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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日本通過科學技術基本法等修正案,將創新與人文科技發展納為規範對象 資訊工業策進會科技法律研究所 2020年12月10日 日本國會於2020年6月24日通過由內閣府提出的「科學技術基本法等修正案」(科学技術基本法等の一部を改正する法律)[1],為整合修正科學技術基本法、科學技術與創新創造活性化法(科学技術・イノベーション創出の活性化に関する法律,下稱科技創新活性化法)等法律之包裹式法案。其旨在新增創新與人文科學相關科技發展目標,將之列入基本法。並因應此一立法目的調整,修正科技創新活性化法,增訂大學、研發法人出資與產業共同研究途徑,同時調整中小企業技術革新制度之補助規範。 壹、背景目的 日本內閣府轄下之整合科學技術與創新會議(総合科学技術・イノベーション会議)於2019年11月公布的「整合提振科學技術與創新目標下之科學技術基本法願景(科学技術・イノベーション創出の総合的な振興に向けた科学技術基本法等の在り方について)」報告書提出,科學技術與創新之議題高度影響人類與社會的願景,而近年聚焦之重點,則在於全球化、數位化、AI與生命科學之發展。該報告書並進一步揭示了科學技術基本法的修訂方向[2]:(1)納入「創新創造」(イノベーション創出)之概念;(2)自相互協力的觀點,併同振興自然學科與人文學科之科學技術發展;(3)允許大學與研發法人以自身收入資助具特定創新需求、或發展新創事業之外部人士或組織;(4)從鼓勵創新創造的角度,調適建構中小企業技術革新制度。 基於該報告書之決議要旨,內閣府於2020年3月10日向國會提出本次法律修正案,並於同年6月24日正式公告修正通過[3]。公告指出,AI、IoT等科學技術與創新活動的急遽發展,造就了人類社會推動願景和科技創新密不可分的現況。因之,本次修法除將人文科學項目納入基本法科學技術振興的範疇內,亦意圖落實同步推動科學技術及創新創造振興之政策構想,建構具整合性且二者並重發展的法制環境。 貳、內容摘要 本包裹式法案主要修正科學技術基本法與科技創新活性化法。首先,本次修正並列創新與科技發展為科學技術基本法規範主軸,因之,將該法更名為「科學技術與創新基本法」(科学技術・イノベーション基本法,下稱科技創新基本法),並修訂科技創新基本法立法目的為「提升科學技術水準」以及「促進創新創造」;同時,參照科技創新活性化法相關規定,明文定義創新創造為「透過科學發現或發明、開發新商品或服務、或其他具創造性的活動,催生新興價值,並使之普及,促成經濟社會大規模變化之行為」。同時,增訂科技與創新創造的振興方針主要包含:(1)考量不同領域的特性;(2)進行跨學科的整合性研究開發;(3)推動時應慮及學術研究與學術以外研究間的衡平性;(4)與國內外的各相關機關建立具靈活性且密切的合作關係;(5)確保科學技術的多元性與公正性;(6)使創新創造之振興與科學技術振興之間建立連動性;(7)有益於全體國民;(8)用於建構社會議題解決方案。此外,亦增訂研究開發法人、大學與民間企業之義務性規範,要求研究開發法人與大學應主動、且有計畫地從事人才養成、研發與成果擴散作為;而民間企業則應致力於和研發法人或大學建立合作關係,進行研發或創新創出活動。最後,基本法內原即有要求政府應定期發布「科學技術基本計畫」,作為未來一定期間內推動科技發展政策的骨幹,本次修正除將之更名為「科學技術與創新基本計畫」(科学技術・イノベーション基本計画),亦額外要求基本計畫應擬定培養研究與新創事業所需人才的施政方針。 另一方面,配合科技創新基本法修訂與政策方向,科技創新活性化法的修正重點則為:(1)新增本法適用範圍,擴及「僅與人文科學相關的科學技術」;(2)明文創設大學或研究開發法人得與民間企業合作進行共同研究的機制,允許大學或研究開發法人出資設立「成果活用等支援法人」,並給予人力與技術支援。其可將大學、研發法人持有之專利授權給企業、與企業共同進行研究或委外研究等,藉以推動研發成果產業化運用,透過計畫的形式,和企業間建立合作關係;(3)為鼓勵與促進中小企業與個人從事新興研發,調整設立「特定新技術補助金」制度,用以補助上述研發行為;每年度內閣府則需與各主管機關協議,就特定新技術補助金的內容與發放目的作成年度方針,經內閣決議後公開。