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。
日本專利局(特許庁)自2019年啟動「智財戰略規劃師派遣計畫」(知財戦略デザイナー派遣事業),向大專院校派遣智財戰略規劃師,發掘大學內部埋藏之研發成果,協助研發成果落地運用或衍生新創公司,進而帶動產業創新。為支援智財戰略規劃師達成上述工作,日本專利局於2023年4月14日公布「大學研究成果衍生新創案例研究」(大学研究成果の社会実装ケーススタディ,以下簡稱案例集),介紹大學衍生新創重要案例,並針對新創公司設立、簽約等各階段,以對話形式說明應注意事項。 案例集分為第1章「新創篇」、第2章「與企業合作篇」,以及第3章「其他篇」,每篇介紹不同案例,一共收錄9個案例,如「以和企業共有之專利作價,投資設立之新創公司」、「AI新創公司之商業模式」、「新藥開發平臺相關之商業模式」、「活用智財戰略設立之新創公司」、「以與企業共同研究為基礎之專利申請戰略」等。上述案例均依照「發現發掘」(発明発掘)、「制定智財戰略」、「預備衍生新創」(社会実装準備)、「支援後階段」等4個流程展開,以圖文及對話形式,提醒規劃師在各階段應注意之支援重點及注意事項,並以專欄形式說明失敗案例,期能作為大學研究者、產學合作窗口衍生新創之參考。
美國最高法院就蘋果與三星間關於設計專利侵權一案進行審理美國加州聯邦法院於2015年12月裁定三星侵犯iPhone設計專利,需向蘋果賠償5.48億美元。三星不服因此上訴至美國最高法院,美國最高法院於今年(2016)10月11日開庭審理韓國三星電子公司的專利侵權糾紛案,針對加州聯邦法院授予蘋果的賠償金是否過多一事進行審議。 智慧手機是包含多個部件、技術之複雜產品,設計專利持有者不能因為某項專利侵權而要求獲得整個產品之全部利潤。本件上訴案中,三星聲稱「被認定侵權的功能僅占三星電子手機價值的1%,蘋果卻得到了三星電子100%的利潤」,認為加州聯邦法院針對侵犯蘋果的設計專利涉及手機的外觀(如圓角長方形機身、用戶介面),判定需用侵權產品的全部銷售利潤來支付蘋果3.99億美元之設計侵權賠償金並不公平。蘋果則表示,蘋果手機的成功與其獨特的外觀有直接關係,三星故意抄襲蘋果的創新設計並因此大幅提升產品銷量,因此有權要求侵權產品之全部利潤。 三星和蘋果間的專利糾紛訴訟已持續多年,自2011年起,已發生多起關於智慧型手機、平板在技術、用戶介面及風格上之抄襲糾紛。目前兩家公司在本案庭審中仍各執己見,而美國最高法院預計將於明年(2017)6月作出判決。
澳洲發布「數位健康2018-2019年報」針對「我的健康紀錄系統」提出檢討及建議澳洲隱私保護辦公室(Office of the Australian Information Commissioner, OAIC)於2019年11月發布「2018-2019年數位健康年報」,其中針對「我的健康紀錄系統」(My Health Record System)日前發生資料外洩事件提出檢討及隱私建議。 「我的健康紀錄系統」於2012年開始由澳洲數位健康局(Australian Digital Health Agency)負責維運,所有健康報告以電子形式通過網站存檔或讀取,包括處方藥紀錄、醫生診療記錄、影像檢查以及其它測試紀錄等,所有資訊將置於網路並授權醫療專業人員,例如醫生、藥劑師、醫院工作人員和專職醫療人員(例如護士或物理治療師),均可登錄查詢。 「我的健康紀錄系統」原先以民眾自願選擇加入模式運作,以選擇性線上註冊方式概括同意健康資料存取。隨後為促進醫療產業發展,澳洲政府宣布「我的健康紀錄系統」全國適用並提供退出機制至2019年1月31日。而2018年澳洲修訂「我的健康紀錄法」(My Health Records Act 2012)強化個人資料管理相關規範,例如:提供永久刪除權、不得適用於保險目的、違反關鍵隱私保護而增加民事和刑事處罰等。 「2018-2019年數位健康年報」指出,隨著「我的健康紀錄系統」於2019年2月從選擇性註冊模式變為退出模式,關於隱私疑慮的查詢和投訴大幅增加。2018年至2019年OAIC收到57件投訴案,OAIC更對數位醫療產業中的受監管企業進行隱私評估,包括私人醫院、藥房等。為解決民眾疑慮,「我的健康紀錄法」修訂賦予永久刪除權,使投訴數量開始遞減,OAIC亦為醫療服務提供者發布有關保護患者個人健康資料相關指引,並與衛生部門組織合作,促進良好的隱私保護觀念,以增進健康服務提供者對預防和應對資料外洩的理解。
美國參議院於2022年4月提出《演算法問責法案》對演算法治理再次進行立法嘗試《演算法問責法案》(Algorithmic Accountability Act)於2022年4月由美國參議院提出,此法案係以2019年版本為基礎,對演算法(algorithm)之專業性與細節性事項建立更完善之規範。法案以提升自動化決策系統(automated decision systems, ADS)之透明度與公平性為目的,授權聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)制定法規,並要求其管轄範圍內之公司,須就對消費者生活產生重大影響之自動化決策系統進行影響評估,公司亦須將評估結果做成摘要報告。 《演算法問責法案》之規範主體包括:(1)公司連續三年平均營業額達5000萬美元,或股權價值超過2.5億美元者,並處理或控制之個人資料超過100萬人次;以及(2)公司過去三年內,財務規模至少為前者之十分之一,且部署演算法開發以供前者實施或使用者。ADS影響評估應檢視之內容包括: 1.對決策過程進行描述,比較分析其利益、需求與預期用途; 2.識別並描述與利害關係人之協商及其建議; 3.對隱私風險和加強措施,進行持續性測試與評估; 4.記錄方法、指標、合適資料集以及成功執行之條件; 5.對執行測試和部署條件,進行持續性測試與評估(含不同群體); 6.對代理商提供風險和實踐方式之支援與培訓; 7.評估限制使用自動化決策系統之必要性,並納入產品或其使用條款; 8.維護用於開發、測試、維護自動化決策系統之資料集和其他資訊之紀錄; 9.自透明度的角度評估消費者之權利; 10.以結構化方式識別可能的不利影響,並評估緩解策略; 11.描述開發、測試和部署過程之紀錄; 12.確定得以改進自動化決策系統之能力、工具、標準、資料集,或其他必要或有益的資源; 13.無法遵守上述任一項要求者,應附理由說明之; 14.執行並記錄其他FTC 認為合適的研究和評估。 當公司違反《演算法問責法案》及其相關法規有不正當或欺騙性行為或做法時,將被視為違反《聯邦貿易委員會法》(Federal Trade Commission Act)規定之不公平或欺騙性行為,FTC應依《聯邦貿易委員會法》之規定予以處罰。此法案就使用ADS之企業應進行之影響評估訂有基礎框架,或可作為我國演算法治理與人工智慧應用相關法制或政策措施之參酌對象,值得持續追蹤。