歐盟理事會公告延長對俄羅斯經濟制裁
歐盟理事會（European Council）於2023年1月27日決定將針對俄羅斯特定經濟部門的限制措施延長六個月至2023年7月31日。歐盟對俄羅斯的制裁可回溯自2014年「克里米亞危機」，俄羅斯破壞烏克蘭局勢穩定。自2022年2月以來，鑑於俄羅斯對烏克蘭軍事侵略，歐盟制裁範圍大幅擴大（截至2022年12月16日共有9輪制裁）。歐盟的制裁範圍廣泛，涉及如下不同領域的措施：
（1）貿易層面：對技術和軍民兩用貨品（dual-use goods）、提升俄羅斯工業能力交易、陸海空運輸以及奢侈品交易等進行限制。
（2）能源層面：禁止向俄羅斯購買原油及特定石油產品；或透過第三國將原油及特定石油產品從俄羅斯進口或移轉到歐盟境內。
（3）金融層面：將俄羅斯銀行踢出「環球銀行金融電信協會」（SWIFT）支付系統，以及限制提供給俄羅斯的金融服務（如存款、信託、信評等）。
（4）資訊層面：終止透過假消息（disinformation）支持克里姆林宮的廣播活動和廣播許可證。
歐盟自2022年2月24日以來，針對俄羅斯全面入侵烏克蘭採取史無前例的強硬制裁措施。歐盟並藉此傳達其支持烏克蘭在國際公認邊界內的獨立、主權以及領土完整。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
陳奕夫
專案經理 編譯整理
European Council, Russia: EU prolongs economic sanctions over Russia’s military aggression against Ukraine (2023), https://www.consilium.europa.eu/en/press/press-releases/2023/01/27/russia-eu-prolongs-economic-sanctions-over-russia-s-military-aggression-against-ukraine/ (last visited Feb. 3, 2023).
European Commission, Ukraine: EU agrees ninth package of sanctions against Russia (2022), https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_22_7652 (last visited Feb. 3, 2023).
Council Regulation (EU) No 833/2014, 2022 O.J. (L 229) 1.
陳奕夫，〈美國財政部制裁向俄羅斯運送伊朗製無人機之空運業者及製造商〉，資訊工業策進會科技法律研究所，2022/10，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=8892&no=64（最後瀏覽日：2023/02/03）。
美國《國際緊急經濟權力法》（International Emergency Economic Powers Act, 50 U.S.C. §1701-1708，下稱IEEPA）是美國總統針對國際經濟局勢，進行多種經濟交易相關限制之法源依據─只要外來任何威脅造成美國家安全、外交政策或者經濟出現隱憂，美國總統即可按IEEPA依職權調查、管制或限制「任何與特定國家的外國匯兌交易、透過金融機構進行任何涉及該國利益的信貸移轉或支付、輸入或輸出外幣或證券；亦可凍結與特定國家或該國人民有關的財產權」。1979年，卡特總統（Jimmy Carter）援引IEEPA因應伊朗人質危機（Iran Hostage Crisis），係迄今最長時間的經濟制裁（sanction）；2001年的911空襲事件之後，美國國會大幅擴張IEEPA，同時制裁阿富汗（Blocking Property and Prohibiting Transactions with the Taliban）。近期的中美貿易戰中，IEEPA亦扮演重要角色。舉例而言，2019年5月15日，美國總統川普（Donald Trump）即以IEEPA發布〈行政命令：保護資通訊技術及服務之供應鏈〉（Executive Order on Securing the Information and Communications Technology and Services Supply Chain），並於翌日將華為及其遍布26國的68間子公司列入《出口管制規則》（Export Administration Regulations, EAR）之管制名單。 美國憲法起草時，並無談及緊急權力（emergency powers）之概念，所以在過去的兩個世紀，美國總統僅能個案處理（ad hoc）緊急狀況，國會再後續追認。20世紀以降，美國開始出現緊急權力模式─透過國會立法，將原應由國會代表人民行使的權力(delegated powers）授予總統在緊急狀況下直接行使。復有1976年的《國家緊急法》（National Emergencies Act，下稱NEA），而1977年通過的IEEPA即是依NEA為法源所設。當美國總統行使IEEPA，必須遵守NEA：立即向國會發送緊急命令公告，並且將之發布於聯邦公報（Federal Register），總統亦須闡明其發布該緊急命令所援引之法源依據。《國際緊急經濟權力法》中，公權力對於私經濟的介入，則可溯及第一次世界大戰末期的《1917年對敵貿易法》（Trading with the Enemy Act of 1917），當時出現始料未及的經濟動員（economic mobilization）與制裁。
歐盟金融監管機構共同建議強化現行之永續金融揭露規則為促進綠色轉型並提高對投資人之保護，歐洲銀行監理機關（European Banking Authority, EBA）、歐洲保險與職業年金監理機關（European Insurance and Occupational Pensions Authority, EIOPA）及歐洲證券與市場監理機關（European Securities and Market Authority, ESMA）於2024年6月18日針對永續金融揭露規則（Sustainable Finance Disclosure Regulation），向歐盟執委會（European Commission）發布共同意見。 現行的永續金融揭露規則於2019年制定並於2021年生效，其目的在提高金融產品服務的 ESG 揭露透明度和標準化，透過要求金融市場參與者提供可靠且可比較的 ESG 資料，使投資者能夠做出更明智的投資決策，引導投資人重視環境與永續議題。現行的永續金融揭露規則係以「商品標籤」之方式揭露金融商品資訊，但共同意見中認為此標籤制度並未提供明確標準或門檻，使投資人無法充分了解為何特定商品具有永續性，導致漂綠（greenwashing）及相關投資風險。 