同時,在特定新技術補助金下設「指定補助金」之類型,由國家針對特定待解決之政策或社會議題,設定研發主題,透過指定補助金的發放,鼓勵中小企業參與該些特定主題之研發。 參、簡析 本次科技創新基本法的修正,為日本國內的科技發展方向,作出法律層級的政策性宣示。除將人文學科相關的科技研發正式納入基本法的規範對象內,最主要的意義,在於使創新與科技發展同列為基本法的核心目的之一,顯示其科研政策下,創新與科技的推展實存在密不可分且相輔相成的關係,而有必要整合規劃。而科技創新活性化法一方面拓展大學、研發法人等學術性或公部門色彩較為強烈的機構與民間企業合作研發、成果產業化運用的途徑;另一方面,則延續近期相關政策文件強調創新價值應自社會需求中發掘的構想[4],設置了激勵中小企業投入社會議題解決方案相關研發的補助金類型。 我國立法體例上,同樣存在科學技術基本法的設計,用以從法制層級確立國內科技發展的基礎政策方向。於COVID-19疫情期間,技術研發的創新落地應用,亦已成為我國產出各式疫情應對方案、以及後疫情時期重要政策的關鍵之一。則如何延續我國對抗COVID-19過程中所掌握的協作與成果運用經驗,或可借鏡日本的作法,使創新能量能透過研發補助機制的優化,充分銜接政策與社會需求。 [1]〈科学技術基本法等の一部を改正する法律の公布について〉,日本內閣府,https://www8.cao.go.jp/cstp/cst/kihonhou/kaisei_tuuchi.pdf (最後瀏覽日:2020/12/08)。 [2]〈「科学技術・イノベーション創出の総合的な振興に向けた科学技術基本法等の在り方について」(概要)〉,日本內閣府,https://www8.cao.go.jp/cstp/tyousakai/seidokadai/seidogaiyo.pdf(最後瀏覽日:2020/12/08)。 [3]〈第201回国会(常会)議案情報〉,日本參議院,https://www.sangiin.go.jp/japanese/joho1/kousei/gian/201/meisai/m201080201047.htm(最後瀏覽日:2020/12/08)。 [4]〈中間とりまとめ2020未来ニーズから価値を創造するイノベーション創出に向けて〉,經濟產業省,https://www.meti.go.jp/press/2020/05/20200529009/20200529009-2.pdf(最後瀏覽日:2020/12/10)。
美國國家標準與技術研究院「隱私框架1.0版」美國國家標準與技術研究院(NIST)於2020年1月16日發布「隱私框架1.0版」(NIST Privacy Framework Version 1.0),為促進資料的有效利用並兼顧對隱私權的保障,以風險管理(risk management)的概念為基礎建構企業組織隱私權管理框架。本隱私框架依循NIST於2018年所提出的「健全關鍵基礎設施資安框架1.1版」(Framework for Improving Critical Infrastructure Cybersecurity Version 1.1)架構,包含框架核心(Core)、狀態評估(Profile)與實施層級(Implementation Tier),以利組織能夠同時導入隱私與資安兩種框架。由隱私框架核心所建構的風險管理機制,透過狀態評估來判斷當前與設定目標的實施層級,進而完成組織在隱私保護上的具體流程與資源配置。 NIST基於透明、共識、兼顧公私利害關係人的程序訂定本隱私框架,用以促進開發者導入隱私設計思維(privacy by design),以及協助組織保護個人隱私,其目標包含透過支持產品或服務設計中的倫理決策(ethical decision-making)及最小化對隱私的侵害來建立客戶的信任;在當前與未來的產品或服務中,因應持續變化的技術與政策環境遵守對隱私的保護義務;以及促進個人、企業夥伴、稽核者(assessor)與監管者(regulator)在隱私權保護實踐上的溝通與合作。 本隱私框架並非法律或法規,亦不具備法律效果,而是做為數位時代下NIST協助企業導入隱私權管理制度的參考工具,企業或組織將能基於本隱私框架靈活應對多樣化的隱私需求,掌握其產品或服務所隱含的隱私權侵害風險,並識別隱私權相關法律規範,包含加州消費者隱私法(California Consumer Privacy Act)與歐盟一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)等,提出更具創新性與有效性的解決方案,並有效因應AI與物聯網技術的發展趨勢。
