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。
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鄭岱宜
法律研究員 編譯整理
NSA Releases Guidance on How to Protect Against Software Memory Safety Issues, National Security Agency, https://www.nsa.gov/Press-Room/News-Highlights/Article/Article/3215760/nsa-releases-guidance-on-how-to-protect-against-software-memory-safety-issues/ (last visited Jan. 30, 2023).
阮韻蒨，〈美國公布實施零信任架構相關資安實務指引〉，科技法律研究所，2022/09，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=8885&no=64（最後瀏覽日︰2023/01/30）。
德國政府於2018年7月18公佈「聯邦政府人工智慧戰略要點」（Key points for a Federal Government Strategy on Artificial Intelligence），係由德國聯邦經濟事務及能源部、聯邦教育及研究部，與聯邦勞動及社會事務部共同撰寫而成。 德國政府表示該要點將作為推動人工智慧技術與產業發展的基礎方針，並希望以負責任的方式以及朝向社會利益發展的方向進行人工智慧開發與應用。 德國人工智慧戰略要點摘要如下： 1. 研究能量：必須大幅增加研究支出並且爭取世界一流人才。 2. 人工智慧能力應泛分佈在社會各處：各學科與產業領域皆需要人工智慧。 3. 資料作為人工智慧發展的基礎：資料是人工智慧發展的重要關鍵，德國的資料發展重點將放在資料品質的強化。 4. 基礎設施：人工智慧中重要的技術「深度學習」，不僅需要大量資料，同時還需要強大的計算能力，德國需要加強計算能力的硬體設備。 5. 經濟應用：德國數位化發展的下一步需要仰賴人工智慧技術，尤其是中小企業採納人工智慧技術方面將會是焦點之一。 6. 社會法制：人工智慧發展過程中牽涉許多道德以及法制、監管議題，德國政府認為這些都必須請不同利害關係人共同公開討論。 7. 國際合作：德國作為歐盟會員國之一，未來的人工智慧發展將力求與歐盟各國合作。 整體而言，德國的人工智慧戰略著重在建立人工智慧生態系統，並強調人與機器之間的合作關係，為人工智慧產業發展奠定良好基礎。德國政府將基於此要點繼續制定進一步的人工智慧戰略，並預計將於2018年12月公佈德國的人工智慧戰略完整報告。
美國及其他CRI成員共同發布國際反勒索軟體倡議聯合聲明，說明其關鍵成果與未來展望美國及其他參與國際反勒索軟體倡議（International Counter Ransomware Initiative, CRI）之50個成員（含國家及國際組織），於2023年10月31日至11月1日召開第三次大會，並且發布聲明表示：應積極建立對抗勒索軟體之集體韌性（collective resilience）、共同合作降低勒索軟體之散布能力、追究相關行為人之法律責任、制裁非法資助勒索軟體之組織、與私部門合力防止勒索軟體攻擊。 CRI於2023年之關鍵成果主要可分以下三個面向： 一、加強資安管理能力 對CRI新成員提供指導及戰術培訓，例如由以色列督導約旦，以確保新成員之資通安全。此外，亦發起利用人工智慧打擊勒索軟體之計畫。 二、促進資訊共享 設立可即時更新之資訊共享平台，使CRI成員得以迅速分享資安威脅指標。如立陶宛之惡意軟體資訊共享計畫（Malware Information Sharing Project, MISP）、以色列及阿拉伯聯合大公國之水晶球平台（Crystal Ball platforms）。 三、反制勒索軟體使用人 CRI發布前所未有之共同政策聲明，闡明成員不應支付贖金，且創設成員間共享之加密貨幣錢包黑名單（blacklist of wallets），以便揭露勒索軟體使用人之非法帳戶，並公開與犯罪組織之金流紀錄。另，CRI於2024年起將持續致力發展前述聲明提及之目標，並優先向潛在成員進行宣導，透過提供量身訂做之資安應變能力培訓，滿足潛在成員之需求。
