因應禁止「競業禁止條款」,企業得透過「資料存證」,證明營業秘密存在及擁有

  近年來,關於「競業禁止條款」之合法性及有效性等,一直是被廣泛討論的議題,在2023年1月5日,美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)發布禁止「競業禁止條款」之提案,並指出依調查結果顯示,其造成勞工薪資降低及壓抑流動性等負面影響,故企業未來可能須透過主張《統一營業秘密法》(Uniform Trade Secrets Act)或《防衛營業秘密法》(Defend Trade Secrets Act)等,以保護營業秘密。同時應值注意者為,有論者提出未來解決方案為企業應推動自動化營業秘密管理系統,而其中一個必要元素是應採取「資料存證」措施,以證明營業秘密存在及擁有。

  所謂自動化營業秘密管理系統,即透過工具,對於營業秘密進行「識別」與「評估」,並應對於不具有經濟價值的資訊進行解密。惟為避免增加營業秘密外洩風險,故相關系統應僅留存後設資料。與此同時,為取得盜用營業秘密相關的勝訴裁判,除應留存及保護任何時點的後設資料外,更應採取能夠證明營業秘密存在及擁有之措施,如透過雜湊值或區塊鏈等技術進行「資料存證」,以確保能夠在訴訟上提供必要證據。

  最後,近期司法院、法務部、臺灣高等檢察署、內政部警政署及法務部調查局共同規劃與建置「司法聯盟鏈」機制,藉由區塊鏈技術,並結合已通過經濟部智慧財產局審查核准之b-JADE證明標章,明定嚴謹之數位資料管理要求,以期強化數位證據同一性及建立簡便驗真程序。因此,未來企業若落實b-JADE證明標章所定之管理要求,將幫助營業秘密數位資料通過驗真程序。

  本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw

相關連結
你可能會想參加
※ 因應禁止「競業禁止條款」,企業得透過「資料存證」,證明營業秘密存在及擁有, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8959&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/04/11)
引註此篇文章
你可能還會想看
美國司法部發布「防止受關注國家或個人近用美國敏感個人資料與政府相關資料」之最終規則,以因應國家安全威脅

美國司法部(Department of Justice, DOJ)於2025年1月8日發布「防止受關注國家或個人近用美國敏感個人資料與政府相關資料」(Preventing Access to U.S. Sensitive Personal Data and Government-Related Data by Countries of Concern or Covered Persons)之最終規則。該規則旨在避免特定國家或個人獲取大量國民敏感個人資料及政府相關資料,以降低國安威脅。 最終規則指出,去識別化敏感個人資料若經大量蒐集,仍可能被重新識別,因此原則上禁止或限制任何美國人在知情的情況下,與受關注的國家或個人進行該等資料的大量交易。其將敏感個人資料定義為社會安全碼、精確地理位置、車輛遙測資訊(vehicle telemetry information)、基因組以及個人健康、財務資料或其他足資識別個人之資料,並定義禁止及限制交易的型態。同時,最終規則除設有若干豁免交易類型外,也定有一般及特別許可交易規定,並授權司法部得核發、修改或撤銷前述許可。一般許可交易的類型將由總檢察長另行公布;特別許可則由總檢察長依個案酌情例外核准。 該規則課予交易方持續報告(reporting)、盡職調查(due diligence)、稽核(audit)、紀錄留存(recordkeeping)等義務,並針對涉及政府相關資訊或美國國民大量敏感個人資訊之商業交易,例如投資、雇傭、資料仲介(data brokerage)及供應商契約,提出資安要求,以降低受關注國家或個人獲取該類特定資訊的風險。最後,該規則定有民事罰款(37萬美金以下)、刑事處罰(100萬美金以下或20年以下徒刑),並設立申訴之救濟措施。

澳洲規劃研修「國家重型車輛法」並探討科技設備檢測疲勞駕駛相關規範

  澳洲國家交通委員會(National Transport Commission)與警覺、安全、生產力合作研究中心(Cooperative Research Centre for Alertness, Safety and Productivity ,Alertness CRC)於2016年12月攜手研究重型車輛駕駛員之疲勞駕駛影響,並特別探討科技設備檢測及因應的可行性,並著手研析重型車輛疲勞駕駛管理相關規範之評估規劃。   依據澳洲國家重型車輛法(Heavy Vehicle National Law,HVNL)規定,設有國家重型車輛管理獨立機構(The National Heavy Vehicle Regulator,NHVR)針對總重4.5噸之重型車輛進行規範監管。依國家重型車輛疲勞管理規則【Heavy Vehicle (Fatigue Management) National Regulation】規定針對1.超過12噸總重額(Gross Vehicle Mass,GVM)之重型車輛2. 車輛及聯結物超過12噸者3.超過4.5噸可乘載12名成人(包含司機)之巴士4.超過12噸總重額定值之卡車及聯結車,其附接工具或機械者,必須進行疲勞管制,其他對於有軌電車、工具機械車輛(例如:推土機、拖拉機)、露營車等則不在此管制對象。該法針對重型車輛工作和休息時間、工作及休息時間之紀錄、疲勞管理豁免(Fatigue management exemptions),及公司、負責人、合夥人、經理等的連帶責任,訂有相關規範。疲勞管理規則的規範核心在於駕駛員不能在疲勞的情況下行駛重型車輛,故即使符合工作和休息限制,駕駛員也可能因疲勞而受影響。   目前,因有限的證據表明工作安排對於重型車輛駕駛員疲勞的影響程度,亦很少有研究使用客觀和預測技術測量駕駛員的警覺性和疲勞,另對於駕駛員睡眠的質量和時間最低要求的資訊亦不足。因此,現行法律規範對重型車輛駕駛員疲勞的影響將受到挑戰。故警覺、安全、生產力合作研究中心將採取更精準的警報檢測方法和睡眠監測設備,進行相關研究測試,以作為未來國家重型車輛疲勞管理規則修訂之依據。   駕駛疲勞所引發的交通事故時有耳聞,往往造成重大危害與耗費社會成本。目前實務上已有利用科技設備偵測是否有疲勞駕駛情形,然而更重要的是,應落實行車前的疲勞管制,及相對應的解決方案,並加強公司及相關管理者之監督義務及連帶責任,才能有效降低疲勞駕駛肇事率,確保道路安全。

