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。
行政院跨部會會議審查通過替代役條例修正草案,將研發役納入替代役,取代現行的國防訓儲制,惟研發替代役規劃內容並不等同於現行國防訓儲制,例如:國防訓儲限制預官申請,但研發替代役並未限制,此將使海外人才、海外小留學生等符合科技研發資格的碩博士,均可申請回台進入科技廠商服研發替代役。 此外,國防訓儲制在入伍短暫基礎訓練後,就如同後備軍人進入民間科高科技企業領一般工程師高薪,並享有分紅、配股,被外界抨擊為不公,未來研發替代役將改革這項缺點。將來申請服研發替代役者,在一年多的法定義務役期過後,超過的服役期限替代役男始可領取一般工程師薪水。 研發替代役役期除一年四個月法定義務役外,最長可申請延長三年,但期限要報院核定,具有彈性。至於科技大廠最關心的員額數量,仍將依內政部替代亦審議委員會審查各需用機關替代議員額需求要點第3點進行審查並視兵源調度,然員額可望逐年提升。 內政部並將進一步訂定研發替代役申請辦法,使海外人才可透過網路申請,預料研發替代役將可吸引海外學人歸國貢獻研發,對提升產業競力將有助益。替代役修正修正草案送行政院院會通過後,將送交立院審議,行政院表示會積極爭取法案在本會期過關,最快九十六年可實施。
人權組織向法國最高行政法院提交申訴,要求政府停止使用歧視性演算法.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} 國際特赦組織(Amnesty International)與法國數位隱私權倡議團體La Quadrature du Net(LQDN)等組織於2024年10月15日向法國最高行政法院提交申訴,要求停止法國國家家庭津貼基金機構(Caisse nationale des allocations familiales,CNAF)所使用的歧視性風險評分演算法系統。 CNAF自2010年起即慣於使用此系統識別可能進行福利金詐欺的對象,該系統演算法對獲取家庭與住房補助的對象進行0至1之間的風險評分,分數越接近1即越可能被列入清單並受調查,政府當局並宣稱此系統將有助於提升辨識詐欺與錯誤的效率。 LQDN取得該系統的原始碼,並揭露其帶有歧視性質。該等組織說明,CNAF所使用的評分演算法自始即對社會邊緣群體如身心障礙者、單親家長,與低收入、失業、居住於弱勢地區等貧困者表現出懷疑態度,且可能蒐集與系統原先目的不相稱的資訊量,這樣的方向直接違背了人權標準,侵犯平等、非歧視與隱私等權利。 依據歐盟《人工智慧法》(Artificial Intelligence Act,下稱AIA),有兩部分規定: 1. 用於公機關評估自然人是否有資格獲得基本社會福利或服務,以及是否授予、減少、撤銷或收回此類服務的人工智慧系統;以及用於評估自然人信用或建立信用評分的人工智慧系統,應被視為高風險系統。 2. 由公機關或私人對自然人進行社會評分之人工智慧系統可能導致歧視性結果並排除特定群體,從此類人工智慧總結的社會分數可能導致自然人或其群體遭受不當連結或程度不相稱的不利待遇。因此應禁止涉及此類不可接受的評分方式,並可能導致不當結果的人工智慧系統。 然而,AIA並未針對「社會評分系統」明確定義其內涵、組成,因此人權組織同時呼籲,歐盟立法者應針對相關禁令提供具體解釋,惟無論CNAF所使用的系統為何種類型,因其所具有的歧視性,公機關皆應立即停止使用並審視其具有偏見的實務做法。
