2023年4月韓國政府公布「數位平台政府(디지털플랫폼정부위원회,Digital Platform Government)實施計畫」,促使政府全面結合人工智慧和資料運用,打破過往部會機關個別發展數位專業的阻隔,為國民提供數位化整合的政府服務,並鼓勵企業創新。
「數位平台政府」為2022年新任總統尹錫悅推行的政府改革措施之一,同年7月頒定組織條例,成立直屬於總統之「數位平台政府委員會」,委任財政、科學、行政及個資保護4部會首長及19位專家組成。數位平台政府實施計畫預計2027年完成,計畫訂出4項數位平台政府關鍵服務任務,任務目標與對應措施如下:
(1)政府為人民服務:建立政府綜合服務窗口,統整中央、地方各級單位之千餘種稅捐、福利等內容,提供如「青年政策整合」之個性化便利服務,以減少人民不便與潛在社會問題。
(2)智慧的一體式政府:擴大機構間資料的共享與利用,打破部會之間、中央和地方政府之間的資料孤島情形,目標串連1.7萬餘的政府系統,成為政府創新基礎設施,以靈活應對快速變化的外部環境。
(3)公私協力的成長平台:打造數位經濟生態系,以交通、安全、能源和城市為初步建置領域,後續擴展到醫療、環境和公共管理等,預計培養1萬家基於此生態系經營的SaaS(Software as a Service,軟體即服務)公司。
(4)可信賴的平台政府:加強人民對個人資料的控制權,將於數位政府平台中引入資料近用記錄檢查和管理功能,並採用「零信任」、「供應鏈安全」等機制提高安全性。
美國電影協會(Motion Picture Association of America, MPAA)和美國唱片業協會(Recording Industry Association of America, RIAA)於2011年6月共同組成著作權資訊中心(Center for Copyright Information,簡稱CCI),並說服Verizon、AT&T、Time Warner、Comcast、Cablevision等美國5大網路服務提供者加入,簽訂備忘錄,表示合作建置「著作權警告系統(Copyright Alert System,簡稱CAS)」,又謂「Six Strike系統」,該網站可向有提供下載非法檔案服務之網站業者發出警告或給予處罰,預計於2013年正式運作。 所謂「Six Strikes」,係指網路服務提供者發現有盜版行為時,會發出不同程度的6次警告。至於Six Strikes系統運作方式,係由各網路服務提供者自行決定要採取可有效打擊網路盜版的方式。目前美國5大網路服務提供者中,除Comcast及Cablevision以外,其它3個網路服務提供者已公開Six Strikes警告措施內容。 基本上,第1、2次警告屬於「通知(notice)」,僅利用電子郵件或電話通知使用者已侵害著作權;第3、4次警告屬「承認(acknowledgement)」,即利用彈跳視窗(pop-up)告知使用者侵害著作權情形已有3次以上等訊息,並且使用者應點選該告知侵權訊息之彈跳視窗方可進入其欲瀏覽的網站,使用者若點選視窗則視為其承認本身侵權行為;第5、6次警告則屬「因應措施(mitigation)」,即其它3個網路服務提供者會讓使用者感受到上網速度變慢,或是直到使用者上完著作權教育課程前,不讓其進入常瀏覽的網站等措施,而使用者亦可對網路服務提供者採取的措施提出異議。 但仍有論者對此提出不同看法,諸如若使用者利用虛擬私人網路(VPN)或非BitTorrent之檔案共享形式,分享檔案,即可迴避Six Strikes系統,或有論者認為侵權與否應由法院判斷,而非由網路服提供者逕行判斷等質疑,此一系統後續發展有待進一步關注。
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。
美國聯邦交通部公布自駕車4.0政策文件美國交通部(Department of Transportation)於2020年1月8日公布「確保美國於自動駕駛技術之領導地位:自駕車4.0」(Ensuring American Leadership in Automated Vehicle Technologies : Automated Vehicles 4.0)政策文件,提出三個核心原則及相對應的策略規劃: 一、 使用者與社會的保護: 整合自動駕駛技術之安全性,包括防堵對自駕車性能之詐欺或誤導行為,以強化民眾對此新興技術的信心。 與自駕車技術開發商、製造商及服務商合作,預防與降低惡意使用自動駕駛技術所造成的公共安全威脅及犯罪,如制定網路安全標準、於運輸系統之資料傳輸媒介及資料庫設計能夠防止、反應、偵測潛在或已知危險之可行作法。 要求製造商於設計和結合相關自動駕駛技術時,採取具整體風險考量之方式,以確保資料安全性與公眾隱私保護,特別是針對駕駛者與乘客,以及第三人資料存取、分享及使用。 支援與協助自動駕駛技術研發,並透過提供多樣化商品和服務,滿足消費者需求並增加自駕車的普及性,使國人能使用安全且能負擔的移動載具。 二、 保障市場效率: 採取靈活及技術中立政策,由大眾選擇具經濟及有效率的運輸方案。 透過相關智慧財產法規,保護相關技術,並持續推動經濟增長之政策及提升國內技術創新競爭力。 收集與研擬國內外法規資料,並使自動駕駛技術產品及服務能夠與國際標準接軌。 三、 促進與協調各方合作: 積極協調全國自動駕駛技術研究、法規和政策,以利有效運用各機構資源。 參考國際間自動駕駛技術標準及監理法規,並與各州政府及業界共同研擬與整合自動駕駛技術至現行運輸系統標準與相關法規。