美國法院擬修正《聯邦證據規則》以規範人工智慧生成內容之證據能力

2025年5月2日,聯邦司法會議證據規則諮詢委員會(Judicial Conference’s Advisory Committee on Evidence Rules)以8比1投票結果通過一項提案,擬修正《聯邦證據規則》(Federal Rules of Evidence,FRE),釐清人工智慧(AI)生成內容於訴訟程序中之證據能力,以因應生成式AI技術在法律實務應用上日益普遍的趨勢。 由於現行《聯邦證據規則》僅於第702條中針對人類專家證人所提供的證據設有相關規定,對於AI生成內容的證據能力尚無明確規範,所以為了因應AI技術發展帶來的新興挑戰,《聯邦證據規則》修正草案(下稱「修正草案」)擬新增第707條「機器生成證據」(Machine-Generated Evidence),並擴張第901條「驗證或識別證據」(Authenticating or Identifying Evidence)的適用範圍。 本次增訂第707條,針對AI生成內容作為證據時,明確其可靠性評估標準,以避免出現分析錯誤、不準確、偏見或缺乏可解釋性(Explainability)等問題,進而強化法院審理時的證據審查基礎。本條規定,AI生成內容作為證據必須符合以下條件: 1. 該AI生成內容對於事實之認定具有實質助益; 2. AI系統於產出該內容時,係以充分且適當之事實或資料為輸入依據; 3. 該輸出結果能忠實反映其所依據之原理與方法,並證明此一應用於特定情境中具有可靠性。 本修正草案此次新增「AI生成內容」也必須合乎既有的證據驗證要件。原第901條a項原規定:「為符合證據之驗證或識別要求,提出證據者必須提供足以支持該證據確係其所聲稱之內容的佐證資料。」而修正草案擬於第901條b項新增「AI生成內容」一類,意即明文要求提出AI生成內容作為證據者,須提出足夠證據,以證明該內容具有真實性與可信度,方符合第901條a項驗證要件。 隨著AI於美國法院審理程序中的應用日益廣泛,如何在引入生成式AI的同時,於司法創新與證據可靠性之間取得平衡,將成為未來美國司法實務及法制發展中的重要課題,值得我國審慎觀察並參酌因應,作為制度調整與政策設計的參考。

日本數位市場競爭中期展望報告提出數位市場競爭短中期策略

  日本數位市場競爭本部(デジタル市場競争本部)於2020年6月發布了「數位市場競爭中期展望報告」(デジタル市場競争に係る中期展望レポート案),該報告認為大型數位平台業者透過龐大的用戶資料,不斷地(1)擴大並連結用戶、(2)垂直整合上下游產業並(3)從虛擬鎖定實體的銷售,對市場形成動態競爭(ダイナミック競争)結果。此一結果將導致數位市場極易形成掠奪性定價或併購的風險、資料集中的風險、資料可靠性的風險,甚至是個人價值判斷的風險。   為促進數位市場的治理與信任,該報告提出了以下短期與中長期的政策方向: 鼓勵企業數位轉型以增加數位市場的多樣性:推廣數位轉型指標、擴大沙盒制度適用、加速數位政府戰略。 建立數位市場競爭制度:運用經濟分析強化競爭管制、推動《數位平臺交易透明法》(デジタルプラットフォーム取引透明化法)法制化、建立大型數位平台調查機制。 建構去中心化的資料治理技術:透過資料持有、交換的「去人工干預」,形成一個可信任的網路世界。   該報告已於2020年8月7日完成公眾意見募集,預計於2020年年底前提出最終報告。目前日本新經濟聯盟認為,高頻率的競爭策略以及智慧化交易模式下的反壟斷政策,除了不正競爭的禁止外,政府更應著重在透明化檢視機制的建立。此外報告目前並未處理到平台資料治理的課題,聯盟對此認為政府應更積極地從資料壟斷的概念,調整數位市場准入的障礙。

TOP