歐盟智慧財產局(EUIPO)為打擊仿冒,保護歐盟消費者及智慧財產權人,於2023年5月31日宣布正式啟動產品的區塊鏈物流認證計畫(European Blockchain Services Infrastructure - European Logistics Services Authentication, 簡稱EBSI-ELSA)。 根據EUIPO與經濟合作暨發展組織(OECD)於2021年發布的研究指出,全球仿冒產品的貿易額高達4120億歐元,占全球貿易總額的2.5%;每年輸入歐盟的產品約有6%是仿冒產品,嚴重影響歐盟的經濟發展、消費者的健康及安全、智慧財產權人(歐盟品牌企業)的權益。
從2019年至今,EUIPO一直努力研擬透過區塊鏈技術保護智慧財產的具體方案。2022年底,EUIPO與4個不同產業的品牌企業(包含汽車業、電子業、醫藥業、服飾業)、物流業者、荷蘭海關進行一個合作的試驗計畫,內容為透過區塊鏈技術追蹤產品於海外製造後,運送至歐盟銷售的歷程軌跡,以達到認證產品為智慧財產權人生產的目標。該試驗計畫於2023年5月完成概念驗證(proof of concept)。
本計畫結合區塊鏈服務基礎設施(European Blockchain Services Infrastructure, EBSI)及數位分身(digital twins)的概念,於生產、運送、海關查驗、配送至消費者的各階段中,在產品上嵌入一個含有序列化代碼(serialization code)的標籤,該代碼必須經產品所屬智慧財產權人的可驗證憑證(Verifiable Credentials, VCs)認證,結合歐盟智慧財產權相關資料庫的資料,以確認產品與其數位分身的連結。
EUIPO將於2023年底前,正式建置一個開源的區塊鏈認證平台,介接執法機構的風險分析系統,以及商標資料庫(TM View)、設計資料庫(Design View)、歐盟執法入口網(IP Enforcement Portal, IPEP)、歐盟區塊鏈智慧財產註冊系統(IP Register in Blockchain),鼓勵供應鏈、物流鏈中的參與者於此平台上交換資料,以更有效率的方式達到認證產品來源真實性的目標。
EUIPO積極運用區塊鏈科技強化歐盟智慧財產的保護,本計畫除可避免消費者買到仿冒產品外,歐盟的品牌企業未來可於相關智財侵權訴訟中,提出區塊鏈紀錄作為證據,有效主張權益。
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.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 在2024年11月11日至22日舉辦第29屆聯合國氣候變化大會(COP29)上,國際標準化組織(ISO)發佈全球第一部ESG國際標準:ISO ESG IWA 48《實施環境、社會和治理(ESG)原則框架》(Framework for implementing environmental, social and governance (ESG) principles)(簡稱為IWA 48:2024),為全球各地區、不同規模的企業提供統一管理標準,同時提供實施指引和行動範例,應對永續發展挑戰。 IWA 48有以下幾大重點: 1. ESG原則和實踐(Principles and practices in ESG):強調誠信、成效、公平、風險與機會、證據、持續改善等原則。 1.1風險與機會:風險跟機會應由高階管理階層從組織整體評估,因風險可能同時伴隨機會;同時,管理層面要運用科學方法及可靠數據紀錄,評估與建立行動方案與追蹤管控。 1.2負責及公開透明:在ESG原則為關鍵要素,清楚揭露經營績效和永續資訊,不僅可增強利害關係人信心,也有助於保護組織商譽。 1.3利害關係人參與:組織應重視內、外部利害關係人的意見,如員工、股東、客戶、供應商等;舉例來說,組織落實資訊公開,並藉由問卷或會議形式,請利害關係人回饋期望或意見。 1.4重大主題:組織評估內外部之營運狀況所可能遭遇挑戰,且考量利害關係人回饋、產業特性,進而辨識各項議題之衝擊程度與關聯性,及排定優先順序來制訂行動方案。 