世界經濟論壇(World Economic Forum, WEF)於2022年11月15日發布《贏得數位信任:可信賴的技術決策》(Earning Digital Trust: Decision-Making for Trustworthy Technologies),期望透過建立數位信任框架(digital trust framework)以解決技術開發及使用之間對數位信任之挑戰。
由於人工智慧及物聯網之發展,無論個人資料使用安全性還是演算法預測,都可能削弱人民對科技發展之信賴。本報告提出數位信任路線圖(Digital trust roadmap),說明建立數位信任框架所需的步驟,以鼓勵組織超越合規性,指導領導者尋求符合個人與社會期望之全面措施行動,以實現數位信任。路線圖共分為四步驟:
1.承諾及領導(commit and lead):數位信任需要最高領導階層之承諾才能成功,故需將數位信任與組織戰略或核心價值結合,並從關鍵業務領域中(例如產品開發、行銷、風險管理及隱私與網路安全)即納入數位信任概念。
2.規劃及設計(plan and design):透過數位信任差距評估(digital trust gap assessment)以瞭解組織目前之狀態或差距,評估報告應包括目前狀態說明;期望達成目標建議;治理、風險管理與合規性(governance, risk management and compliance, GRC)調查結果;將帶來之益處及可減輕之風險;計畫時程表;團隊人員及可用工具;對組織之影響等。
3.建立及整合(build and integrate):實現數位信任需關注人員、流程及技術等三大面向。首先需確保人員能力、達成該能力所需之資源,以及人員溝通與管理;第二,定義組織數位信任流程,包括制定計劃所需時程、預算及優先實施領域,調整目前現有管理流程,並識別現有資料資產;最後,針對技術使用,可考慮使用AI監控、雲端管理系統以及區塊鏈等,以監測資料之使用正確性及近用權限管理。
4.監控及滾動調整(monitor and sustain):建立數位信任框架後,需持續建構相關績效及風險評估程序,以確保框架之穩定,並根據不斷變化的數位信任期望持續改善,以及定期向董事會報告。
紐約市議員Justin Brannan於2019年7月23日向紐約市議會提交一項內容為禁止電信公司和手機應用程式開發商與第三方共享客戶位置資訊(location data)的法案(Int 1632-2019, Prohibition on sharing location data with third parties.)。 該法案原則上,禁止電信公司和手機應用程式開發商與第三方(例如:行銷人員)共享客戶的位置資訊,主要原因在於一般客戶並不清楚自己的位置資訊被共享給第三人,且對於第三人取得其位置資訊後的利用行為存有疑慮。又,位置資訊應屬個人隱私的一部分,故未取得客戶本人同意,即共享其位置資訊無疑是對客戶個人隱私的侵犯。如公司違反法案規定,執法機關對該公司之罰款,以「行為次數」作為計算單位,每次課予1,000美元,惟就同一名受害者,如一天內有數個違法行為,則當天罰款上限為10,000美元。同時,該法案賦予位置資訊被違法共享的當事人,得就其權利被侵害之事實,向法院提訴訟,以為救濟。 不過,該法案並非「絕對」禁止位置資訊的共享,如屬下列情形,例外可共享: 為配合執法機關執行法定職務之所需,如:法律調查等程序,而提供客戶之位置資訊。 為911緊急服務之所需提供,或為免除本人之生命或財產上之急迫危險,提供其位置資訊。 聯邦法律、州法或地方法明文要求應提供。 客戶授權電信公司或手機應用程式開發商得與第三方共享其位置資訊。 這部法案主要目的在於,保障行動裝置使用者的位置資訊,不會在當事人不知情的情形下被提供給第三方。雖然目前該法案尚在審議中,但未來如果通過,紐約市將成為禁止出售個人行動裝置位置資訊的先鋒,同時其執行結果勢必也將成為關注焦點。
德國與愛爾蘭對於個人資料處理是否須明示同意之見解不同德國與愛爾蘭資料保護局對於資料保護指令所規定個人資料(以下簡稱個資)的處理(process),是否須取得資料當事人明示同意,表示不同的見解。德國資料保護局認為臉書網站所提供之人臉辨識(預設加入)選擇退出(opt out consent)的設定,並不符合資料保護指令(Data Protection Directive)對於同意(consent)的規範,且有違資訊自主權(self-determination);然而,愛爾蘭資料保護局則認為選擇退出的機制並未牴觸資料保護指令。 德國資料保護局委員Johannes Caspar教授表示,預設同意蒐集、使用與揭露,再讓資料當事人可選擇取消預設的作法,其實已經違反資訊自主權(self-determination)。並主張當以當事人同意作為個人資料處理之法律依據時,必須取得資料當事人對其個資處理(processing)之明示同意(explicit consent)。