日本政府於今(2023)年3月10日,閣議通過不正競爭防止法等一系列智財法律修正案,包括商標法、不正競爭防止法、意匠法(設計專利)、特許法(發明專利)、實用新案法(新型專利)、工業所有權特例法等智財相關六法修正案。5月11日送第211回國會(眾議院)審議中。
本次智財法律修正案,係為求智慧財產進行適當的保護與提升智慧財產制度的便利性,並確保國內外事業者間公平競爭,修法擴充他人商品型態的仿冒態樣,創設基於商標權人的同意下近似商標註冊制度;設計專利的新穎性喪失例外適用之證明手續的簡化、發明專利等國際申請優先權主張之手續電子化,另對外國公務員贈賄罪之罰金上限提高等措施。
為強化數位化多元事業品牌保護,除商標法修法以擴充可取得註冊商標,針對防止數位空間之仿冒行為,不正競爭防止法規定,自原始商品於日本首次銷售起三年內(不正競爭防止法第19條第1款第5項),禁止銷售與該商品非常近似的仿冒商品,然修法前前述行為態樣不適用於數位空間。本次修法為防止數位空間之仿冒行為,規定商品型態的仿冒行為,即使係發生於元宇宙等數位空間亦構成不正競爭行為,可行使侵害排除及侵害防止請求權(不正競爭防止法第2條第1款第3項)。
日本透過智財修法將商標保護觸角延伸入虛擬空間之作法,可作為我國未來政策推動與修法之借鑑。
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為因應探討並強化網路安全環境,歐盟網路與資訊安全局(European Union Agency for Network and Information Security , ENISA)2016年12月發布「行動支付與電子錢包安全防護」研究報告(Security of Mobile Payments and Digital Wallets)。歐盟網路與資訊安全局ENISA主要係因,近來行動支付興起,利用行動支付方式買賣貨品,係象徵著朝向數位化轉換趨勢,消費者希望透過更便捷的方式購物避免帶著實體錢包和一堆卡片,增加購物的不便。但是使用電子錢包和行動支付並非全然沒有安全疑慮,根據2015年的一項調查,有百分之20的美國消費者對於行動支付的過程中可能遭到有心人士擷取個人資料,這就表示此乃使用行動支付的主要擔心重點,有13%使用者擔心自己的電話遭到駭客入侵。此外根據另一項調查,針對九百名資安專家所做的調查顯示,僅有23%的的人員認為目前現有的安全機制足以防範個資外洩,但有47%的人員認為現有的機制缺乏安全性,但當中也有百分之30的回覆認為現在的安全機制是否安全不能確定。因此,目前而言,安全防護可謂是消費者最關心的重點,且對於安全的疑慮亦使得行動支付沒有辦法大量推行採用。 因此歐盟網路與資訊安全局ENISA於此報告提出了目前經確認的主要威脅有: 行動用戶的安全威脅:任意裝設惡意軟體、釣魚軟體、社交工程軟體。 行動設備威脅:行動設備遭竊或遺失與不當近用。 行動支付與電子錢包威脅:逆向工程、竄改支付軟體、使用在滲透到系統之後,會隱藏登錄項目、檔案或處理序等資源的一種軟體。 消費者威脅:POS惡意軟體、MiTM、重放攻擊。 付款服務提供者威脅:付款系統與資料連結崩潰的疑慮。 支付網路提供者威脅:代碼服務崩潰、拒絕服務。 發行商威脅:付款授權流程崩潰與代碼資料崩潰。 行動支付軟體提供者威脅:機敏個資外洩、雲端客戶資訊管理遭到入侵、代碼服務拒絕。 因此有鑑於行動支付產業目前仍在新興階段,欠缺明確標準,業者間的自主管理顯得相當重要,所以網路與資訊安全局ENISA提出了一些得以遵循的建議與標準: 消費者在使用行動支付的服務軟體時,必須採取多項最低安全防護措施。 行動主機提供業者應該確保軟體定時更新,並且修補安全上的漏洞,針對安全性與近用用戶資料的可能性部分加強。 行動支付的應用程式提供者,應該再提供服務給消費者時,同時提供消費者資訊,本應用軟體做了何種安全防護,供消費者知悉。 行動支付業者應當建立詐騙監控機制。 網路與資訊安全局ENISA提出上述建議與標準,主要係希望業者採用這樣的標準或好習慣的建議後,可以對於消費者、零售商、銀行等業者產生益處。
英國發布人工智慧網路資安實務守則英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」(Code of Practice for the Cyber Security of AI,以下簡稱「實務守則」),目的是提供人工智慧(AI)系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引,以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險,並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施,以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同,因此產生新的資安風險,主要包含以下: 1. 