦人Tom Alciere透過向該州政府申請並取得該州選民資訊後,建置該網站。透過該網站系統,任何人可查詢該州選民選舉資料。Tom Alciere指出,倘選民認為他們資訊被公布網站上並不合理,他們可以要求移除網站上的資訊,但這些資訊仍被記錄在該州數據庫中,且仍可被公開取得。 該州負責選舉主任委員Mark Thomas指出,倘能證明自身安全因資料遭公開而陷入危險,或具有某些情況如屬政府官員(例如州市長或參議員)等資料,基於安全考量,得移除數據庫之資料。 該州選民認為他們資料如同信用卡被竊一般的遭到洩漏,且不應被公開於網路;該州參議員Karen Mayne亦認為該不合理制度須做改變,政府一方面應鼓勵民眾參與投票,但非在過程中犧牲與公開選民的個人資料。 相關修正案之建議,限制該類資料僅能作為「政治」上的使用,且應排除與網路連結。若違反,則將面臨6個月以上有期徒刑及1,000美元以上之罰金。
歐盟第29條工作小組發布「自動化個人決策和分析指引」處理個人資料自動化決策與資料剖析風險問題歐盟第29條工作小組於2017年10月3日為因應歐盟一般資料保護規則(GDPR)第22條規定發布「自動化個人決策和分析指引」(Guidelines on Automated individual decision-making and Profiling for the purposes of Regulation 2016/679,2018年2月6日進一步修正,下稱指引),處理對個人資料自動化決策(automated decision-making)和個人檔案剖析(Profiling)的建立。 指引分為五個部分與最佳實踐建議,旨在幫助資料控制者(controller)合乎GDPR對個人資料自動化決策和分析的要求,內容包括下幾點:1.定義自動化決策和分析,以及GDPR對這些概念的處理方法;2.對GDPR第22條中關於自動化決策的具體規定;3.對自動決策和分析的一般規定;4.兒童和個人檔案剖析(Profiling)的建立;5.資料保護影響評估。 指引的主要內容包括: 個人檔案剖析(Profiling),意謂收集關於個人(或一群個人)的資料,並分析他們的特徵或行為模式,加以分類或分群,放入特定的類別或組中,和/或進行預測或評估(例如,他們執行任務的能力,興趣或可能的行為)。 禁止對個人資料完全自動化決策,包括有法律上法或相類重大影響的檔案剖析,但規則也有例外。應有措施保障資料主體的權利,自由和合法利益。 GDPR第22條第二項a之例外規定,(履行契約所必需的),自動化個人決策時,應該作狹義解釋。資料控制者必須能夠提出分析、自動化個人決策的必要性,同時考慮是否可以採取侵害隱私較少之方法。 工作小組澄清,關於在要求提供有關自動化決策所涉及的邏輯上有意義的資料時,控制者應以簡單的方法,告訴資料主體其背後的理由或依據的標準,而不得總是以自動化決策所使用算法進行複雜的解釋或者公開完整的算法為之。所提供的資料應該對資料當事人有意義。 對資料主體提供關於處理自動化決策上有關重要性和預期後果的資料,其意義在於必須提供關於該資料之用途或資料未來處理以及自動化決策如何影響資料主體的重要訊息。例如,在信用評等的情況下,應有權知道其資料處理的基礎,資料主體並能對其作出正確與否的決定,而不僅僅是關於決策本身的資料。 「法律效果」是指對某人的法律權利有影響,或者影響到個人法律關係或者其契約上權利。 工作組並未將GDPR前言71段視為絕對禁止純粹與兒童有關的自動決定,指出僅在某些情況下才有其適用(例如,保護兒童的福利)。 在基於自動化處理(包括分析)以及基於哪些決策產生法律效應或類似顯著效果的基礎上對個人方面進行系統和廣泛評估的情況下,進行資料保護影響評估並不局限於「單獨」自動化處理/決定。
資訊社會法制架構初探-以2003年聯合國資訊社會高峰會之決議為借鏡 日本啟動大規模自動駕駛實證測試,聚焦高精度圖資與人機介面設置於內閣府內之SIP(跨部會戰略創新推動方案Cross-ministerial Strategic Innovation Promotion Program)「自動駕駛系統」計畫分項,於2017年10月3日起啟動大規模之自動駕駛實證測試。為加速實現系統之實用化,超過20個以上之國內外汽車製造商等機關,預計於東名高速道路、新東名高速道路、首都高速道路及常磐自動車道及東京臨海地區之一般道路,參加之大規模實證實驗。 SIP自動駕駛系統係從2013年開始,以早日實現自動駕駛系統實用化、透過技術普及以減少交通事故和實現次世代交通系統為目標,並協調產官學各界共同領域工作,和將研究開發推進之重點聚焦於自動駕駛用 Dynamic Map高精度3D地圖(由日本7家相關公司共同出資成立之Dynamic Map Platform= DMP 開發之3D地圖)、人機界面 (Human Machine Interface, HMI)、資訊安全、降低行人事故、次世代都市交通等5種技術領域。 研究開發由汽車製造商於公開場合下進行,並接受大眾檢視,於研究開發成果公布同時,也因海外製造商的參與促進國際合作與國際標準化。本次有超過20個機關參加規模,係日本自動駕駛最大規模實證實驗。