美國聯邦貿易委員會（FTC）持續開鍘違約揭露用戶個資的業者
美國聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission，FTC）根據《健康違規通知規則》（Health Breach Notification Rule，HBNR），於2023年2月1日和3月2日分別對GoodRx Holdings Inc.公司和BetterHelp, Inc.公司提出擬議命令（Proposed order）。擬議命令指經由行政機關調查案件後提出的改善建議，且經聯邦法院批准後對被調查公司生效。這兩件案例是FTC於2021年後擴大《健康違規通知規則》適用範圍從傳統的健康產業及於網路行業後的首次執法。GoodRx Holdings Inc.公司提供藥物資訊平台與折扣訊息；而BetterHelp, Inc.公司提供遠距醫療服務。兩者在2017到2020年間均向他們的消費者聲明，將妥善保護所蒐集之個資，然而卻轉手將取得個資揭露給Facebook、Snapchat和Google等第三方公司，用來進行目標式廣告的投放。
FTC對GoodRx的擬議命令要求其停止向第三方揭露使用者的個人資料，並處以支付150萬美元的罰鍰。對BetterHelp, Inc.的命令除要求其停止共享使用者的個人資料外，更要求BetterHelp, Inc.向網站的使用者進行退款，退款總額上限高達780萬美元。FTC在擬議命令中建議：涉及敏感性健康資料的事業負責人，除了需要重新檢視目前持有資料的隱私和安全性外，最好能建立一套完整的資料管理流程。流程包括對當事人充分說明蒐集利用目的、取得當事人完整的知情同意、制定完整的個人資料管理及保存銷毀程序、限制員工對資料的存取權限等等。最後也最重要的是要「信守承諾」，這兩個案例中的業者都是違反了自己當初對使用者的承諾，最終才導致被處罰的結果。
- Freshfields Bruckhaus Deringer, FTC Regulatory Enforcement Ramps Up for Digital Health Companies, LEXOLOGY, Apr. 6, 2023
- FTC to Ban BetterHelp from Revealing Consumers’ Data, Including Sensitive Mental Health Information, to Facebook and Others for Targeted Advertising, Federal Trade Commission
- On Breaches by Health Apps and Other Connected Devices, Federal Trade Commission
- 零售業個資安全宣導暨安全維護計畫規劃說明會
- (已額滿)114年「企業營業秘密保護實務座談會」(北部場)–營業秘密因應數位環境之保護風險及管理對策
- 數位經濟時代的隱私保護與商機－CBPR跨境隱私規則體系解析
- 2025科技研發法制推廣活動— 科專個資及反詐騙實務講座(實體)
- 2025科技研發法制推廣活動— 科專個資及反詐騙實務講座(直播)
- 零售業個資安全宣導暨安全維護計畫說明會（高雄場）
- 零售業個資安全宣導暨安全維護計畫說明會（台中場）
- 【台北場1】通訊傳播事業個資法遵教育訓練
- 【台中場】通訊傳播事業個資法遵教育訓練
- 【新北場】通訊傳播事業個資法遵教育訓練
- 【高雄場】通訊傳播事業個資法遵教育訓練
- 【台北場2】通訊傳播事業個資法遵教育訓練
- 114年「企業營業秘密保護實務座談會」（中部場）
- 零售業個資法遵實務與資訊安全說明會
- 114年資訊服務業者個資安維辦法宣導說明會
- 【線上】資訊服務業個資安維計畫說明會
- 【實體】資訊服務業個資安維計畫說明會暨交流工作坊
- 零售業個資法遵實務與資訊安全說明會（台中場）
- 【台北場1】通訊傳播事業個資保護實務專題講座
- 【台北場2】通訊傳播事業個資保護實務專題講座
- 【台北場3】通訊傳播事業個資保護實務專題講座
- 金融相關資服業者線上個資安維宣導說明會
黃昱揚
副法律研究員 編譯整理
Freshfields Bruckhaus Deringer, FTC Regulatory Enforcement Ramps Up for Digital Health Companies, LEXOLOGY, Apr. 6, 2023, https://www.lexology.com/library/detail.aspx?g=47c93bcd-1dd7-423d-be37-56b04f877450 (last visited Apr. 12, 2023).
FTC to Ban BetterHelp from Revealing Consumers’ Data, Including Sensitive Mental Health Information, to Facebook and Others for Targeted Advertising, Federal Trade Commission, https://www.ftc.gov/news-events/news/press-releases/2023/03/ftc-ban-betterhelp-revealing-consumers-data-including-sensitive-mental-health-information-facebook (last visited Apr. 12, 2023).
On Breaches by Health Apps and Other Connected Devices, Federal Trade Commission, https://www.ftc.gov/system/files/documents/rules/health-breach-notification-rule/statement_of_the_commission_on_breaches_by_health_apps_and_other_connected_devices.pdf (last visited Apr. 12, 2023).
「國內廠商陷個資外洩風暴 消基會：TPIPAS驗證制度保護個資安全」，中央社，2023.02.08，https://www.cna.com.tw/Postwrite/Chi/334659/（最後瀏覽日：2023/05/24）。
翁芊儒，「亞太個資治理規範CBPR也有臺灣在地認證機構了！資策會建議瞄準跨國市場的企業，可建立個資法遵並自願認證」，iThome，2021.07.12，https://www.ithome.com.tw/news/145331（最後瀏覽日：2023/05/24）。
盧秉羲，〈美國NIST發布更新《網路安全資源指南》提升醫療領域的網路安全及隱私風險管理〉，資訊工業策進會科技法律研究所，2022/9，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=8883&no=64（最後瀏覽日：2023/05/24）。
FTC Proposes Amendments to Strengthen and Modernize the Health Breach Notification Rule, Federal Trade Commission, https://www.ftc.gov/news-events/news/press-releases/2023/05/ftc-proposes-amendments-strengthen-modernize-health-breach-notification-rule (last visited Apr. 24, 2023).
