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。
根據美國聯邦通訊傳播委員會(Federal Communications Commission, FCC)於2016年之寬頻進步報告,美國現行之標準為業者必須提供下載速度至少達25Mbps與上傳速度至少達3Mbps之寬頻服務,相較於2010年所設立之標準─下載速度至少達4Mbps與上傳速度至少達1Mbps的寬頻服務,顯示出美國在寬頻部署上有明顯的進步。然而,目前仍有3400萬美國人民所使用之寬頻服務並未達到上述FCC所設立之標準(25Mbps/3Mbps)。 這份報告亦顯示,持續之數位落差(digital divide)導致40%生活在鄉村以及部落地區之人民所使用之寬頻服務並未達到上述FCC所設立之標準(25Mbps/3Mbps)。此外,E-rate計畫方案之持續推行,雖使許多學校之網路連線已有顯著改善,但仍有41%之學校未能符合FCC之短期目標,亦即這些學校之寬頻連線仍無法供應數位學習之應用。基於以上理由,2016年之寬頻進步報告總結:寬頻部署並未被適時並合理的(timely and reasonable)適用於全體美國人。 該份報告亦認為當今的通訊服務應以固網及行動寬頻服務(fixed and mobile broadband service)之方式提供,彼此的功能不同並能互補。然而,FCC尚未建立行動寬頻服務標準,因此,行動寬頻之部署尚未能反映在目前之評估。 依據1996年電信法第706條之規定,FCC必須每年報告先進通訊能力之部署,是否讓每位美國人民都能適時且合理的使用。國會所定義之「先進通訊能力」(advanced telecommunications capability)必須具高品質之能力,可讓使用者傳輸以及接收高品質之聲音、數據資料、照片以及影像服務。 此份報告重點總結如下: ●全面部署: 目前仍有3400萬美國人(約10%人口)無法接取固網下載速度至少達25Mbps與上傳速度至少達3Mbps之寬頻服務。然而,相較於去年之5500萬美國人(約17%人口)未能接取該寬頻服務,今年已有顯著的改善。 ●鄉村與城市間之數位落差仍待改善: 仍有39%之鄉村人口(2340萬人)以及41%之部落人口(160萬人)無法接取該寬頻服務(25Mbps/3Mbps)。相較於都市僅有4%之人無法接取該寬頻服務,發展上仍不平等。但相較於去年報告所示,有高達53%鄉村人口以及63%部落人口無法接取寬頻服務,城鄉發展不均之程度已有改善。 ●學校之寬頻速度: 全國僅有59%之學校達到FCC所設立之短期目標,亦即100Mbps可以供1000位學生使用,並有極少數之學校達到長程目標,即1Gbps可供1000位學生使用。 這份報告首次將衛星寬頻服務列入評估,FCC對於衛星寬頻服務適用與固網寬頻服務採用同樣之標準(25Mbps/3Mbps)。然而,在評估過程中,尚未有任合衛星寬頻服務符合FCC所採行之寬頻標準。
雲端運算所涉法律議題雲端運算(Cloud Computing),是一種基於網際網路的運算方式,用以共享軟硬體資源、依需求提供資訊給電腦和其他裝置。本質上其實就是分散式運算 Distributed Computing,其主要應用是讓不同的電腦同時協助你處理運算,故只要具備兩台以上電腦,讓他們之間互相溝通,協助您處理工作,就是基本的分散式運算。 雲端運算是繼1980年代大型電腦到用戶端-伺服器的大轉變之後的又一種巨變。使用者不再需要了解「雲端」中基礎設施的細節,不必具有相應的專業知識,也無需直接進行控制。雲端運算概念下描繪了一種基於網際網路而新增加的新興IT服務、使用和交付模式,藉由網際網路來提供各種不同的資源、服務功能而且經常是虛擬化的。 「雲端運算」供應模式以及實用定義如下: ‧ 軟體服務化 (SaaS):透過網際網路存取雲端的應用程式 (例如:Salesforce.com、趨勢科技 HouseCall)。 ‧ 平台服務化 (PaaS):將客戶開發的應用程式部署到雲端的服務 (例如:Google AppEngine 與 Microsoft Azure)。 ‧ 基礎架構服務化 (IaaS):有時亦稱「公用運算」(Utility Computing),意指處理器、儲存、網路以及其他資源的租用服務 (例如:Amazon 的 EC2、Rackspace 以及 GoGrid)。 雲端運算服務所涉及的法律議題相當廣泛,包含隱私權、個人資料保護、資料管轄權、契約責任、智慧財產權保護與營業秘密等。在隱私權問題方面,使用者的隱私或機密風險,乃至權利義務狀態會因為雲端供應商所提供之服務與隱私權政策(privacy policy)而有顯著不同,也可能因為資訊型態或雲端運送使用者類型不同而有差異。在雲端運算服務契約方面,發生資訊安全事件導致資料失竊或毀損時,供應商責任或注意義務如何於契約中合理分配風險,亦是契約方面重要議題。
美國最高法院在Bilski v. Kappos案中仍然留下對於商業模式的可專利性做下模糊的判決美國最高法院於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。
美國加州通過《基因資訊隱私法》針對基因資訊建立個資保護機制美國加州州長於2021年10月6日正式簽署《基因資訊隱私法》(Genetic Information Privacy Act, GIPA), 將於2022 年 1 月 1 日生效。GIPA在聯邦法和州隱私法的框架下,補充建立基因資訊保護機制,規範無醫護人員參與的「直接面對消費者基因檢測公司」(Direct-to-consumer genetic testing company,下稱DTC公司)之個資保護義務,並要求DTC公司執行下列消費者基因資料(去識別化資料除外)之蒐集、利用、揭露,須獲消費者明示同意: 利用DTC公司產品或服務所蒐集之基因資料,應取得同意。其同意書須載明近用對象、共享方式,以及具體利用目的。 初步測試完成後儲存生物樣本,應取得同意。 目的外利用該基因資料或樣本,應取得同意。 向服務提供商外之第三方傳輸或揭露該基因資訊或樣本,應取得同意。其同意書須載明該第三方之名稱。 分析行銷或第三方依消費紀錄所進行之促銷,應取得同意。 上開同意之取得,不可使用黑暗模式(dark patterns)誤導消費者,並必須針對資料或樣本採取合理安全維護措施。 GIPA也新增消費者權利,保障消費者近用權和刪除權,DTC公司須制定政策,使消費者易於近用基因資料、刪除帳戶與基因資料、銷毀生物樣本等,並須於消費者依法撤回同意後30日內銷毀之,不得因行使權利而有差別待遇。DTC公司若GIPA違反規定,消費者擁有私人訴訟權。