因此，本次共同意見向執委會建議，執委會應建立投資人易於理解且具有客觀標準之金融商品類別，解決上述資訊落差疑慮。共同意見建議，金融機構可採用「永續（sustainable）」與「轉型（transition）」兩項金融商品類別。以下簡介共同意見就兩項金融商品類別提供之建議： 一、永續類別 永續類別係指金融商品投資於已達到環境或社會永續門檻之經濟活動或資產。共同意見提及，執委會或可考慮將永續類別再拆分為環境永續類別與社會永續類別；但若拆分兩項類別，可能必須注意目前環境永續與社會永續兩項類別得參考之指標發展程度不一，未來在訂定門檻時如何確認相關指標需進一步討論。 二、轉型類別 轉型類別係指金融商品投資於尚未達到環境或社會永續門檻，但未來將逐步提高其永續性以達到永續類別門檻之經濟活動或資產。共同意見建議，執委會於訂定轉型類別之門檻時，應參考經濟活動分類標準之關鍵績效指標、轉型計畫、商品減碳路徑及減緩主要不利影響之措施等因素。 目前執委會正評估利害關係人意見及永續金融揭露規則實施經驗，作為改善歐盟永續金融制度之依據，因此共同意見亦建議，執委會應先進行消費者調查，再著手後續規則修訂，方能達到制度優化之成果，保障投資人權益及永續發展。
強化AI安全防線：八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室（国家サイバー統括室）於2026年3月5日，代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」（Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations）之國際文書（下稱本文書），並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局（Australian Signals Directorate，簡稱ASD）之澳洲網路安全中心（Australian Cyber Security Centre，簡稱ACSC）主導訂定，主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織，揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性，並就AI開發或採購階段，組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家，除了日本與澳洲以外，也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時，應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環，同時評估產品或服務之整體生命週期風險，不應著重於單一技術，而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌，包括特定關係事業者、活用AIBOM（AI物料清單，主要用來記錄AI模型相關資產與資訊，提供快速定位與管控AI問題模型功能）或SBOM（軟體物料清單，主要記錄軟體相依元件，用於漏洞管理與供應鏈透明度）、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險，進行漏洞管理，以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類：AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施（含硬體），以及第三方服務，本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險，其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面，以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外，本文書也針對各類風險提出可行的因應方法，例如： 1.數據面：需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面：需從可信來源取得透明模型，實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面：需做完整性驗證、元件審核，並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面：需確認設備無惡意內容，並在網路中適當分區。 5.第三方服務面：需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說，日本已意識到國家網路安全治理下，針對AI、機器學習的安全，不單是模型安全，而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書，不僅強化國際合作，同時建立供應鏈網路安全共識，因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰，從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法，作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作，提升國家網路安全治理之作法，值得我國未來借鏡參考。
日本制定民間個人健康紀錄業者蒐集、處理、利用健康資料之基本指引草案日本厚生勞動省、經濟產業省和總務省共同於2021年2月19日公布「有關民間個人健康紀錄（Personal Health Record, PHR）業者蒐集、處理、利用健康資料之基本指引」（民間PHR事業者による健診等情報の取扱いに関する基本的指針）草案，檢討民間PHR業者提供PHR服務之應遵守事項，希望建立正確掌握和利用個人、家族健康診斷或病例等健康資料之電子紀錄制度。 本指引所稱之「健康資料」，係指可用於個人自身健康管理之敏感性個人資料，如預防接種、健康診斷、用藥資訊等；而適用本指引之業者為蒐集、處理、利用上開健康資料並提供PHR服務之業者。根據指引規定，PHR業者應針對資訊安全對策、個人資料處理、健康資料之保存管理和相互運用性及其他等4大面向採取適當措施。首先，在資訊安全對策部份，業者需取得風險管理系統之第三方認證（如資訊安全管理系統制度（ISMS））；其次，針對個人資料，業者應制定隱私政策和服務利用規約，並遵守個資法規定；然後，為確保健康資料之保存管理和相互運用性，系統應具備雙向資料傳輸之功能；最後，本指引提供檢核表供業者自行檢查，業者亦應在網站上公佈自行檢查結果。