英國高等法院裁定ISP 需打擊仿冒品網站英國高等法院(High Court)於2014年10月17日裁定網路服務提供者(Internet Service Provider, ISP)需協助業者打擊仿冒商品。全球第二大奢侈品集團Richemont Group於英國控告英國五大網路服務提供者即BSkyB、British Telecom、EE、TalkTalk和VirginMedia，要求網路服務提供者封鎖所有銷售該集團仿冒品的網站，避免網路使用者接觸到這些商標仿冒侵權的違法網站。 Richemont Group為Cartier、Piaget、Montblanc等精品品牌的母公司，其集團發言人表示此次的判決為打擊仿冒品網購業者邁前了一大步，對於法院認可防止涉及仿冒品的商標侵權有利於公眾利益感到滿意。 在此判決出爐前的三年以來，只有著作權人可就著作權侵權為由要求網路服務提供者封鎖仿冒品網站，如今首次將此權利延伸到商標權人手上，針對販售侵害商標權仿冒品的網站加以封鎖。 Arty Rajendra律師表示，網際網路讓販售仿冒品的非法網站能夠匿名並且隱藏位置，要封鎖販售仿冒品的網站是一件十分困難的事。因此，停止為這些網站帶來流量將如同停止供給他們氧氣，而網路服務提供者剛好在這環節中扮演非常重要的角色，因為他們可以限制對於這些非法網站的接觸(access)。 可預見的是，在此判決後，將會有越來越多商標權人要求網路服務提供者封鎖銷售仿冒品的網站。
英國民航局發布航空AI監管策略三文件，以因應AI於航空領域之挑戰與機會英國民用航空局（United Kingdom Civil Aviation Authority, CAA）於2024年12月3日發布「CAA對新興AI驅動自動化的回應」（The CAA's Response to Emerging AI-Enabled Automation）、「航空人工智慧與先進自動化監管策略」（Part A:Strategy for Regulating AI and Advanced Automation in Aerospace）以及「CAA 應用AI策略」（Part B: Strategy for Using AI in the CAA）等三份文件。首先，前者概述CAA對於AI應用於航空領域之總體立場，強調以確保安全、安保、消費者保護及環境永續等前提下，促進AI技術在相關航空領域之創新與應用；其次，「航空人工智慧與先進自動化監管策略」著重說明如何於航空領域監管AI技術之使用，以兼顧推動創新並維持安全性及穩健性；最後，「CAA 應用AI策略」則聚焦於CAA內部使用AI技術提升監管效率與決策能力的策略。 由於AI正迅速成為航空產業之重要技術，其應用範圍包含航空器、機場、地面基礎設施、空域、航太、消費者服務等，具有提高航空安全性、運作效率、環境永續性與消費者體驗之潛力。然而，相關技術風險與監管挑戰亦伴隨而至，仍需新的監管框架應對潛在風險。因此，總體而言CAA以推動AI創新技術、提升航空產業效率與永續性為目標，透過了解技術前景、建立AI通用語言，並以航空領域之五大原則為監管框架之制定核心，建立靈活的AI監管體系，維持最高水準的安全保障。五大原則及案例分述如下： （1） 安全、安保與穩健性（Safety, Security and Robustness），例如：使用AI分析航空器感測器資料進行預測維護，以利提早發現問題。 （2） 透明與可解釋性（Transparency and Explainability），例如：清楚記錄AI系統如何提出空中交通路線建議。 （3） 可質疑性與矯正機制（Contestability and Redress），例如：制定一套明確的流程，以便航空公司查詢並了解AI生成的安全建議。 （4） 公平與偏見（Fairness and Bias），例如：確保自動化旅客篩查安檢系統公平對待所有旅客。 （5） 問責與治理（Accountability and Governance），例如：明確界定AI系統在機場運營中的監管角色與職責。 .Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em}