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。
自德國「工業4.0」,開啟所謂第4次工業革命以來,各國政府皆相繼投入資源進行相關計畫,如美國之「先進製造夥伴計畫(Advanced Manufacturing Partnership,AMP)」中國大陸之「中國製造2024」,以及我國之「生產力4.0」等等。 而日本不同於上述其他國家,日本版的工業4.0稱為「工業4.1J」,該計畫並非由國家來主導,而係由民間公司Virtual Engineering Community(VEC)及NTT Communications於2015年3月10日所啟動的一項實證實驗,旨在確認「工業4.1J」之各項技術要件,並且該項目成果非僅提供給VEC之會員,將對所有企業及公眾公開。而所謂的「4.1」表示安全級別比工業4.0更高一級,「 J」則表示源自於日本(Japan)。 日本之「工業4.1J」的運行架構說明如述:首先,將會利用控制系統蒐集相關數據;第二,在雲端平台上記錄及累積數據資料;第三進行即時分析;最後則是透過專家進行事件檢測、分析故障原因並恢復生產、提出安全改善建議等等。
歐盟執委會發布無人機戰略2.0,創造大規模歐洲無人機市場歐盟執委會(European Commission, EC)於2022年11月29日發布「無人機戰略2.0」(Drone Strategy 2.0),以全球最先進的歐盟無人機操作與設置技術安全框架為基石,為歐洲無人機市場設定發展願景,並闡述歐洲在大規模擴展商用無人機的同時,將如何提供產業新契機。 歐盟除以無人機交通監管系統計畫(U-SPACE)進行政策推動外,為擴張歐洲無人機市場,歐盟執委會提出「創新空中移動」(Innovative Air Mobility, IAM)與「創新空中服務」(Innovative Aerial Services, IAS)等2項新概念。前者包括國際、地區與城市空中移動(Urban Air Mobility, UAM)概念,期待以定期載客服務實現最終全自動化、有效整合並補充既有運輸系統與服務,以及提出有助於改善交通運輸系統碳排放的去碳(decarbonisation)替代方案。此外,透過廣泛布建並整合地面與空中基礎設施,將使UAM成為未來城市複合式智慧移動生態系統(multimodal intelligent mobility ecosystem)之一部;而後者則涉及無人機多元應用,諸如緊急服務、測繪、巡檢、偵查與物流運輸,抑或最終實現全自動化空中計程車(Air Taxis)等創新應用型態,期待相關應用於2030年成為歐洲日常生活的一部份。 為實現上述願景,歐盟提出「建立聯盟無人機服務市場」與「加強歐洲民用、安全與國防產業能力與綜效(synergies)」等兩項目標,其中涵蓋十大領域(例如:改善空域能力、促進航空作業、發展IAM、提供資金與融資、確立關鍵技術模組化(critical technology building blocks)),並從中啟動十九項攸關操作、技術與財務的關鍵行動(例如:建立支持在地利害關係人與產業落實永續的IAM線上平台、推動通用標準、採用反制無人機系統(C-UAS)、協調共同方法以提供無人機操作所需之無線電頻譜等),為未來無人機空域與市場,建立妥適的監管與商業環境,並加強無人機營運商、無人機製造商、國防部門、反制(counter)無人機,以及U-SPACE等有關無人機價值鏈(value chain)就不同環節上之效率。
新加坡金融管理局(MAS)發布「人工智慧風險管理工具包」新加坡金融管理局(MAS)於 2023 年中旬啟動「MindForge 計畫」,旨在協助金融機構強化其人工智慧(AI)風險管理能力。該計畫於2026年3月20日完成第二階段,並發布由MAS聯合24家領先銀行、保險公司與資本市場公司等產業夥伴共同開發的「人工智慧風險管理工具包」。該工具包內含「AI風險管理營運手冊」(下稱「營運手冊」)與「AI風險管理實施案例」(下稱「實施案例」),提供實務資源以管理涵蓋「傳統AI」、「生成式AI」及「新興代理型AI」技術的相關風險,確保產業能安全且負責任的導入AI。「營運手冊」依據MAS的監理期望,將AI 風險管理框架分為四大核心:一、範圍與監管:建立AI治理框架並釐清AI監督的角色與責任。二、AI風險管理:透過組織的系統、政策與程序,識別AI應用情境,進行風險重大性評估,並建立AI盤點清單。三、AI生命週期管理:實施AI應用完整生命週期的控制措施。四、促成因素:發展組織能力、基礎設施與資源,以確保能持續支持負責任的AI應用。「實施案例」則收錄如星展銀行(DBS)及瑞士寶盛(Julius Baer)等機構的AI風險管理實務。未來,MAS 將於「BuildFin.ai」倡議下成立專責小組,持續開發建構管理新興技術風險的框架。 相較於新加坡著重建立全方位治理架構,資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心(下稱「資策會科法所創智中心」)於同年 2 月發布之「金融業人工智慧(AI)風險管理實務指引」,則更強調將風險控管「整合」至既有流程中,透過與業務流程的結合實踐韌性管理。該指引奠基於「人工智慧基本法」,並進一步連結「台灣智慧財產管理規範(TIPS)」驗證角度,協助機構精準掌握應用情境並具體化風險。透過將管控機制立基於資安、資訊及智財三大支柱,降低法遵成本與業務衝擊,並藉由分階段與分級管理,引導金融機構從核心防護逐步深化管控機制。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
解析中國江蘇省「企業知識產權管理規範」之內容與對台商的影響