歐盟推出《網路韌性法案》補充歐盟網路安全框架

  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。

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18F與加州政府共同打造採購新流程

  美國的數位服務推動小組18F(Digital service delivery,18F),因辦公室位於華盛頓特區F街18號而得名。2014年3月由總務署(General Service Administration,GSA)成立,透過業界與政府合作模式,幫助政府機關改善流程及增進效率,其所輔導的專案計畫將實際轉變政府機關提供數位服務及科技產品之運作模式,以達跨部會、機關之整合,並使對公眾的數位服務更便於使用。   18F為幫助美國各機關建造、購買及分享現代數位服務以提升政府的使用者經驗,提供了五項服務:(一)就已存的數位規格(digital component)打造訂製化產品(custom products);(二)以創新方式購買科技,使各政府能夠獲得更快、更好及產生更好結果的IT服務。詳細服務內容有代寫委外服務建議書(Request For Proposal,RFP)、開發市場利用現代技術購買IT服務、購買開放源代碼(open source code)以提升專案計畫;(三)替政府建造一安全、可擴展的工具與平台,其能更加符合需求並能夠持續為改善以達需求;(四)協助成為數位化組織,不只是增加組織內部數位化能力,更要形成數位習慣並最終促使組織文化改變;(五)透過討論會、設計工作室、指南及文件工作平台,提供及分享18F實際運用的相關現代數位化服務技術,使政府機關能自行複製及使用。   近期知名成果案例發生於加州。在加州,每一年的孩童福利服務案件管理系統超過2萬名社工利用為追蹤管理超過50萬件虐待及忽視兒童案件,若使用過時系統產生風險將無法估計,故加州政府、美國衛生與人群服務部(Department of Health and Human Services,DHHS)即利用了前述相關服務,與18F共同重新設計該系統的採購流程。從2015年11月至2016年10月,合作建立新系統不到1年的時間,導入了契約文件之簡化、模組化(modular)契約之合併、敏捷性開發(agile development)、使用者中心之設計及開放源(open source)之實踐。   首先,代寫委外服務建議書,18F於其中展示如何將專案計畫為模組化,亦即別於過往採購的傳統模式,非尋找單一開發商去建置整個已預設需求的系統,透過分離的方式,找尋不同開發商以更符合實際需求,亦能避免時間金錢的浪費,降低遲約或違約之風險。再者,聚集可能符合資格的供應商,邀請眾供應商建造以開放源代碼(open source code)方式的原型(prototype)。透過此一過程的激盪,18F從中協助評估所提出的原型、技術等,以了解供應商如何提出及是否符合使用者中心的設計。同時也能減少政府與供應商雙方的招標時間及行政成本。最後,為使加州政府機關能自行複製及使用相關現代數位化服務技術,18F示範敏捷軟體開發(agile software development)專案計畫。從中加州政府不僅瞭解如何為風險評估,且思考相關技術部門於專案計畫中的角色定位。   面臨現代化數位服務,在美國,聯邦與州政府都面臨極大挑戰。18F介入發展新模式,更能達實際需求,亦為內化之協助,利於政府自行發展其他數位服務。18F與加州政府合作之案例,或許能為國家發展數位服務運作之借鏡。

德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南

  德國聯邦資訊技術,電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南(Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen),旨在提升企業數位化與社會責任,並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議: 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時,必須將影響評估列入開發流程,並列為公司應遵守的道德倫理守則,以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義,企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息,並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此,企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下,可能會增加理解性和可追溯性難度,但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中,應特別關注並進一步討論。另外,透過教育及使用說明協助及控制功能,教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段(演算法,機器學習,AI)。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外,應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外,例如透過幫助頁面,儀表板或部落格,解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策,使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施,使用戶理解是否及如何使用相關演算法,此可能包括使用自動化決策,使用特定資料組和使用技術的目的,亦即使用戶對演算法,機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估,目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言,將可帶來巨大的利益,因此應該充分利用。例如,人工智慧可降低語言障礙,幫助行動不便的人可更加獨立自主生活,改善醫療診斷,提升能源供應效率,甚至是交通規劃和搜索停車位,都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展,應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間,同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要,但應兼顧受影響者的利益,並與廣大公眾利益找出妥協平衡點,且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時,應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如,可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分,必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同,資料不完整或錯誤,將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭,如果可能的話,只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此,確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況,特別是在自我學習系統中資料引入的標準,並根據錯誤來源進行檢查,且儘可能全面記錄,針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法,機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要,在開發預期用途的演算法時必須納入考量,對員工應針對道德影響進行培訓,並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題,並特別注意資料饋送,以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程,例如在車輛的自動控制或醫療診斷中,應設計成由責任主體保留最終的決策權力,直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任,並非透過對方法的無條件追踪來實現,而是經過仔細測試,學習和記錄來實現

美國FDA對於基因工程鮭魚核准上市及產品標示議題,舉行公聽會討論

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