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。
德國聯邦政府目標擬定於2020年實現高度自動化駕駛,為達成自動駕駛目標,車聯網(Connected driving)及智慧交通系統(Intelligent transport systems)技術成為必要發展工作項目。車聯網即透過無線通訊技術,使車輛間(Vehicle-to-Vehicle, V2V)或車輛對基礎設施 (Vehicle-to-Infrastructure, V2I)等彼此交換訊息,或是將行車資訊傳輸到伺服器,並透過資訊網路平臺將資料整合利用,並依不同功能需求進行有效監控管理和提供綜合服務。未來,可預見道路使用者的個別交通資訊的質與量將大幅提升,無論是部份自動駕駛或高度自動駕駛,將產生龐大資料量,故系統需要即時迅速的運算能力。例如,前方一旦發生車禍事故,必須通知後方自動模式駕駛車輛即時減緩速度,並適時轉由駕駛人員介入操控。 自動化及車聯網駕駛發展係為跨領域之問題,聯邦政府即針對五大領域問題:基礎設施、法規、創新研發、聯網化、資訊安全及資料保護,提出一連串作法及措施,確保德國汽車產業能保持領先地位。 我國資通訊及汽車零件產業具備技術相對優勢,然應就適合我國車聯網之實際需求發展,促進相關產業創新應用,並利用我國產業優勢與國際接軌,讓台灣在車聯網的發展中取得先機。
中國大陸之工業和信息化部發布《算力標準體系建設指南》之徵求意見稿,欲加強算力低碳標準發展2025年10月21日,中國工業和信息化部發布《算力標準體系建設指南》(徵求意見稿),公開徵求意見。提出九大部分,包含基礎通用、算力設施、算力設備、算網融合、算力互聯、算力平台、算力應用、算力安全以及綠色低碳標準。其中,「綠色低碳」標準旨在引導算力產品、平台及應用在全生命週期內實現環境友好、資源節約與能源高效利用,包含: 1. 綠色低碳產品標準:規範算力產品從設計、生產、使用到廢棄處理全過程的環境影響。包括節能設備技術要求、有害物質管控、材料回收與循環利用,以及生命週期評估(LCA)等標準。 2. 綠色低碳平台標準:建立可以整合統計與分析電、水、碳、熱、冷等資訊的綜合性管理平台。標準涵蓋了平台的架構設計、數據對接與管理功能,以實現能源使用的精細化監測。 3. 綠色低碳應用標準:針對算力服務過程中的環保表現進行評價,包含碳足跡核算、環境適應性、綠色供應鏈管理以及綠色算力的計算方法。 4. 能效監測技術標準:定義算力中心的各項能效核心指標,如電效、水效、碳效及空間效率。此外,也規範了監測頻率、先進節能技術的使用規範以及可再生能源的使用佔比。 5. 算力電力協同標準:規範算力資源與電力資源的協同調度,重點包含「源網荷儲」一體化、算電協同管理及相關關鍵設備的技術要求,以提升整體能源利用效率。 根據徵求意見稿,到2027年,中國將在算力通用基礎、基礎設施、設備、網路融合、平台、應用、安全以及綠色低碳等領域,制定或修改50項以上標準。
2030年數位羅盤:數位十年的歐洲之路由於新冠肺炎疫情爆發,反應了歐盟對非歐洲國家數位技術的依賴,歐盟為扭轉此局勢,於2021年3月9日提出「2030數位羅盤」(2030 Digital Compass)計畫,擬定至2030年歐洲成功實現數位轉型的願景、目標和途徑。 歐盟預計在2030年前將計畫中4個核心目標轉化為具體政策: (一)擁有數位知識之公民及數位專家: 1.具備基本數位知識之人口至少達到80%。 2.應有2000萬名以上的資訊通訊技術專家,且促使更多女性進入此產業。 (二)安全和永續發展的數位基礎設施: 1.所有歐洲家庭都應擁有Gigabit網路,且所有人口密集區都應被5G所覆蓋。 2.歐洲半導體的產量應占世界的20%。 3.歐盟應部署1萬個氣候中立的高度安全邊緣節點(edge node)。 4.於2025年前開發出歐洲第一台量子電腦。 (三)企業數位化轉型: 1.75%的歐洲企業應使用雲端運算服務,大數據和人工智慧。 2.超過90%的歐洲中小企業應達基本數位密集強度。 3.擴大創新規模並改善融資管道,使歐盟的獨角獸企業數量翻倍。 (四)公共數位化服務: 1.於線上提供所有主要的公共服務。 2.所有歐洲公民均能使用電子病歷。 3.80%的歐洲公民應使用電子身份證。 歐盟委員會將基於上述目標,期於2021年第3季前提出相關數位政策計畫,並於2021年底前與其他相關機構取得決定性進展。
日本發布AI利用者的安全性報告,呼籲企業強化AI利用過程中的營業秘密保護管理措施日本獨立行政法人情報處理推進機構(Information-technology Promotion Agency,下稱IPA)於2026年4月2日發布AI利用者的安全性報告(下稱安全性報告),並呼籲企業強化AI利用過程中的營業秘密保護管理措施。 近年來,以生成式AI為首的人工智慧技術及其應用急速發展,但另一方面,針對AI開發與運用所衍生之安全性風險亦層出不窮。IPA針對其於今(2026)年1月發布之10大資訊安全威脅中的第三位風險,即AI應用所帶來的網路風險,發布安全性報告,期協助企業降低AI利用過程中的營業秘密外洩風險。 安全性報告指出,有高達67%的企業職員會透過個人帳號使用生成式AI,且有高達77%會直接將公司內部資料「複製貼上」到生成式AI對話框。由於雲端AI係藉由網路串接方式提供AI服務,因此人員若將企業之營業秘密輸入AI中,即意味著將企業之營業秘密提供營運AI服務的外部企業。此外,在雲端AI中輸入企業之營業秘密,除了該營業秘密可能會被作為學習資料,用於訓練AI以外,其他企業亦可能透過該雲端AI輸出之內容取得該營業秘密,潛在高度洩密風險。準此,安全性報告提醒企業勿在具備網路串接功能之雲端AI上傳包含企業營業秘密之資料,並呼籲企業透過諸如將AI瀏覽器區分為企業內部使用與外部使用之方式,強化內部營業秘密保護管理措施,以避免洩密風險。 企業如欲於內部導入AI應用以提升業務效率,可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心(資策會科法所創智中心)發布之《營業秘密保護管理規範》、《營業秘密管理指針2.0》,建立營業秘密管理措施或相關機制,避免在使用AI提升業務效率的同時,導致具備機敏性或屬於營業秘密之資訊外洩。 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)