1.5關鍵績效指標(KPI)評估:針對各項重大主題依可靠數據紀錄,進而運用量化或質化手段,設定短期、中期和長期之具體目標。 2. 環境(Environmental):評估組織營運活動與環境變化之相互關係,因此須要根據科學方法建立基準與制訂目標,確保營運過程能有效執行策略。 3. 社會(Social):主要關注組織如何承擔社會責任,推動具有社會價值行為和政策,除遵循當地勞動法令外,可額外提供福利或照顧措施,如組織接納各國人民,公平方式進行面試,培訓應保障不會發生任何歧視情事。 4. 治理(Governance):董事會或管理階層要明確公告組織永續政策與要求,並建立道德規範,如誠信經營,法令遵循、風險管理等,尤其鑑別永續相關風險,如當地法令異動、環境變化,更要與利害關係人保持溝通與合作,進而評估組織政策與執行方向,再依據營運需求調整。 5. 合規性和一致性(Compliance and conformity):組織可採用第三方查(驗)證方式,協助組織評估有無符合當地法令、達到ESG要求標準,及組織對於ESG之承諾。 6. 報告(Reporting):組織可公開揭露永續資訊,如永續報告書或年報等;再者,組織應確保揭露內容之準確、清楚與可靠,並正面及負面資訊均清楚完整揭露,以讓利害關係人了解狀況與趨勢。 7. 持續改善(Continual improvement):透過關鍵績效指標(KPI)檢核,定期確認組織達成永續目標狀況,如有未達預期情事者,應落實根因分析、制訂矯正預防措施,並予以揭露與執行改善,以確保能達到長期目標。
英國政府制定監管計畫以應對科技巨頭帶來的問題英國政府於2022年5月6日宣布將針對大型企業(major firms)壟斷市場的情況制定新的監管計畫。該監管計畫將重新平衡大型與中小企業和消費者的關係,以利中小企業和消費者受到更好的保護,並使市場競爭環境更為公平。 該監管計畫針對的大型企業,即是國際市場上的科技巨頭(tech giants),如Google and Facebook。此類科技巨頭擁有並控制大量用戶的網路資料,並將該資料應用在特定應用程式與瀏覽器的搜尋演算法上,以確保其市場壟斷地位,使潛在的競爭者難以進入市場,進而影響市場的公平競爭以及消費者的自由選擇權。為解決前揭問題,英國預計透過修法賦予競爭和市場管理局下的「數位市場部門」(Digital Markets Unit, DMU)法定權力與監管權限,並搭配措施與作法如下: 強化市場公平性:英國政府預計提出價格糾紛解決機制,平衡內容提供商(如媒體業與廣告業)與科技巨頭間的議價能力,以確保更為公平、透明的市場。此外,科技巨頭亦應將其演算法之資訊分享給一般公司,避免科技巨頭濫用其市場力量。 增進消費者權益:科技巨頭必須確保消費者在使用資訊設備或服務時有充分的自主權與選擇權。例如,於手機的IOS和 Android 系統之間轉換或是社交軟體帳戶之間的資訊移轉時不會喪失其資料和訊息。DMU也將限制公司預先安裝瀏覽器、社交軟體等APP,讓消費者在APP上有更多選擇權。而隨著新業者進入市場,智慧型手機用戶將可以有更多搜尋引擎和社交平台選擇。此外消費者亦可選擇退出具有針對性的個人化廣告發送,以達成讓消費者擁有更多的資料自主權。 為能有效落實上述措施,DMU將有權指定特定企業為具有「戰略市場地位」(strategic market status)的公司。指定標準將依公司的營業額、對消費者的影響力、對市場活動的影響力、公司的活躍程度與規模等綜合評估,檢視其是否達到強大且根深蒂固的力量(substantial and entrenched market power)。DMU並將針對少數主導數位市場的企業應如何公平對待其用戶和其他公司提出行為準則。被指定的公司若違反相關規範,將面臨全球年營業額最高10%的罰款,如果連續違反,則可被處以全球每日營業額5%的額外罰款。 英國政府期待透過新的監管計畫及未來的修法介入市場競爭,促使市場環境更為公平且適於創新,同時讓消費者擁有更多選擇權。英國新監管計畫之實施情形,值得持續關注。
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。