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。
為降低歐盟民眾在歐盟各國家間往來之行動通訊漫遊費用,歐盟在去年七月提出歐盟境內大眾行動網路漫遊規則,以期將歐盟各國間的行動漫遊費用減少70%。該草案迅速得到各會員國之認同,於今年六月通過,並在今年6月30日正式公布歐盟漫遊規則(EU Roaming Regulation),該規則於公布後,歐盟27個會員國家之行動通訊業者均受其拘束。 根據該規則第3條之規定,歐盟各會員國內提供漫遊服務之行動通訊業者向本國業者收取之漫遊批發價格不得超過每分鐘0.3歐元。未來兩年內,價格上限將逐年下降至0.28歐元及0.26歐元。至於零售價格部分,業者向消費者收取之漫遊費率為撥出電話不得超過每分鐘0.49歐元,接聽電話不得超過每分鐘0.24歐元。未來兩年內,該費率將逐年下降至0.46歐元/0.22歐元以及0.43歐元/0.19歐元。另外,原則上本國之行動通訊業者均應在消費者進入歐盟其他會員國的同時,以簡訊或語音的方式自動且免費的提供漫遊費率相關資訊。 目前該規則將實施三年,歐盟執委會將於實施18個月後對於實施成果加以檢討,以決定是否延長漫遊規則之實施期間以及是否將費率管制規則延伸至簡訊及資料漫遊服務。
世界經濟論壇發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書世界經濟論壇(World Economic Forum, WEF)於2022年6月29日發布《人工智慧公平性和包容性藍圖》白皮書(A Blueprint for Equity and Inclusion in Artificial Intelligence),說明在AI開發生命週期和治理生態系統中,應該如何改善公平性和強化包容性。根據全球未來人類AI理事會(Global Future Council on Artificial Intelligence for Humanity)指出,目前AI生命週期應分為兩個部分,一是管理AI使用,二是設計、開發、部署AI以滿足利益相關者需求。 包容性AI不僅是考量技術發展中之公平性與包容性,而是需整體考量並建立包容的AI生態系統,包括(1)包容性AI基礎設施(例如運算能力、資料儲存、網路),鼓勵更多技術或非技術的人員有能力參與到AI相關工作中;(2)建立AI素養、教育及意識,例如從小開始開啟AI相關課程,讓孩子從小即可以從父母的工作、家庭、學校,甚至玩具中學習AI系統對資料和隱私的影響並進行思考,盡可能讓使其互動的人都了解AI之基礎知識,並能夠認識其可能帶來的風險與機會;(3)公平的工作環境,未來各行各業需要越來越多多元化人才,企業需拓寬與AI相關之職位,例如讓非傳統背景人員接受交叉培訓、公私協力建立夥伴關係、提高員工職場歸屬感。 在設計包容性方面,必須考慮不同利益相關者之需求,並從設計者、開發者、監督機關等不同角度觀察。本報告將包容性AI開發及治理整個生命週期分為6個不同階段,期望在生命週期中的每個階段皆考量公平性與包容性: 1.了解問題並確定AI解決方案:釐清為何需要部署AI,並設定希望改善的目標變量(target variable),並透過制定包容性社會參與框架或行為準則,盡可能實現包容性社會參與(特別是代表性不足或受保護的族群)。 2.包容性模型設計:設計時需考慮社會和受影響的利益相關者,並多方考量各種設計決策及運用在不同情況時之公平性、健全性、全面性、可解釋性、準確性及透明度等。 3.包容性資料蒐集:透過設計健全的治理及隱私,確定更具包容性的資料蒐集路徑,以確保所建立之模型能適用到整體社會。 4.公平和包容的模型開發及測試:除多元化開發團隊及資料代表性,組織也應引進不同利益相關者進行迭代開發與測試,並招募測試組進行測試與部署,以確保測試人群能夠代表整體人類。且模型可能隨著時間發展而有變化,需以多元化指標評估與調整。 5.公平地部署受信任的AI系統,並監控社會影響:部署AI系統後仍應持續監控,並持續評估可能出現新的利益相關者或使用者,以降低因環境變化而可能產生的危害。 6.不斷循環發展的生命週期:不應以傳統重複循環過程看待AI生命週期,而是以流動、展開及演變的態度,隨時評估及調整,以因應新的挑戰及需求,透過定期紀錄及審查,隨時重塑包容性AI生態系統。 綜上,本報告以包容性AI生態系統及生命週期概念,期望透過基礎設施、教育與培訓、公平的工作環境等,以因應未來無所不在的AI社會與生活,建立公司、政府、教育機構可以遵循的方向。
