美國德州第一上訴法院於2023年8月的一項裁決強調了以下重點—即便企業的智慧財產權戰略是圍繞在專利申請而建立的,仍應證明其有在專利公開前採取到位的營業秘密保護政策。
在FMC Technologies, Inc. v. Richard Murphy and Dril-Quip, Inc.一案中,FMC是一家石油與天然氣公司,而Murphy是其前首席工程師,可接觸FMC公司重要研發技術。兩者的關係於2018年惡化,同年12月FMC公司提出了ITW系統(orientation-free subsea tree system)的專利申請,Murphy則於隔年5月收到Dril-Quip公司的錄用通知。離職時Murphy有簽署一份協議,承認其有義務為FMC公司持有的專屬資訊保密,並已將所有與工作相關的資訊歸還。
Murphy於Dril-Quip公司被任命負責開發與ITW系統幾乎相同的競爭產品。2020年5月,Dril-Quip公司於海上技術會議發布其下一代海底採油系統(VXTe Subsea Tree)的相關內容,並宣布將商業化生產。據此,FMC公司控訴Murphy使用其花費了多年時間和數百萬美元開發的營業秘密資訊。Dril-Quip公司則辯稱FMC公司所謂的營業秘密可輕易透過一般管道查明,且其未採取合理的努力來防止營業秘密外洩。
在判斷FMC公司是否有採取合理保密措施時,德州第一上訴法院針對其於專利尚未公開及等待核准審定期間是否有採取合理的努力進行審查,並發現下列情形:
1. FMC公司並未根據有存取該機密資訊需求的人設定權限,反而將其工程資料庫開放給所有公司內部的工程師,讓他們都可以遠端存取相關資料。
2. FMC公司並未禁止員工將公司的機密文件複製到外部伺服器上。
據此,德州第一上訴法院認定FMC公司於專利公開前未妥善保護其營業秘密,並認為被告Murphy未不當使用其營業秘密。最終,德州第一上訴法院判被告Murphy勝訴。
由上述裁決可以發現,企業在專利公開前仍應採取營業秘密保護政策,包括:(1)對機密資訊存取的權限控管、(2)規範對機密資訊的使用程序、規定等,以避免在訴訟中失利。關於前述之管理措施,可以參考資策會科法所創意智財中心發布的《營業秘密保護管理規範》,以了解如何降低自身營業秘密外洩之風險,並提升競爭優勢。
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英國資訊委員辦公室(Information Commissioner’s Office,ICO)認定知名共享公司Uber未能在網路攻擊期間保護客戶的個人資料,故處以罰款385,000英鎊。 ICO調查發現Uber的諸多過失,包含系統存有一系列原可避免的數據安全漏洞,使得攻擊者可透過Uber美國母公司旗下所營運的雲端儲存系統,下載大約270萬筆英國客戶個人資料,例如全名、電子郵件及電話號碼等。該事件亦影響了Uber在英國8萬多名司機的相關營運紀錄,如旅程詳情及支付金額。然而,受影響的客戶和司機竟達一年多未被告知此個資外洩事故。相反的,Uber反而向攻擊者妥協並支付了10萬美元,以銷毀被盜取的數據。 ICO認為,這不僅為Uber資料安全之問題,且當時未採取任何措施通知可能受影響的人,或對其提供任何協助,已完全忽視受害客戶和司機之權益。而對攻擊者支付贖金後即保持沉默,亦非對於網路攻擊之適當反應,Uber未完善的數據保護措施,以及隨後的決策與行為,反將可能會加劇受害者權益的受損。 因此,ICO認為該事件已嚴重違反了英國1988年資料保護法(Data Protection Act 1998, DPA)第7條的原則,有可能使受影響的客戶和司機面臨更高的詐欺風險,故從嚴判處Uber高達385,000英鎊罰款。
一名挪威學生提供違法音樂下載連結被判侵權一名挪威學生,因執行校內某項計畫而在2001年架設了一個名為Napster.no的網站。該網站和知名的Napster.com並無關聯。由於Napster.no提供了可免費下載MP3音樂的連結,因而使該名學生遭到Universal Music AS等的著作權侵權指控,並被判賠15900美元。案經上訴,日前挪威最高法院已做出判決,下級法院的判決仍被維持。
美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代,巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存,「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。 美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性,美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC),讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類,並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享,會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式,各資料版本會被強制整合為特別形式,但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失,對研究產生不利的限制。有鑑於此,為更有效益的應用巨量資料,Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake),此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中,目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。 與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data),保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料,減少資源上處理數據的必要,讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性:1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake,該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時,可協助維持資料的來源與真實性,並得以不同形式的醫療數據進行分析項目,例如患者再住院可能性的預測分析。 但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險,尤其是醫療保健領域,因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得,因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障,在建立安全的Data Lake之前,必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。
中國大陸之工業和信息化部發布《算力標準體系建設指南》之徵求意見稿,欲加強算力低碳標準發展2025年10月21日,中國工業和信息化部發布《算力標準體系建設指南》(徵求意見稿),公開徵求意見。提出九大部分,包含基礎通用、算力設施、算力設備、算網融合、算力互聯、算力平台、算力應用、算力安全以及綠色低碳標準。其中,「綠色低碳」標準旨在引導算力產品、平台及應用在全生命週期內實現環境友好、資源節約與能源高效利用,包含: 1. 綠色低碳產品標準:規範算力產品從設計、生產、使用到廢棄處理全過程的環境影響。包括節能設備技術要求、有害物質管控、材料回收與循環利用,以及生命週期評估(LCA)等標準。 2. 綠色低碳平台標準:建立可以整合統計與分析電、水、碳、熱、冷等資訊的綜合性管理平台。標準涵蓋了平台的架構設計、數據對接與管理功能,以實現能源使用的精細化監測。 3. 綠色低碳應用標準:針對算力服務過程中的環保表現進行評價,包含碳足跡核算、環境適應性、綠色供應鏈管理以及綠色算力的計算方法。 4. 能效監測技術標準:定義算力中心的各項能效核心指標,如電效、水效、碳效及空間效率。此外,也規範了監測頻率、先進節能技術的使用規範以及可再生能源的使用佔比。 5. 算力電力協同標準:規範算力資源與電力資源的協同調度,重點包含「源網荷儲」一體化、算電協同管理及相關關鍵設備的技術要求,以提升整體能源利用效率。 根據徵求意見稿,到2027年,中國將在算力通用基礎、基礎設施、設備、網路融合、平台、應用、安全以及綠色低碳等領域,制定或修改50項以上標準。