法國國家資訊自由委員會(Commission Nationale de l'Informatique et des Libertés, CNIL)基於cookie聲明(cookie banner)違反法國資料保護法(Act N°78-17 of 6 January 1978 on Information Technology, Data Files and Individual Liberties)裁罰微軟愛爾蘭分公司(Microsoft Ireland Operations LTD,下稱微軟)搜尋引擎Bing,並根據cookie蒐集資料間接產生的廣告收入、資料主題數量及處理的資料範圍定出6千萬歐元之罰鍰額度,且要求微軟應於3個月內限期改正,如逾期按日處以6萬歐元罰鍰。本案是繼2022年1月6日以來,CNIL以相同理由分別對Google與Facebook裁罰1.5億及6千萬歐元罰鍰後,再增1件科技巨頭因違法運用cookie遭受裁罰之案例。本案對我國隱私執法機關參酌於數位環境中,應就cookie聲明如何進行管理之理由與細節,具有參考價值。
而本案微軟之搜尋引擎Bing遭受裁罰之理由,主要可分為二面向:
一、未經使用者事前同意,逕於使用者設備中設置cookie
依法國資料保護法第82條規定,業者利用cookie或其他追蹤方式針對使用者終端設備上的資料進行讀取或寫入資料前,應盡告知義務並取得使用者同意。惟搜尋引擎Bing在使用者造訪網站時,未經使用者同意便設置一種具有安全及廣告等多種用途的cookie(MUID cookie)於其電腦設備,且當使用者繼續瀏覽網站時,將會另設置其他廣告cookie,然微軟亦未就此取得使用者同意。
二、拒絕設置cookie與給予同意之方式便利性應相同
在有效同意的標準與具體判斷上,由於搜尋引擎Bing的cookie聲明第一階層僅提供「接受」與「設定」兩類按鈕,並未提供「拒絕」按鈕,因此使用者同意或拒絕設置cookie之流程便利性有其差異,並未一致,如下說明:
(一)使用者同意設置cookie
如使用者同意設置cookie,僅需於cookie聲明的第一階層點擊「接受」按鈕,即完成設置。
(二)使用者拒絕設置cookie
若使用者欲拒絕設置cookie,需於cookie聲明的第一階層點擊「設定」按鈕;其後進入第二階層,使用者可於各類型cookie選擇開啟或關閉,再點擊「保存設定」按鈕,始完成設置。
是以使用者拒絕同意設置cookie與給予同意之方式,兩者的便利性並未一致。又因第二階層顯示默認未設置cookie,恐導致使用者誤以為網站並未設置cookie,故CNIL認為此種同意欠缺自願性而屬無效者。
美國最高法院於2010年6月28日對Bilski v. Kappos案作出5比4的拉距判決。原告Bilski為一家能源產品公司,其就一種讓買家或賣家在能源產品價格波動時,可用來保護、防止損失或規避風險的方法申請商業方法專利(Business Method Patent)。但美國商標專利局審查人員以此發明只是一種解決數學問題,而為抽象而無實體呈現的想法為理由而拒絕。經該公司於專利上訴委員會上訴無效後,繼續上訴至聯邦巡迴法院與最高法院。 最高法院拒絕適用前審以美國專利法第101條(35 U.S.C. §101),創造發明是否為有用的、有形的及有體的結果作為認定方法專利的標準。而最高法院多數意見係採用「機械或轉換標準」(machine or transformation test)為專利法第101條可專利性之標準,認定如果創造發明的方法能與機械器具或配件相結合或轉換為另外一種物品或型態時,即認定此方法具可專利性。惟經法院適用此標準後,仍認定原告的商業方法不具可專利性。 一些批評認為,目前「方法」和「轉換」等關鍵字的定義還不清楚,而該判決並沒有澄清這些爭議,甚至帶來更多的疑惑。美國律師Steven J. Frank認為,雖然最高法院的意見放寬了可專利性的標準,但是並沒有提及認定可專利性的其他標準。 該判決亦未明確指出商業方法究竟要符合哪些實質要件,方具有可專利性。相當多的電子商務中所使用的「方法」都有專利,最有名的大概就是亞馬遜公司的「一鍵購買(one-click)」的網路訂購方法,還有Priceline公司「反向拍賣」(reverse auction)的方法等。許多電子商務、軟體及財務金融相關業者在這個判決之後,對於商業方法的可專利性也感到相當的困惑。如果有方法專利的存在,那麼擁有這些專利的公司就可以放心了;但是,如果方法沒有可專利性,那麼對於現在擁有方法專利的權利人不啻是一個很壞的消息。是否一些比較不抽象的方法就具有可專利性,而比較抽象的方法就專利性,判定的標準又在哪裡,對此,法院並沒有加以說明,在法院明訂出更明確的標準之前,目前仍留給美國商標專利局來判定。
日本修訂大學與研究機關敏感技術出口管理指引,因應外為法相關行政命令修正擴大出口行為之認定範圍日本經濟產業省於2022年2月4日公告修正「大學與研究機關敏感技術出口管理指引」(安全保障貿易に係る機微技術管理ガイダンス(大学・研究機関用))。該指引係依據外匯與外貿法(外国為替及び外国貿易法,下稱外為法)及其行政命令訂定,用以協助大學與研究機關,建立符合出口管制法規之內控制度,防止關鍵技術外流。 經產省於2021年11月18日公告修正外為法第55條之10第1項授權訂定之行政命令「出口人法遵標準省令」(輸出者等遵守基準を定める省令の一部を改正する省令),強化「視同出口」(みなし輸出)行為管制之要件明確性。經上述行政命令修正,日本居民位於外國政府支配下,或其行動係經外國政府與組織指示,而受到外國政府與組織強烈影響之情形,視同非日本居民,向其提供敏感技術需申請出口許可。