英國提出「緊急應變與復原準則」強化災難時之應變規定英國內閣辦公室(Cabinet Office)於2013年10月29日提出「緊急應變與復原準則:依循2004年國民緊急應變法之不成文準則」(Emergency Response and Recovery: Non statutory guidance accompanying the Civil Contingencies Act 2004),針對「應變與復原」作相關規定,以補充內閣辦公室於2006年1月1日提出「緊急準備規則」(Emergency Preparedness)對複合式緊急管理(Integrated emergency management, IEM)規定的不足之處。 英國「2004年國民緊急應變法」(The Civil Contingency Act 2004),為英國處理緊急事件之主要依據,「緊急應變與復原準則」即根據「2004年國民緊急應變法」制訂。此規則於「緊急應變章節」規定地方政府之緊急事件依嚴重程度區分為三級:銅(Bronze),僅需要操作指揮(Operational)、銀(Silver),需要策略指揮 (Tactical)、金(Gold),需要戰略指揮(Strategic),用以判斷是否區需要跨機關合作來因應緊急事故。如事故屬於重大緊急災難時,則屬於需要跨機關協調合作,藉由層級指揮及指令下達掌控應變程序與資訊傳遞,以因應長期及廣泛區域之災難。中央政府的權責在於全國性重大緊急事件,並且災難發生時之首相為最高行政首長,最高緊急機構為「內閣緊急應變會議」(Cabinet Office Brifing Rooms, COBR,又稱為眼鏡蛇),同時國民緊急秘書處(Civil Contingencies Secretariat, CCS)也需要協調跨部門及跨機構事務。 為提升災難應變與復原效率,2013年10月的「緊急應變與復原準則」,說明藉由地方的地方抗災議會(Local Resilience Forum)到中央等全國性之系統與網路串聯以傳遞緊急訊息,並建立三種層級之共同認知資訊圖像(Common Recognized Information Picture, CRIP),包括地方層級、區域以及國家級。此項系統必須足以傳遞並收集來自各方的大量資訊、能評估所收集各資料之性質,如緊急性、關聯性、說明性及可使用性等,並且能夠使大眾週知。 然,處理資料的過程仍有可能面臨數種問題,包括各機關之資料不同、判斷不同、理解錯誤及通訊超載等。2013年10月緊急應變與復原準則亦說明建立資訊管理系統(information management system)並安裝至多機構緊急管理中;而民間機構也應作為多機構之一環,並擔任資訊管理機構。同時,在共享資料之同時,必須注意資料保護,因此必須遵守「資料保護與共享-緊急計畫人與應變人準則」(Data Protection and Sharing-Guidance for Emergency Planner and Responders)。英國地域性與台灣近似,皆屬易於發生水患的國家,英國在緊急災難之應變於各方面的法制皆以趨於完善,殊值得持續觀察未來發展方向。
英國2026年7月30日公告將於倫敦辦理首個地區型人工智慧醫材監理沙盒英國藥品與醫療產品監管局(Medicines & Healthcare products Regulatory Agency, MHRA)2026年7月公告,將在倫敦辦理首個地區型人工智慧醫材監理沙盒,透過蒐集AI醫材於實際臨床環境中的持續性安全性與有效性證據,加速具潛力之創新醫療工具落地,並作為監管決策依據,以建立更明確且具可預測性的導入模式。 本次計畫預計公開徵求至多10家AI醫療器材製造商,媒合倫敦地區醫療服務提供者,在MHRA監督下進行實際臨床部署與驗證。配合《國民保健署十年健康計畫》(NHS 10 Year Health Plan)所揭示「從醫院走向社區」、「從治療走向預防」及「醫療服務數位化」等政策方向,因此將優先徵求以下主題: 1.預防與主動照護,尤其以心臟健康為重點; 2.提升社區健康服務與照護量能; 3.提升數位醫療服務可及性,包括強化NHS App運用; 4.其他可改善倫敦病人治療結果與醫療服務之創新技術。 英國自2024年啟動人工智慧醫療器材監理沙盒—AI Airlock以來,持續運用沙盒成果深入研析AI醫材特有的監管議題,包括合成資料可靠性、模型幻覺、上市後監督、預定變更控制計畫、預期用途漂移及AI體外診斷醫材等。AI Airlock 2.0於2026年第一季完成後,英國衛生與社會照護部於同年4月宣布持續推動為期三年的AI Airlock計畫,並承諾每年投入120萬英鎊。 相較過往AI Airlock著重於未來監管方針的研析,本次地區型沙盒進一步納入國民保健署醫療服務提供者及倫敦健康創新網路等地方組織共同參與,顯示政策重點已進一步延伸至AI醫材於地方臨床場域的實際運作、跨機構合作,以及創新技術於醫療服務體系中的導入與擴散。