美國國家標準及技術研究院公布晶片法補助申請細節及限制美國商務部(Department of Commerce, DOC)旗下國家標準及技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)於2023年2月28日發布《晶片與科學法》(CHIPS and Science Act)補助具體內容,重點如下: 一、申請時間:補助採滾動式錄取模式(rolling basis),先進製程製造補助將於2023年3月31日起開放預先申請(pre-application)與正式申請(full application);成熟製程與其他相關生產設施的製造補助,將分別於2023年5月1日及6月26日開放預先申請及正式申請。 二、補助方式與金額:補助分為直接補助(direct funding)、聯邦政府貸款(federal loans)或第三人提供貸款並由聯邦政府提供擔保(federal guarantees of third-party loans)。直接補助的金額上限預計為預估資本支出的15%。每個計畫可透過一種以上之方式獲得補助,然整體補助金額不得超出預估資本支出的35%。 三、申請流程 1.意向聲明(statement of interest):申請人須提供半導體製造工廠投資計畫的簡要說明,俾利NIST旗下晶片計畫辦公室(CHIPS Program Office)為未來審查進行準備。 2.預先申請:申請人提供更詳盡的計畫內容。晶片計畫辦公室將給予調整意見。 3.正式申請:依照晶片計畫辦公室給予的意見修改後,申請人應遞交完整的計畫申請書,內容必須包含投資計畫的技術與經濟可行性之分析。晶片辦公室審核完畢後,會與申請人簽訂不具約束力的初步備忘錄(non-binding Preliminary Memorandum of Terms),記載補助方式與金額。 4.盡職調查(due diligence):在經過上述程序後,晶片計畫辦公室如認為申請人合理且可能(reasonably likely)取得補助,將對申請人進行盡職調查。 5.補助發放:通過盡職調查後,DOC將開始準備發放補助。 四、補助規範與限制 1.禁止買回庫藏股(stock buybacks):受補助者不得將補助款用於買回庫藏股。 2.人力資源計畫:申請人要求的補助金額若超過1億5千萬美元,須額外說明將如何提供員工可負擔且高品質的子女托育服務。 3.建造期限:受補助者必須於DOC所決定的特定日期(target dates)前開始或完成廠房建造,否則DOC會視情況決定是否收回補助。 4.分潤:補助金額超過1億5千萬美元時,受補助者須與美國政府分享超過申請計畫中所預估之收益,但最高不超過直接補助金額的75%。 5.不得於特定國家擴產與進行研究:受補助者於10年內或與DOC合意的期間內,除特定情況下(15 U.S.C. § 4652(a)(6)(C)),不得於特定國家,如中國,進行大規模半導體製造的擴產(material expansion)、聯合研究(joint research)或技術授權(technology licensing),違反者將會被DOC收回全額補助。
2022年日本公布平台資料處理規則實務指引1.0版日本數位廳(デジタル庁)與內閣府智慧財產戰略推進事務局(内閣府知的財産戦略推進事務局)於2022年3月4日公布「平台資料處理規則實務指引1.0版」(プラットフォームにおけるデータ取扱いルールの実装ガイダンス ver1.0,簡稱本指引)。建構整合資料提供服務的平台,將可活用各種資料,並創造新價值(如提供個人化的進階服務、分析衡量政策效果等),為使平台充分發揮功能,本指引提出平台實施資料處理規則的六大步驟: 識別資料應用價值創造流程與確認平台角色:掌握從產生資料,到分析資料創造使用價值,再進一步提供解決方案的資料應用價值創造流程,以確認平台在此流程中扮演的角色。 識別風險:掌握利害關係人(如資料提供者與使用者等)顧慮的風險(如資料未妥適處理、遭到目的外使用等疑慮)。 決定風險應對方針:針對掌握的風險,決定規避、降低、轉嫁與包容等應對方針。 設定平台資料處理政策與對利害關係人說明之責任(アカウンタビリティ):考量資料處理政策定位,擬定內容,並向利害關係人進行說明。 設計平台使用條款:依據「PDCA循環」重複執行規則設計、運作與評估,設計平台使用條款。 持續進行環境分析與更新規則:持續分析內部與外部因素可能面臨的新風險,並更新平台資料處理規則。