日本經濟產業省(下稱經產省)於2023年6月6日發布中小企業開發IoT機器之產品資安對策指引(IoT機器を開発する中小企業向け製品セキュリティ対策ガイド),本指引彙整企業應該優先推動IoT機器資安對策,經產省提出具體資安對策如下:
1.制定產品資安政策(セキュリティポリシー)並廣為宣導:由企業經營者率先制定資安政策,進行教育宣導,並依實際需求修正調整。
2.建立適當的資安政策體制:確立實施資安政策必要之人員及組織,明確其職務及責任。
3.指定IoT機器應遵守之資安事項,並預測風險:決定IoT機器的預設使用者及使用案例,並於釐清使用者需求後,指定IoT機器應遵守之資安事項,預測衍生風險。
4.考量IoT機器應遵守之資安事項及預測風險,進行設計與開發:以預設IoT機器應遵守之資安事項衍生風險為基礎,從設計與開發階段開始採取風險對策。
5.檢測是否符合資安相關要件:從設計與開發階段開始制定檢測計畫,檢測是否符合資安要件,並依據檢測結果進行改善。
6.於產品出貨後蒐集風險資訊,與相關人員溝通並適時提供支援:蒐集全球資安事故與漏洞資訊,並設置可適時與委外廠商以及用戶溝通之窗口。
FairFax媒體出版公司是澳洲財經評論(Australian Financial Review,以下簡稱AFR)報紙的出版商,控告Lexis Nexis資料庫所提供的ABIX服務,提供不同的來源的每日新聞標題和摘要,包括AFR的新聞),是侵害FairFax新聞標題的著作權,同時,FairFax要求Lexis Nexis停止使用這些文字。 澳洲聯邦法院認為:1.著作權法不保護新聞標題,因為新聞標題太過簡短;2.證據顯示新聞標題並不能做為共同著作的一部分;3.新聞標題非整篇新聞最實質的部份。4.因為LexisNexis所使用的新聞標題可以構成合理使用。澳洲著作權法中,依據使用的性質與目的若使用新聞報導內容,是可以作為合理使用的主張。也就是說即使新聞標題受到著作權法保護,但LexisNexis仍可以主張合理使用,不會有侵害著作權的疑慮。 法官Annabelle Bennet表示:「新聞標題普遍來說就如同書名,太簡單且太短是不能受到著作權法中的語文著作保護。新聞標題的功能像是一篇文章的篇名,也像針對主題用濃縮的方式簡短的敘述,就如同像是一本書的書名長度。普遍來說,新聞標題太過簡短以致於不能被認為是語文著作,就像是標識(LOGO)在著作權法的評價上不夠重要以致於不能作為美術著作,即使這些是花費技能和勞力所創造的。
英國推動「公共緊急警報:行動通訊預警試驗」實證服務為試驗導入智慧防救災各項新興技術與機制,英國國民緊急事務秘書處 (Civil Contingencies Secretariat, CCS) 於2013年秋天分別對北約克郡 (North Yorkshire)、格拉斯哥 (Glasgow) 和薩福克郡 (Suffolk) 三地區進行共三次的「公共緊急警報:行動通訊預警試驗」(Public emergency alerts: mobile alerting trial)。由於英國已有92%民眾具有行動電話,並以隨時得接收訊息為出發點,進行有別於傳統預警系統之公共緊急預警系統試驗。此試驗由國民緊急事務秘書處與O2、Vodafone和EE三間行動網路業者 (mobile network operators) 和地方政府應變單位合作,雖係以行動電話為試驗主軸,但試驗重點則以政府或地方政府應變單位「不知道」民眾個人電話,亦不要求民眾簽署才能取得此次試驗訊息為主。 此三次試驗手段有二,包括「小型區域廣播服務」 (cell Broadcast service, CBS),係以單點對多點發送緊急簡訊,以及「以地區為基礎的簡訊」 (location-based SMS messaging),以群組方式發送簡訊至指定地區用戶,二種發佈緊急訊息的方法為試驗。 北約克郡 (North Yorkshire)主要與EE進行發送緊急水災警報系統,對於廣播訊息發送的時間或調整時間長短以供傳送「泡沫警報」(表訊息多寡)到地域寬廣或數個地區而言,是有效的手段。格拉斯哥 (Glasgow)地區為蘇格蘭最大城市,與O2業者進行最大型的試驗,發送數千緊急訊息給民眾。而薩福克郡(Suffolk)則是由於該區不僅於市中心具兩個火車站,遊客也眾多,因此試驗場域以住商混合住宅區及處於該區的人民為主。除小型區域廣播服務和以地區為基礎的簡訊外,薩福克郡也與社交網路Twitter合作,共傳送三種訊息試驗。 透過上述試驗,公共緊急警報:行動通訊預警試驗計畫報告也提出針對隱私與對於電信服務業者於災害發生當下之通訊服務義務未來應制訂相關規範,以及應統一發送訊息之通訊警報協定標準等建議。
複製牛肉即將上桌?-複製動物作為食品之歐盟規範觀察 日本發布《資料品質管理指引》,強調歷程存證與溯源,建構可信任AI透明度2025年12月,日本人工智慧安全研究所(AI Safety Institute,下稱AISI)與日本獨立行政法人情報處理推進機構(Information-technology Promotion Agency Japan,下稱IPA)共同發布《資料品質管理指引》(Data Quality Management Guidebook)。此指引旨於協助組織落實資料品質管理,以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進,垃圾出(Garbage in, Garbage out)」的難題,資料品質將直接影響AI的產出。因此,為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性,《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料,以資料生命週期分為8個階段,並特別強調透過資料溯源,方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段:組織高層應界定資料蒐集與利用之目的,並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段:此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料,應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料,並明確記錄後設資料(Metadata)。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊,包含資料的創建、轉檔(transformation)、傳輸及使用情況。因此,需要記錄資料的創建者、修改者或使用者,以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度,確保訓練資料進入AI系統時,即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段:重點在於AI標註(Labeling)品質管理,標註若不一致,將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理,即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容,並持續補充後設資料。此外,可添加浮水印(Watermarking)以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段(Data Processing):建立即時監控及異常通報機制,以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段:導入RAG(檢索增強生成)技術,檢索更多具參考性的資料來源,以提升AI系統之可靠性,並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段(Evaluation of Output):為確保產出內容準確,建議使用政府公開資料等具權威性資料來源(Authoritative Source of Truth, ASOT)作為評估資料集,搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性(Currentness),避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段(Deliver the Result):向使用者提供機器可讀的格式與後設資料,以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據,增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段(Decommissioning):當資料過時,應明確標示停止使用,若採取刪除,應留存刪除紀錄,確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調,完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎,有助組織確認內容準確性、決策歷程透明,方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》,同樣強調從源頭開始保護資料,歷程存證與溯源為關鍵,有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)