為促進單一數位市場之發展,歐盟展開個人資料保護法規之改革網路和數位科技正急速翻轉我們的世界,建立「歐盟單一數位市場」(EU Digital Single Market)為歐盟執委會的首要優先政策項目之一,發展健全的單一數位市場可為歐盟增加4,150億之經濟成長,創造數以萬計的新工作機會,實現一個充滿活力的知識型社會。然服務的「上網」仍存在一定程度尚未跨越之障礙;根據調查,超過90%的歐洲人擔憂他們所使用的行動應用程式(apps)沒有經過他們的同意即蒐集其個人資料。使用者對網路服務欠缺信任,產業以及政府亦無法充分透過數位科技工具獲益,因此如何提升人民對於網路服務的信任成為歐盟官方當前重要議題。 為解決此問題,歐盟執委會已著手進行個人資料保護法規的改革,針對現行的資料保護法規提出新修法案,主要目標在加強人民於個人資料保護之相關權益,以降低使用者個人隱私遭洩漏的疑慮,此外也將對企業帶來諸多利多。新修法案針對人民權益保障的加強,包括: 1.被遺忘權(A right to be forgotten):已明文規定於現行歐盟資料保護法規,新修法案將更進一步強化個人被遺忘權的行使-尤其是青少年。對此歐盟理事會表示贊同,但亦強調被遺忘權並非絕對之權利,不應凌駕於言論自由以及新聞自由之上。 2.資料可攜帶權(A right to data portability):使用者可更輕易的移轉其個人資料於不同的網路服務提供者之間。 3.個資被駭之被告知權:若網路服務提供者發生嚴重個資洩漏事件必須盡快告知主管機關,讓使用者得採取適當措施。 4.個資保護措施優先:強調在服務或產品早期開發階段就應該優先考量個人資料保護措施的設計,取代事後補救的觀念;尤其社交網路服務或行動apps相關服務的開發,隱私默認的設定應為預設之常態。 新修法案也包含多項對相關企業有利之措施,例如: 1.一歐陸一法律:企業在歐盟經濟區域遵行單一之歐盟資料保護法規,而非28國不同法規,預估每年可節省23億歐元之遵法成本。 2.單一監管窗口:整合28國主管機關以建立單一對外監管窗口,讓欲經營歐盟市場的企業與主管機關的交涉能更簡單、有效率。 3.參與歐盟市場之企業皆遵守相同標準法規(European rules on European soil):依現行歐盟法規,設籍於歐盟境內之企業必須遵守比境外企業更嚴格的法規標準,故新修法案極力建立公平競爭環境,經營歐盟市場之企業不論是否設籍於歐盟皆等同對待。 4.簡化繁文縟節之行政規定:新修法案刪除了企業通知主管機關等不必要之繁文縟節要求,此尤其利於中小企業節省行政成本。 5.免除中小企業進行個資影響評估之責任:除非有明確顯見之風險,始課予中小企業個資影響評估之責任。 歐盟執委會、理事會與議會於2015年6月開始針對資料保護法規新修法案進行三邊協商,預計於2015年底完成最終之協議。
新加坡網路安全局發布人工智慧系統安全指南,以降低AI系統潛在風險新加坡網路安全局(Cyber Security Agency of Singapore, CSA)於2024年10月15日發布人工智慧系統安全指南(Guidelines on Securing AI Systems),旨在強化AI系統安全,協助組織以安全之方式運用AI,降低潛在風險。 該指南將AI系統生命週期分成五個關鍵階段,分別針對各階段的安全風險,提出相關防範措施: (1)規劃與設計:提高AI安全風險認知能力,進行安全風險評估。 (2)開發:提升訓練資料、模型、應用程式介面與軟體庫之供應安全,確保供應商遵守安全政策與國際標準或進行風險管理;並辨識、追蹤及保護AI相關資產(例如模型、資料、輸入指令),以確保AI開發環境安全。 (3)部署:適用標準安全措施(例如存取控制、日誌記錄),並建立事件管理程序。 (4)運作與維護:持續監控AI系統的輸入和輸出,偵測異常與潛在攻擊,並建立漏洞揭露流程。 (5)壽命終期:應根據相關行業標準或法規,對資料與模型進行適當之處理、銷毀,防止未經授權之存取。 CSA期待該指南發布後,將有助於預防供應鏈攻擊(supply chain attacks)、對抗式機器學習攻擊(Adversarial Machine Learning attacks)等安全風險,確保AI系統的整體安全與穩定運行。