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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有鑑於未滿18歲青少年透過交友網站而遭受性侵害等事件頻傳,日本警察廳專家研究會議,建議增訂課以交友網站業者應向地方政府公安委員會提出申請,以及嚴格確認會員年齡等義務。警察廳在接受前述意見後,將進行「交友網站規範法」修法作業,並於徵求各方意見後,向國會提出修正法案。 日本政府於2003年施行「利用網路異性介紹事業引誘兒童行為規範法」(簡稱「交友網站規範法」)後,被害兒童人數逐年減少;但自2006年起再度呈現攀升趨勢。依據現行法規定,引誘未滿18歲兒童利用交友網站而進行性行為或援助交際者,將處以六個月以下拘役或100萬日圓以下罰金。對於交友網站業者,除應明示禁止兒童利用外,並課以確認使用者非兒童之義務。然而,在該法施行後,警察廳雖得對特定業者進行警告,卻因交友網站使用海外伺服器或利用免費網站,伺服器管理者無法確認交友網站業者的資料,而引發許多問題。因此,警察廳認為現行規範法實施四年後,規範效果已經遞減,而開始著手進行修法。 日本警察廳根據專家研究會議之建議,提出「網站經營者責任明確化」、「防止兒童利用」以及「排除資格不符的業者」等三大因應策略。未來「交友網站規範法」之修法方向,將課以交友網站業者向地方政府公安委員會提出申請,並應嚴格確認會員年齡等之義務。如業者發現使用者為兒童,或得知大人對兒童留下買春的邀約時,業者必須刪除該文字,並應要求該使用者退出會員。此外,「交友網站規範法」也將增訂停止命令,對於不遵從改善命令之業者,將可以強制停止業務外,並應審查是否為黑道等不良份子,以排除不適格的業者。為使停止命令具有實效性,也將檢討是否對不服從命令之業者科以刑事罰則。另一方面,從保護兒童的觀點來看,監護人與行動電話業者亦扮演重要角色,故也擬增訂加強電信業者應負限制連結或過濾交友網站等之責任。
從英國 NHS 國家 IT 計畫看電子病歷之推動:以病患個人資訊隱私保護為中心 強化AI安全防線:八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室(国家サイバー統括室)於2026年3月5日,代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」(Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations)之國際文書(下稱本文書),並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局(Australian Signals Directorate,簡稱ASD)之澳洲網路安全中心(Australian Cyber Security Centre,簡稱ACSC)主導訂定,主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織,揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性,並就AI開發或採購階段,組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家,除了日本與澳洲以外,也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時,應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環,同時評估產品或服務之整體生命週期風險,不應著重於單一技術,而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌,包括特定關係事業者、活用AIBOM(AI物料清單,主要用來記錄AI模型相關資產與資訊,提供快速定位與管控AI問題模型功能)或SBOM(軟體物料清單,主要記錄軟體相依元件,用於漏洞管理與供應鏈透明度)、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險,進行漏洞管理,以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類:AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施(含硬體),以及第三方服務,本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險,其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面,以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外,本文書也針對各類風險提出可行的因應方法,例如: 1.數據面:需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面:需從可信來源取得透明模型,實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面:需做完整性驗證、元件審核,並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面:需確認設備無惡意內容,並在網路中適當分區。 5.第三方服務面:需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說,日本已意識到國家網路安全治理下,針對AI、機器學習的安全,不單是模型安全,而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書,不僅強化國際合作,同時建立供應鏈網路安全共識,因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰,從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法,作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作,提升國家網路安全治理之作法,值得我國未來借鏡參考。
馬來西亞與印尼反駁對棕櫚油生產破壞環境之指控馬來西亞農產業與產品部長(the Minister of Plantation Industries and Commodities)與印尼農業部長(the Minister of Agriculture)在今(2007)年5月25日共同表示,將採取行動來反制歐洲境內對其所生產棕櫚油有破壞生態環境之虞的論述。在全球暖化的議題發燒且歐盟設定再生能源使用目標的政策導引下,以棕櫚油為原料製造生質柴油的市場需求預期會大幅增加,這兩個全球最大棕櫚油產國於是認為許多對其棕櫚油生產不符永續發展要求的「不實」指控會影響其國內相關產業之發展。兩國政府與產業代表將以舉辦座談會、拜會歐洲各國官員與非政府組織的方式來提供「正確」資訊,同時兩國亦設定提升兩國棕櫚油年產量至1200萬公噸的目標。 然而世界自然基金會德國分會(WWF Germany)所發表的報告指出,棕櫚油之需求增加恐會導致棕櫚油產國的熱帶雨林遭砍伐來作為棕櫚樹的耕地。地球之友(Friends of the Earth)表示,目前已有90%的紅毛猩猩棲息地被破壞,此趨勢繼續下去野生紅毛猩猩將在12年內滅絕;綠色和平組織(Greenpeace)則指出印尼在2000至2005年間以全球最快的速率在砍伐森林,每小時有相當300個足球場面積的林地被破壞。此外,棕櫚油永續生產圓桌會議(the Roundtable on Sustainable Palm Oil,RSPO)亦開始研議棕櫚油生產的最低生態標準,希望能確保其生產符合永續發展之要求。