美國國會於2022年12月22日通過《2022年保護美國智慧財產法》(Protecting American Intellectual Property Act of 2022),經美國總統拜登(Joe Biden)於2023年1月5日簽署後正式生效。鑒於近年來美國營業秘密外洩事件頻傳,中國大陸和駭客透過各類方式竊取美國的智慧財產,對美國的經濟和國家安全產生重大危害。因此,共和黨參議員Ben Sasse與民主黨參議員Chris Van Hollen於2020年6月共同提出本法,並於2021年4月提出修正版本,期待美國政府進一步採取保護美國營業秘密的具體措施。
本法授權美國政府對涉及營業秘密重大竊盜的外國人及外國實體(foreign entity)實施制裁。重點包含:
1.要求美國總統每年應向國會提出報告,且第一份報告應於本法正式施行後6個月內提出,報告應列出符合以下條件之外國人、外國實體名稱及外國實體的執行長或董事會成員:
(1)故意竊取美國營業秘密,且其行為很可能或已經對美國國家安全、外交、經濟、金融構成重大威脅者;
(2)對上述故意竊取美國營業秘密之行為提供重要的財務、物質、技術、商品、服務等支援,或從中獲得利益者。
2.實施制裁
(1)針對外國實體,本法授權美國政府得實施的制裁手段有12項,包含根據國際緊急經濟權力法(International Emergency Economic Powers Act)凍結其資產、將該實體列入美國商務部的出口管制名單(Entity List)、禁止美國金融機構對該實體提供貸款、拒絕向該實體採購、禁止該實體的外匯交易、禁止美國人投資該實體的股票或債券、限制該實體成員入境、將該實體成員驅逐出境等。美國總統應針對名單中的對象實施至少5項制裁,並可對該外國實體之高層實施上述制裁。
(2)針對外國人,制裁手段包含凍結資產、拒絕入境、撤銷簽證等
3.豁免
總統若認為符合美國國家利益,得豁免對外國人及外國實體之制裁,但應於15天內向國會提交豁免的理由。
本法施行後,美國除了既有的《保護營業秘密法》(Defend Trade Secrets Act of 2016)外,將透過上述的制裁手段強化營業秘密的保護力道。
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「數位藥丸(digital pill)」顧名思義就是將藥物與數位科技結合,藥丸上載有感測器(sensor),在進入人體後傳輸訊號至病人身上的訊號接收器貼片,相關資訊再被傳送給醫療人員。由於許多研究顯示約有半數病人並不會完全遵照醫師指示服藥,使治療效果不彰,並造成醫療資源之浪費。而電子藥丸有助需長期頻繁用藥的族群定時服藥與協助醫療機構追蹤病人服藥狀況,並在臨床試驗中持續觀察病患用藥後的生理反應。 日前美國食品藥物管理署(Food and Drug Association)已接受Proteus Digital Health公司之上市審核申請,不久之後人們將有望享受到此數位藥丸帶來的便利。不過其亦存有一些疑慮以及待克服的技術問題,例如:個人資料之保護措施、控制藥物釋放之系統故障或遭惡意攻擊時之應變等等問題。同時,雖然許多人都認為數位藥丸對病人之疾病控制有利,但是病人之拒絕治療權卻可能因而犧牲,雖然醫生不能強迫病人服藥,但法院強制處分常會牽涉特定的治療程序,此時若病人拒絕服藥,其假釋可能被撤銷,該技術將可能成為一個監視的手段。
日本於2018年7月25日發布關鍵基礎設施資訊安全對策第4次行動計畫修正版日本內閣網路安全中心(内閣サイバーセキュリティセンター)於2018年7月25日發布關鍵基礎設施資訊安全策略第4次行動計畫修正版。此次修正重點,係將「機場(空港)」新增為關鍵基礎設施領域,其目的在於確保機場安全、提供機場乘客與相關人員快速且正確的資訊、避免飛機行李的檢查與運送停止或延遲。 而確保「機場」資安的關鍵基礎設施事故報告與服務維持的指南,則為2018年4月1日發布之「確保機場資訊安全的安全指南第1版(空港分野における情報セキュリティ確保に係る安全ガイドライン第1版)」。 該確保機場資訊安全的安全指南,係參考日本於2015年5月發布之關鍵基礎設施資訊安全對策優先順位參考指南(重要インフラにおける情報セキュリティ対策の優先順位付けに係る手引書第1版)制定,以規劃(Plan)—執行(Do)—查核(Check)—行動(Action)的觀點建立管理與應變對策,將IT障礙分為故意(接收可疑的郵件、內部員工的故意行為、偽造使用者ID、DDos攻擊、非法取得資訊等)、偶發(使用者操作錯誤、使用者管理錯誤、外部受託方的管理錯誤、機器故障、執行可疑的檔案、閱覽可疑的網站、系統的脆弱性、受到其他關鍵基礎設施事故的波及)、環境(災害、疾病)等三大原因,並訂定日本主要的機場與機場大樓業者的責任範圍、適用的個資保護制度、IT安全評估與認證制度、資安稽核制度、資安管理政策及資安控制措施的建議事項。
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局(European Patent Office, 下稱EPO)於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧(Artificial Intelligence, AI)與機器學習(Machine Learning, ML)的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項,然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明,例如:神經網路、遺傳演算法、支援向量機(Support Vector Machines, SVM)、K-Means演算法、核迴歸和判別分析,不論它們是否能夠藉由數據加以訓練,此類運算模型和演算法本身,因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中,EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形,說明可否具備發明技術特徵: (一)可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳,此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵(例如:影像邊緣、像素數值)的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類,屬於分類演算法的技術應用。 (二)可能不具技術性 根據文字內容進行分類,本身不具技術目的,而僅是語言學的目的(T 1358/09) 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類,但未說明所產生分類的技術用途,亦被認定本身不具技術目的,即使該分類演算法的數據價值高(例如:穩健性)(T 1784/06)。 在新版審查指南中亦指出,當分類方法用於技術目的,其產生之訓練集(training set)和訓練分類器(training the classifier)的步驟,則能被視為發明的技術特徵。 近年來,人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中,無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等,隨著人工智慧和機器學習技術快速發展,新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準,EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術,將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」