本次指引修正即以此為基礎配合調整相關內容,重點如下: 針對如何認定是否該當「視同出口」要件,追加說明模擬事例與判斷方式,例如:日本大學教授同時在外國大學兼職,又取得敏感技術時,是否該當「視同出口」要件,應以契約判斷或要求該教授應主動申報。 大學與研究機構之出口管理程序:就教職員與學生是否會在「視同出口」要件下,被認定為非日本居民,建議應由大學或機構內之相關部門於其到職或入學時,掌握必要資訊;技術提供方在提供技術前,需先確認技術取得方是否屬於「視同出口」要件下之非日本居民等。 增訂敏感技術出口人之義務:若需向直接取得敏感技術以外之人,獲取判定「視同出口」要件該當性之必要資訊,應訂定程序依此進行判定;大學或研究機構衍生新創事業若有涉及敏感技術出口之業務,大學或機構方應進行相關指導。 遠距工作與線上會議相關:應留意透過線上會議「提供技術」之可能性;存在僱傭關係但未入境日本,經遠距工作提供勞務者,視為非日本居民;於日本境內線上參加海外研討會時提供受管制技術,視同向境外出口技術而須申請許可。
加州通過學生線上個人資料保護法案(the Student Online Personal Information Protection Act)隨著越來越多學校使用線上教育技術產品發展教學課程,並透過第三方服務提供者之技術蒐集學生的學習進度等相關資訊,資訊洩漏、駭客入侵、敏感資訊誤用或濫用等問題也因應而生。於2014年9月30日,加州州長Jerry Brown宣布幾項對加州居民隱私保護具有重要突破的法案,其中最引人關注的便是編號SB1177號法案,又稱學生線上個人資料保護法案(the Student Online Personal Information Protection Act,簡稱SOPIPA)。 SOPIPA禁止K-12學生線上教育服務經營者(operator)為下列行為,包括:(一)禁止線上教育服務經營者利用因提供服務所得之個人資料為目標行為(targeted marketing)、(二)禁止線上教育服務經營者基於非教育目的,運用因提供服務所得之個人資料為學生資料之串檔、(三)販賣學生之資訊、以及(四)除另有規定,禁止披露涵蓋資訊(covered information)。所稱之涵蓋資訊係指由K-12教育機構之雇員或學生所提供或製作之個人化可識別資訊(personally identifiable information),或是線上教育服務經營者因提供服務所得之描述性或可識別之資訊(descriptive or identifiable information)。 此外,SOPIPA線上教育服務經營者應採取適當安全的維護措施,以確保持有之涵蓋資訊的安全。同時,線上教育服務經營者應在有關教育機構的要求下,刪除學生之涵蓋資訊。 SOPIPA預計於2016年1月1日生效,將適用於與K-12學校簽有契約之大型教育技術與雲端服務提供者,同時也將適用於未與K-12學校簽署契約,但為該學校所使用之小型K-12技術網站、服務或APP等等。
歐盟個資保護委員會公布GDPR裁罰金額計算指引歐盟個人資料保護委員會 (European Data Protection Board, EDPB)在徵詢公眾意見後,於今(2023)年5月24日通過了「歐盟一般資料保護規則行政裁罰計算指引04/2022」(Guidelines 04/2022 on the calculation of administrative fines under the GDPR)。此一指引,旨在協調各國資料保護主管機關(Data Protection Authorities, DPAs)計算行政罰鍰的方法,以及建立計算《歐盟一般資料保護規則》(General Data Protection Regulation, GDPR )裁罰金額的「起點」(Starting Point)。 時值我國於今(2023)年5月29日甫通過《個人資料保護法》之修法,將違反安全措施義務的行為提高裁罰數額至最高1500萬,金額之提高更需要一個明確且透明的定裁罰基準,因此該指引所揭露的裁罰計算步驟值得我國參考。指引分為五個步驟,說明如下: 1.確定案件中違反GDPR行為的行為數以及各行為最高的裁罰數額。如控管者或處理者以數個行為違反GDPR時,應分別裁罰;而如以一行為因故意或過失違反數GDPR規定者,罰鍰總額不得超過最嚴重違規情事所定之數額(指引第三章)。 2.確定計算裁罰金額的起點。EDPB將違反GDPR行為嚴重程度分為低度、中度與高度三個不同的級別,並界定不同級別的起算金額範圍,個案依照違反GDPR行為嚴重程度決定金額範圍後,尚需考量企業的營業額度以定其確切金額作為裁罰數額起點(指引第四章)。 3.控管者/處理者行為對金額的加重或減輕。評估控管者/處理者過去或現在相關行為的作為加重或減輕的因素而相應調整罰鍰金額(指引第五章)。 4.針對各違反行為,參照GPDR第83條第4項至第6項確定行政裁罰上限。GDPR並沒有對具體的違反行為設定固定的罰款金額,而是對不同違反行為規範了裁罰最高額度上限,EDPB提醒,適用第三步驟或下述第五步驟所增加的額度不能超過GDPR第83條第4至第6項度對不同違反行為所訂的最高額度限制(指引第六章)。 5.有效性、嚇阻性與比例原則的考量。個資保護主管機關應針對具體個案情況量以裁罰,必須分析計算出的最終額度是否有效、是否發揮嚇阻以及是否符合比例原則,而予以相應調整裁罰額度,而如果有客觀證據表明裁罰金額可能危及企業的生存,可以考慮依據成員國法律減輕裁罰金額(指引第七章)。 EDPB重申其將不斷審查這些步驟與方法,其亦提醒上述所有步驟必須牢記,罰鍰並非簡單數學計算,裁罰金額的關鍵因素應取決具體個案實際情況。