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。
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八位美國眾議員於2007年2月6日連署提出新法案,擬賦予司法部門首長更大的權限要求網路服務提供者(ISP)記錄用戶的網路活動並留存特定的用戶資訊。草案提交眾議院審議後,隱私保護機構紛紛表達反對立場。 此次由德州眾議員Lamar Smith主導的新法案「the Internet Stopping Adults Facilitating the Exploitation of Today's Youth Act of 2007(簡稱SAFETY Act)」中,ISP業者必須保留的用戶資料,最低限度需包括用戶姓名、地址、電話及IP位址;至於用戶資料的留存期間,則將交由美國司法部決定。以現況而言,多數ISP業者所保存的用戶資訊均在半年以下;然而美國司法部部長Alberto Gonzales曾於2006年9月公開倡議ISP業者資料留存期間,應以兩年為宜。 此外,草案亦要求ISP業者發現其所提供的服務存在兒童色情情事時,應主動通報主管機關,否將面臨15至30萬美元的罰金;若其有意地助長兒童色情的流傳,更可能面臨最高10年的徒刑。 批評者如「民主及科技中心」(Center for Democracy and Technology;CDT)表示,此法案不啻為對憲法修正條文第一條的威脅,毫無限制的授權更可能肇致用戶資料的留存期間成為司法首長個人得以專擅決策之事項。
合成資料(synthetic data)「合成資料」(synthetic data)的出現,是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料,或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下,透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式,讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用,透過這個方法,資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下,使合成資料所訓練出來的分類模型(classifiers)不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中,最熱門的研究為運用「生成對抗網路」(Generative Adversarial Network, GAN)形成合成資料(亦有其他生成合成資料之方法),生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」(generator)與辨識網路(discriminator)對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果,使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料,也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室(Defense Science and Technology Laboratory, DSTL)於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告,此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司(BAE Systems)的應用智慧實驗室(Applied Intelligence Labs, AI Labs)執行「後勤科技調查」(Logistics Technology Investigations, LTI)計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一,探討在隱私考量下(privacy-preserving)「合成資料」當今技術發展情形,並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出,資料的種類多元且面向廣泛,包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等,針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同,也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估;報告指出,目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法,建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。
美國專利商標局啟動軟體專利檢視計畫美國專利商標局(United States Patent and Trademark Office, USPTO)最近宣布將運用同儕檢視的概念,啟動名為”Peer Review Pilot”的軟體專利檢視先導計畫(以下簡稱PRP),該計畫並將與紐約大學進行中的專利共同檢視計畫(Community Patent Review Project (CPRP))合作,以確保軟體專利的品質。 CPRP乃是由紐約大學法學院設置及管理的網站,該網站允許技術專家進一步予以檢視並提供相關資訊的機會,希望專利申請案在經過同儕檢視後,才進一步送交官方審查,藉此縮減審查程序的時間;而UPSTO的PRP也有類似的運作概念,PRP計畫在USPTO開始進行官方的專利審查工作之前,提供ICT領域的技術專家一個針對專利申請書專的權利主張,提出技術之參考註解(annotated technical references)的機會。 USPTO指出,專利審查官員唯有在資訊充分的前提下,才能做出正確的決定,考量專利審查官員必須在有限的時間內找出正確的訊息以對個別案件做出決定,而軟體相關技術的來源碼又不容易取得,也沒有完整的紀錄可供查詢,因此USPTO大膽採用同儕檢視的方法,期能藉此改善軟體專利的審查時間與品質。
WHO發布《2019‑nCoV戰略準備和應對方案》呼籲全球加速研發創新以對抗疫情2020年2月3日,世界衛生組織(World Health Organization, WHO)發布《2019新型冠狀病毒戰略準備和應對方案》(2019 Novel Coronavirus: Strategic Preparedness and Response Plan),呼籲全球合作以加速研發創新,對抗新型冠狀病毒(2019 novel coronavirus, 2019-nCoV)。WHO提出的戰略目標包含六大項:限制人與人間的傳播防止疫情擴散、盡速發現並隔離以便提供患者最佳照護、查明並減少動物來源的傳播、加速診斷治療和疫苗開發、傳達重要且正確的風險與事件資訊、透過合作夥伴關係減少疫情對社會經濟影響。而WHO設立的戰略目標,可以透過以下方式實現:(1)加速建立國際協調方案,透過現有機制及合作夥伴關係提升防疫戰略、技術及業務支持。(2)擴大各國家的災難準備與緊急應變行動方案,包括加強準備、迅速發現、診斷並進行治療;在可行的情況下發現並追蹤感染者;強化醫療機構中的感染預防及控制;實施旅行者的健康管理措施;提升人民對疫情風險認識、減少社區交流風險等。(3)加速對2019‑nCoV的研究及創新,優先推動快速篩檢追蹤與擴大研發創新規模、開發候選療法、疫苗及診斷方法,確保醫療資源的公平可用性。藉由防疫標準化流程與知識平台的建立,促進並匯集學界合作的研究成果。 另外,WHO在本戰略中明列出八大衡量指標,用以評估各國因應2019-nCoV的計畫準備與成效,以便WHO能與政府合作,共同改善全球防疫系統。該八大指標分別為:流行病學症狀分析與疫情規模判斷能力、戰略準備及預算管理計畫、防疫物資供應程度、研究開發與臨床實驗比例、國家公共衛生系統疫情準備能力、建構檢驗與快篩的即時通報系統、完善診斷流程與安全隔離措施、疫情報告與資訊分享機制等。