資料投毒(Data Poisoning):在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料,影響模型訓練結果,導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆(Model Obfuscation):攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為,以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理,可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令(Indirect Prompt Injection):藉由輸入經精心設計的指令,使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性,實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段,並針對相關角色提出指導。角色界定如下: 1. 人工智慧系統開發者(Developers):負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈(Supply chain):涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則,以確保人工智慧系統的安全性與可靠性: 1. 風險評估(Risk Assessment):識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理(Data management):確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用,並採取完善管理措施。 3. 模型安全(Model Security):在模型訓練、部署和使用階段,均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全(Supply chain security):確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針,期望各角色能有效落實AI系統安全管控,促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。
日本公布資料管理框架,促進資料加值應用日本經濟產業省2022年4月8日公布「協調性資料加值運用之資料管理框架-透過確保資料可信度創造資料價值之新路徑」(協調的なデータ利活用に向けたデータマネジメント・フレームワーク~データによる価値創造の信頼性確保に向けた新たなアプローチ),提示確保資料可信度之方法。經濟產業省於2019年7月31日設立「第3層︰網路空間信賴性確保之安全對策檢討工作小組」(『第3層:サイバー空間におけるつながり』の信頼性確保に向けたセキュリティ対策検討タスクフォース」,以下簡稱工作小組),討論確保資料可信度之要件,以利資料在網路空間內自由流通,並藉由資料創造出新的附加價值。 工作小組為確保資料可信度,首先定義資料管理為「將資料屬性依據其所涉之法令或組織規章,以及因蒐集、處理、利用、移轉等活動而改變之過程,視為一個生命週期加以管理」,並認為資料管理會受到屬性(資料性質,如內容、揭露範圍、利用目的、資料管理主體、資料權利者等)、場域(針對資料之特定規範,如各國、地區法令、組織內部規定、組織間契約等)及事件(產生、改變及維持資料屬性之事件,如生產、蒐集、處理、移轉、提供、儲存、刪除)等三大要素影響,並據此建立資料管理模型。 工作小組期待藉由上述三大要素,依序透過讓資料處理流程(事件)處於容易被觀察的狀態、整理所涉及之相關規範(場域),以及判斷資料屬性等步驟,讓利害關係人之間可更容易進行資料共享及資料治理。
預先擬定的事故應變計畫可降低資料外洩成本根據Ponemon Institute的調查,2011年至2012年中,英國企業資料侵害事故平均成本增加了15%。賽門鐵克指出,若企業備有正式的事故應變計畫,每件資料侵害事故的平均成本會降低至13英磅左右。除此之外,雇用外部顧問來協助應變,每件資料侵害事故的平均成本也會節省4英磅。 依據新的資料保護法律架構,歐盟委員會日前已開始擬訂新的資料侵害事故通知制度。同時,根據不同委員會的需求,未來將針對特定產業,制定新的網路與資訊安全管理規範。。 專家評估未來責任保險將成為確保資訊安全的新潮流。企業藉由事先擬定事故應變計劃來降低資料侵害的風險,同時也進行風險轉移的處置措施。各項事故應變計劃之中,保險制度是企業目前較感興趣的措施之一。保險制度除了可用於風險轉移之外,企業還可以從中取得資料侵害事故的專家網絡。這些專家包含事故鑑定專家、公共關係專家、風險管理專家,信用監測提供者或是資料侵害事故的事務處理公司,例如:協助發送事故通知的公司。保險業建置的專家網絡,未來將可以幫助要保人,以最快最省成本的方式處理相關事故。