FTC says online counseling service BetterHelp pushed people into handing over health information – and broke its privacy promises, Federal Trade Commission Blog, https://www.ftc.gov/business-guidance/blog/2023/03/ftc-says-online-counseling-service-betterhelp-pushed-people-handing-over-health-information-broke (last visited Apr. 24, 2023).
德國聯邦參議院於2021年5月28日通過《電信與電子媒體資料與隱私保護法》（Gesetz zur Regelung des Datenschutzes und des Schutzes der Privatsphäre in der Telekommunikation und bei Telemedien, TTDSG），其目的係保護數位世界中的資料與隱私，平衡數位服務使用者利益與公司經濟利益，並解決因德國電信法（Telekommunikationsgesetz, TKG）、電信媒體法（Telemediengesetz, TMG）與歐盟一般資料保護規則（General Data Protection Regulation, GDPR）同時並行，使消費者、電信服務提供者以及監管機關不確定如何適用上開法律之情況。 TTDSG彙集TKG、TMG中資料與隱私保護相關之條文，包含電信保密（Fernmeldegeheimnis）（第3條至第8條）、交通位置資料（第9條至第13條）、來電通知與號碼顯示（第14條至第16條）、終端使用者名錄和相關資料提供（第17條至第18條），以及允許匿名化、可隨時停止使用服務和保護未成年之相關措施（第19條至第23條），並參考GDPR和電子隱私保護指令（ePrivacy-Richtlinie）新增數位遺產（digitaler Nachlass）、終端設備隱私保護、同意管理以及監管之規定。 TTDSG於第4條新增數位遺產規定，終端使用者繼承人或具有相似法律地位者，可以向供應商行使繼承人權利，不受電信保密相關規定限制；在終端設備隱私保護和同意管理之部分，TTDSG第24條規定原則上第三方僅能在終端使用者同意下，於使用者的終端設備中儲存與近用資料，且當事人可隨時撤銷同意。 最後在監管方面，則分為個人資料保護相關與電信媒體領域，前者依TTDSG第28條、第29條由德國聯邦資料保護與資訊自由委員會（Die Bundesbeauftragte für den Datenschutz und die Informationsfreiheit, BfDI）作為獨立的資料保護監管機構，後者則依TDSG第30條屬德國聯邦網路局（Bundesnetzagentur）的職權範圍。
澳洲國家交通委員會針對駕駛法規之修正進行公眾諮詢，聚焦自駕系統實體法律義務澳洲國家交通委員會(National Transport Commission, NTC)於2017年10月3日提出「修正駕駛法律以支持自動駕駛車輛(Changing driving laws to support automated vehicles)」討論文件，向相關政府機關與業界徵詢修正駕駛法規之意見。此文件目的在於探討法規改革選項，並釐清目前針對駕駛人與駕駛行為法規對於自駕車之適用，並試圖為自動駕駛系統實體（automated driving system entities, ADSEs）建立法律義務。文件中並指出改革上應注意以下議題： 目前車輛法規皆以人類駕駛為前提； 自動駕駛系統並不具有法律人格，無法為其行為負法律責任； 目前的法律並未提供法律實體之定義或規範（即自動駕駛系統實體ADSEs）來為自動駕駛系統行動負責； 目前有些法律上人類駕駛應負之義務，無法直接於自動駕駛時由ADSEs負擔； 車輛之安全義務於自動駕駛時，可能需由非駕駛之他人執行； 法律中並未定義自動駕駛系統車輛的「控制」與「恰當控制」； 目前沒有規範何時人類應有義務將駕駛控制權力自自動駕駛系統轉移回來，來確保人類駕駛保持足夠之警覺性； 目前的遵循與實施規範可能不足以確保自動駕駛系統的安全運作。 NTC並提出建議應定義自動駕駛系統之法律實體，重新規範人類與自動駕駛系統法律實體間的義務。澳洲國家交通委員會將進一步將諮詢結果與法律改革選項於2018年5月提供給澳洲交通部。
美國微軟、Yahoo和Google違反網路賭博規定遭處鉅額罰款美國司法部（Department of Justice）指控微軟、Yahoo和Google三家入口及搜尋網站業者，於1997到2007年間，違反禁止網路賭博之規定，接受非法賭博業者委託刊登線上廣告。 美國司法部認為此三家公司除違反聯邦線上博奕法（Federal Wire Wager Act）禁止賭博之規定以外，另違反聯邦博奕課稅條例，以及各州與地方有關禁止賭博之規定。為此，美國國稅局（Internal Revenue Service）和聯邦調查局亦介入此一案件之調查，並與司法部共同認為微軟、Yahoo和Google等著名入口網站對於社會具有重大影響力，刊登線上賭博廣告之行為不僅違反法規事實明確，對於間接促進相關線上賭博產業之興盛與賭博行為之猖獗亦應負社會責任。 在法院進行實質審理前，三家公司已於2007年12月與司法部達成和解協議，同意支付3150萬美元之罰金（折合台幣約10億元），並配合線上公益及宣導賭博違法等義務。
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。