美國聯邦準備理事會、FDIC與OCC發布聯合聲明,提醒關於加密資產流動性風險

有鑑於加密資產(crypto-asset)投資交易潛在風險與市場波動性,美國聯邦準備理事會(Federal Reserve Board)、聯邦存款保險公司(Federal Deposit Insurance Corporation, FDIC)與通貨監理局(Office of the Comptroller of the Currency, OCC)於2023年2月23日發布聯合聲明,提出加密資產增加銀行流動性風險情境,例如穩定幣因市場狀況之變動,導致銀行擠兌使大量存款流出,由於存款流入和流出的規模與時間的不可預測性,加密資產相關資金恐造成流動性風險提高,提醒銀行機構應用現有的風險管理原則審慎因應。

依據聲明內容,有效風險管理作法包括:(1)了解加密資產相關實體存款潛在行為的直接和間接驅動因素,以及這些存款易受不可預測波動影響的程度;(2)銀行機構應積極監控加密資產資金來源存在的流動性風險,並建立有效的風險管理控制措施;(3)應與加密資產存款相關的流動性風險納入應變計劃(contingency funding planning),例如流動性壓力測試;(4)評估加密資產相關實體存款之間關聯性。該聲明並強調銀行機構應建立風險管理機制及維持適當有效之內部控制制度,以因應加密資產高流動性風險,確保經濟金融穩健發展。

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※ 美國聯邦準備理事會、FDIC與OCC發布聯合聲明,提醒關於加密資產流動性風險, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8981&no=55&tp=1 (最後瀏覽日:2026/05/30)
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美國參議員提案規範物聯網設備之資安漏洞

  美國參議員2017年08月01日提案立法,要求提供給美國政府的物聯網網路連結設備,須符合產業資訊安全標準,同時規範設備供應商,提供之設備必須可持續更新,不得含有無法更改參數的設定與不得具有任何已知安全漏洞。兩黨皆有參與提案參議員,共和黨為Cory Gardner和Steve Daines,以及民主黨的Mark Warner和Ron Wyden。   由於物聯網連結數持續成長,與物聯網相連的裝置與感應器,預計在2020年會超過200億台裝置,相關裝置的資料蒐集與傳輸,同時影響消費者與產業。當這些裝置在出廠時若預設無法更改的參數,即預設固定程式無法更新,則該裝置連接物聯網時,會因裝置無法更新程式,而可能產生資安漏洞,進而影響物聯網上其它連結設備之安全性。   2016至今,物聯網相關設備已被惡意阻斷服務攻擊(DDOS)影響相關網站、伺服器以及網路基礎設施提供者。   Warner等4位參議員提出的〈2017年物聯網資安改進法〉(Internet of Things (IoT) Cybersecurity Improvement Act of 2017)草案,主要關注: 聯邦政府採購的物聯網相關設備,須可持續更新、符合產業標準、不含無法更改內建參數的設定、以及不含已知安全漏洞。 行政管理和預算局(Direct the Office of Management and Budget ,OMB),須發展可供替代網路級(network-level)資安設備以供限制性資料處理。 國土安全部的國家保護和計畫局(National Protection and Programs Directorate)須向提供連線設備予聯邦政府的承包商,發布整合性的資安漏洞揭露指導原則。 免除資安研究人員基於誠實信用研究時,所揭露與資安漏洞有關之法規責任。 要求所有執行機構清點所有連結物聯網的設備。

歐盟執委會通過關於《人工智慧責任指令》之立法提案

  歐盟執委會(European Commission)於2022年9月28日通過《人工智慧責任指令》(AI Liability Directive)之立法提案,以補充2021年4月通過之《人工智慧法》草案(Artificial Intelligence Act)。鑑於人工智慧產品之不透明性、複雜性且具自主行為等多項特徵,受損害者往往難以舉證並獲得因人工智慧所造成之損害賠償,《人工智慧責任指令》立法提案即為促使因人工智慧而受有損害者,得以更容易獲得賠償,並減輕受損害者請求損害賠償之舉證責任。   《人工智慧責任指令》透過引入兩個主要方式:(一)可推翻之推定(rebuttable presumptions):人工智慧責任指令透過「因果關係推定(presumption of causality)」來減輕受損害者之舉證責任(burden of proof)。受損害者(不論是個人、企業或組織)若能證明人工智慧系統因過失或不遵守法規要求之義務,致其受有損害(包括基本權利在內之生命、健康、財產或隱私等),並且該損害與人工智慧系統之表現具有因果關係,法院即可推定該過失或不遵守義務之行為造成受損害者之損害。相對的,人工智慧之供應商或開發商等也可提供相關證據證明其過失不可能造成損害,或該損害係由其他原因所致,以推翻該損害之推定。(二)證據揭露機制(disclosure of evidence mechanism):若受害者之損害涉及高風險人工智慧時,得要求自該供應商或開發商等處獲取證據之權利。受害者透過證據揭露機制能夠較容易地尋求法律賠償,並得以找出究責的對象。   歐盟執委會認為以安全為導向的《人工智慧法》,為人工智慧訂定橫向規則,旨在降低風險和防止損害,但仍需要《人工智慧責任指令》之責任規定,以確保損害風險出現時,相關賠償得以被實現。但歐盟執委會仍選擇了較小的干預手段,《人工智慧責任指令》針對過失之責任制度進行改革,並未採取舉證責任倒置(a reversal of the burden of proof)之作法,而是透過「可推翻之推定」,一方面減輕受損害者之舉證責任,使受損害者得對影響人工智慧系統並產生過失或侵害行為之人提出損害賠償;另一方面賦予人工智慧之供應商或開發商等有機會推翻前揭造成損害之推定,以避免人工智慧系統之供應商或開發商面臨更高的責任風險,可能阻礙人工智慧產品和服務創新。

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