美國國家安全局發布「軟體記憶體安全須知」

  美國國家安全局(National Security Agency, NSA)於2022年11月10日發布「軟體記憶體安全須知」(“Software Memory Safety” Cybersecurity Information Sheet),說明目前近70%之漏洞係因記憶體安全問題所致,為協助開發者預防記憶體安全問題與提升安全性,NSA提出具體建議如下:

  1.使用可保障記憶體安全之程式語言(Memory safe languages):建議使用C#、Go、Java、Ruby、Rust與Swift等可自動管理記憶體之程式語言,以取代C與C++等無法保障記憶體安全之程式語言。

  2.進行安全測試強化應用程式安全:建議使用靜態(Static Application Security Testing, SAST)與動態(Dynamic Application Security Testing, DAST)安全測試等多種工具,增加發現記憶體使用與記憶體流失等問題的機會。

  3.強化弱點攻擊防護措施(Anti-exploitation features):重視編譯(Compilation)與執行(Execution)之環境,以及利用控制流程防護(Control Flow Guard, CFG)、位址空間組態隨機載入(Address space layout randomization, ASLR)與資料執行防護(Data Execution Prevention, DEP)等措施均有助於降低漏洞被利用的機率。

  搭配多種積極措施增加安全性:縱使使用可保障記憶體安全之程式語言,亦無法完全避免風險,因此建議再搭配編譯器選項(Compiler option)、工具分析及作業系統配置等措施增加安全性。

相關連結
你可能會想參加
※ 美國國家安全局發布「軟體記憶體安全須知」, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8956&no=57&tp=1 (最後瀏覽日:2026/06/04)
引註此篇文章
你可能還會想看
第三方支付法制問題研析

演算法歧視將適用於《紐澤西州反歧視法》

2025年1月9日美國紐澤西州檢查總長與民權部(Division of Civil Rights, DCR)聯合發布「演算法歧視指引」(Guidance on Algorithmic Discrimination and the New Jersey Law Against Discrimination),指出《紐澤西州反歧視法》(the New Jersey Law Against Discrimination, LAD)亦適用於基於演算法所衍生的歧視。 隨著AI技術日趨成熟,社會各領域已大量導入自動化決策工具,雖然它們能提高決策效率但也增加了歧視發生之風險。指引的目的在於闡述自動化決策工具在AI設計、訓練或部署階段可能潛藏的歧視風險,亦列舉出在各類商業實務情境中常見的自動化決策工具,並說明它們可能會如何產生演算法歧視。以下分別說明《紐澤西州反歧視法》適用範圍,以及與演算法歧視有關的行為樣態。 一、《紐澤西州反歧視法》之適用主體及適用客體 《紐澤西州反歧視法》禁止在就業、住房及公共場所等領域所發生的一切歧視行為,其適用主體相當廣泛,包含但不限於下列對象:雇主、勞工組織、就業仲介機構、房東、房地產經紀人、公共場所之經營或管理者、以及任何教唆或協助歧視行為之個人;而該法之適用客體亦有明確定義,為具有受保護特徵(如性別、族裔、身心障礙等)之自然人或法人。 此外指引特別說明,即便適用主體無意歧視、或其所使用之自動化決策工具係由第三方所開發,只要發生歧視行為依然違反《紐澤西州反歧視法》。這是因為《紐澤西州反歧視法》係針對歧視所帶來的影響進行規範,儘管無意歧視,其所帶來的影響並不一定比故意歧視還要輕微。 二、 歧視行為的三種樣態 1.差別待遇歧視 差別待遇歧視係指適用主體基於受保護特徵而對適用客體施予不同對待。舉例而言,若房東使用自動化決策工具來評估黑人潛在租戶,但不評估其他族裔的潛在租戶,則會因為其選擇性使用自動化決策工具而構成歧視。 2.差別影響歧視 差別影響歧視係指適用主體的政策或行為對適用客體造成不成比例的負面影響,且該政策或行為未能證明具有正當性、非歧視性、或不存在較少歧視性的替代方案,則該政策或行為構成歧視。例如,某商店利用臉部辨識技術來偵測過去曾有偷竊紀錄的顧客,但該系統對配戴宗教頭巾的顧客較容易產生誤判,此亦可能構成歧視。 3.未提供合理調整 合理調整係指身心障礙者、宗教信仰者、懷孕者以及哺乳者,在不會對適用主體造成過度負擔的前提下,得向其提出合理請求,以符合自身的特殊需求。以身心障礙員工為例,若雇主使用了自動化決策工具來評估員工的工作表現(例如監測員工的休息時間是否過長),在未考量合理調整的情況下,該工具可能會過度針對身心障礙員工進而構成歧視。 為減少演算法歧視發生頻率,「演算法歧視指引」特別闡述自動化決策工具可能會出現的歧視行為及歧視樣態。此份指引的另一個意義在於,縱使目前紐澤西州並沒有一部監管AI的專法,但仍可以利用現行的法律去處理AI帶來的種種問題,以利在既有的法律架構內擴充法律的解釋來回應新科技的挑戰,並達到實質管制AI的效果。

「你在哪裡? 我正在看著你!! 談行動定位服務與隱私權保護」

「2012聯合國永續發展會議」宣示推動綠色經濟、永續能源等七大領域議題

  「聯合國永續發展會議」(United Nations Conference on Sustainable Development, UNCSD)於今(2012)年6月20日至22日在巴西里約舉行,為紀念1992年里約熱內盧「聯合國環境發展會議」(United Nations Conference on Environment and Development, UNCED)20週年及2002年約翰尼斯堡「世界永續發展高峰會」(World Summit on Sustainable Development, WSSD)10週年,而稱為「里約+20」(Rio+20)。   會議中探討主題包括永續發展與消除貧困的綠色經濟,以及永續發展的制度框架兩大議題;並且優先關注包括就業、能源、城市、糧食安全及農業、水、海洋及災害等七大領域。其中在能源方面指出,能源議題幾乎是現今世界遭遇的挑戰,無論在就業、安全、氣候變遷、糧食生產、或收入,皆與能源息息相關。依據國際能源署(International Energy Agency, IEA)的估計,目前全球仍有五分之一的人缺乏現代電力,30億人口仍倚賴木材、煤、炭來烹煮或取暖;能源是氣候變遷的主要影響因素,大約佔全球溫室氣體排放的60%,減少能源的碳密集度(carbon intensity),則是長期氣候的關鍵目標。   永續能源的發展,能加強經濟、保護生態系統,透過聯合國秘書長於2011年9月提出的「全面永續能源(Sustainable Energy for All, SE4ALL)」倡議計畫,整合政府、企業與社會團體,投入空前的努力,已進行了超過一百項的承諾與行動。在政府參與的部分,例如迦納(Ghana),主動參與首批國家能源行動計畫,以支持能源發展及創新的融資機制。而在私人企業例如微軟(Microsoft)致力於碳中和(carbon neutral)並推出企業內部的碳費(carbon fee)制度;雷諾日產聯盟(Renault-Nissan Alliance)承諾投入約50億元於零排放車輛的商業化。另外如美國銀行(Bank of America)設置10年500億美元用於環保業務;以及一些非政府組織或個人,例如電氣電子工程師協會(Institute of Electrical and Electronics Engineers)等多個專業協會,均承諾投入持續性能源的倡議計畫。希望藉由相關行動,支持聯合國全球永續能源的發展,達到2030年確保全球現代能源服務的普及、提高兩倍能源使用效率、並提升兩倍再生能源的利用。

TOP