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2012年開始,荷蘭科學研究組織(Netherlands Organisation for Scientific Research, NWO)會擇定幾個重點領域,該重點領域係包含:農業食品,園藝及繁殖材料,水 ( Agri & Food, Horticulture & Propagation Materials, Water)、生物經濟,化學,跨部門的信息和通信技術方案(Biobased Economy, Chemistry, Cross-sector theme ICT)、創意產業(Creative Industry)、能源產業(Energy)、生命科學與健康(Life Sciences and Health)…等等領域,並由其中擇定有發展前景的計畫(top program),以公私夥伴關係推動發展,其每年投注於該重點領域研究金額大約245,000,000歐元,而投注於公私夥伴關係計畫中的金額更高達100,000,000歐元。公部門與產業間以及研究者間權利義務關係依合作強度以及產業投入的資金而有所不同。荷蘭此類公私夥伴關係依發動者不同而分三種不同類型: 1.科學家發動的公私夥伴關係(Science Takes Initiative) 2.共同發動的公私夥伴關係(Joint Initiative) 3.由產界發動之公私夥伴關係(Business Takes Initiative) NWO在評估是否給予補助時,可以採取面談或現場參觀評估之方式,而NWO亦得附帶條件要求補助所購買的特殊儀器設備提供他人使用。而NWO補助所生的研究成果應盡可能公開並有利於未來的研究使用,例外情形則可延後公開。 又研究成果原則上係歸屬受補助者,但NWO在於特定研究補助之目的有此必要,得於事前與受補助者簽訂書面協定取得研究成果之權利。又若該研究計畫是在國外執行且完全由該國之學術機構負責,在該國的專利法並不損及荷蘭方之當事人依荷蘭專利法可享的權利下,則該國之學術機構就研究成果之開發及利用得依該國專利法之規定。國際合作的公私夥伴間彼此的權利義務會因個案約定而有不同。
開放生物技術淺析 經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》(Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI)。本報告整合ISO 31000:2018風險管理框架(risk-management framework)、美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)人工智慧風險管理框架(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)與OECD負責任商業行為之盡職調查指南(OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct)等文件,將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段: 1.界定:範圍、背景、參與者和風險準則(Define: Scope, context, actors and criteria)。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異,第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人,並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估:識別並量測AI風險(Assess: Identify and measure AI risks)。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題,評估潛在風險與發生程度,並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理:預防、減輕或停止AI風險(Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks)。風險處理考慮每個潛在風險的影響,並大致分為與流程相關(Process-related)及技術(Technical)之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序,後者則與系統技術規格相關,處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理:監控、紀錄、溝通、諮詢與融入(Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed)。透過在組織中導入培養風險管理的文化,並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢,以及保存相關紀錄,以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督,並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。
美國國家公路交通安全管理局公布車輛網路安全最佳實踐,呼籲業界遵循美國國家公路交通安全管理局(National Highway Traffic Safety Administration, NHTSA)於2022年9月9日公布2022年最新版本之當代車輛網路安全最佳實踐(Cybersecurity Best Practices for the Safety of Modern Vehicles),強化政府對先進聯網車輛網路安全之把關。 文件將網路安全實踐項目區分為「一般網路安全最佳實踐」及「車輛技術網路安全最佳實踐」兩塊,前者主要為公司整體組織網路安全文化與監管機制之建立;後者則偏重於技術性的建議內涵。 「一般網路安全最佳實踐」共有45項要點,核心概念為:公司應訂定明確的網路安全評估程序,由領導階層負責相關監督責任,定期執行網路安全之風險評估及第三方公正稽核,並對其所發現之風險弱點採取保護措施並持續監控,同時應妥善保存所有網路安全相關之紀錄文件,並鼓勵與車輛同業聯盟彼此分享學習經驗。對於組織成員應適當提供網路安全教育訓練。於產品設計時,應將產品使用者、售後服務維修商,以及可能的外接式電子設備所帶來之風險一併納入安全設計考量。 「車輛技術網路安全最佳實踐」共有25項,核心理念為:對於產品開發人員,應建立存取權限管理,避免有心人士濫用權限。產品所使用的加密技術應隨時更新,若車輛具備診斷功能,應慎防遭到不當利用,且應防止車輛所搭載之感測器遭到惡意干擾或改動,感測器所收集到之資料則應能免於網路攻擊或竊取。應特別注意無線網路設備、空中軟體更新(Over-the-air, OTA)以及公司作業軟體所產生之風險漏洞。 本文件屬於自願性質,無法律強制力。但NHTSA期望在現有的車輛產業網路安全標準上,例如國際標準組織與國際汽車工程師協會(International Standards Organization, ISO/SAE International, SAE)先前所訂定的車輛網路安全標準ISO/SAE 21434的基礎前提下,進一步提出政府對車輛網路安全要求的努力。