對於部長理事會(Council of Ministers)認同倘資料當事人未表達歧見(unambiguous),則企業或組織即可處理其個人資料的見解,Caspar教授亦無法予以苟同。他認為部長理事會的建議,不但與目前正在修訂的歐盟資料保護規則草案不符,更是有違現行個資保護指令的規定。 有學者認為「同意」一詞雖然不是非常抽象的法律概念,但也不是絕對客觀的概念,尤其是將「同意」單獨分開來看的時候,結果可能不太一樣;對於「同意」的理解,可能受到其他因素,特別文化和社會整體,的影響,上述德國和愛爾蘭資料保護局之意見分歧即為最好案例。 對於同意(consent)的落實是否總是須由資料當事人之明示同意,為近來資料保護規則草案(The Proposed EU General Data Protection Regulation)增修時受熱烈討論的核心議題。資料保護規則草案即將成為歐盟會員國一致適用的規則,應減少分歧,然而對於企業來說,仍需要正視即將實施的規則有解釋不一致的情況,這也是目前討論資料保護規則草案時所面臨的難題之一。
歐盟執委會呼籲採取更嚴厲的手段解決垃圾郵件問題歐盟執委會(European Commission)日前再次呼籲歐盟各國加強處理公眾線上隱私威脅的問題。歐盟執委會所公佈的一項報告指出,雖然近年來歐盟各國皆有相關措施,例如課予垃圾郵件發布者罰款、有期徒刑等,但各國法令仍有相當大的差異。這項報告也認為,各國相關法律在歐盟電信法的改革之下,應更為明確且一致,並加強跨國合作。 歐盟執委會電信委員Viviane Reding表示,雖然歐洲的反垃圾郵件相關立法已有七年,但大部分的歐盟民眾仍受垃圾郵件影響。根據該報告,歐盟從2002年即已立法禁止發佈垃圾郵件及使用偵察軟體,但目前仍有約65%的民眾飽受垃圾郵件騷擾。 歐盟執委會的報告指出 : 目前幾乎所有會員國皆已設有相關網站,方便民眾取得垃圾郵件及偵查軟體的資訊或申訴。 在分析來自22國的140個案例後,發現各國所課予的罰款落差懸殊。罰款最高的依序為荷蘭(100萬歐元)、義大利(57萬歐元)及西班牙(3萬歐元 );但在羅馬尼亞、愛爾蘭及拉脫維亞等國,罰款的範圍則多在數百至數千歐元之間。 各級政府機關(電信主管機關、資料及消費者保護機關與執法機關等)責任劃分應更為明確,並有相互合作的機制。 垃圾郵件為全球問題,除了在歐洲境內的各國合作外,與世界各國的合作亦為重要。根據調查數據,平均每六封垃圾郵件中,就有一封是由美國境內所發出,因此目前歐盟執委會正與美國協商,討論雙方執行相關保護法規的跨境合作問題。 歐盟各國應分配足夠的資源予國內機關,以利蒐集證據、進行調查及起訴。 由歐盟執委會提出的歐盟電信法改革中,新增一條規定,要求違反各國國內線上隱私法的罰責必須為有效、實際且符合比例。
FTC提供意見給NHTSA有關隱私權和車輛對車輛通訊(V2V)美國聯邦貿易委員會(FTC)針對國家公路交通安全管理局(NHTSA)的行政命令提出建議,就有關車輛到車輛通信(V2V)之事宜,FTC長期作為負責保護消費者隱私與安全的聯邦機構,FTC認為NHTSA在行政命令中採取隱私和安全問題考慮是非常適當。 在FTC的建議評論指出,FTC針對物聯網的的資訊安全疑慮,同樣也會適用在消費者的車輛收集的隱私和安全問題。FTC認為NHTSA的協商支持作法,基於流程的可解決隱私和安全隱患,其中包括隱私風險評估。該評論還讚揚NHTSA設計一個V2V系統來限制收集和存儲僅是供應其預期的安全目標的數據。 美國每年都會有上千人意外死於汽車意外事故,NHTSA研究指出,汽車相撞的原因多數情況下在於資訊的不透明,如果汽車之間可以「相互溝通」,讓駕駛彼此知悉對方的情況,就能減少碰撞事故。 「V2V」係指vehicle-to-vehicle,是規劃建立於汽車之間的通信網路。在這個網路中,汽車之間能夠互相傳送數據,告訴對方自己的狀態和行為,也了解其他車輛的狀態和行為。但是目前V2V各家發展的標準不一,因此假設福特的車如果不能跟其他廠商的汽車溝通,技術再好也沒用。 也因此,NHTSA在官網上公告規則,宣布將制定「V2V」通信技術標準的法規。也就是說,NHTSA將要制定一個統一的標準,來確保汽車之間溝通使用的是同一種語言。在最新的一份報告中,NHTSA詳細說明了「V2V」通信技術的軟硬體標準。它包括部署該項技術可能需要的硬體設施及其費用,汽車之間溝通的資料類型,以及該技術將如何提醒司機。此外,還覆蓋了「V2V」通信技術的安全細則,以及它將如何加密以避免竊聽和侵犯隱私。 在使用者和廠商都關心的資料外洩方面,NHTSA表示,資料本身將不包含個人身份資訊,並且將會被保密。目前提出的方案裡包含兩套數據,其中一個包含核心資訊:如位置、速度、駕駛方向、剎車狀態、車輛尺寸等。這些資料將即時更新並相互傳播。第二套數據則會更加複雜,只有在數據發生變化時才會相互傳輸。它包括汽車輪胎是否漏氣,前燈是否打開,保險杠的高度,是否行駛在密集人群中等。