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。
EMA近日針對醫藥公司,在其欲申請人體藥物上市核准的申請文件中,針對如何準備與審查產品特性摘要之文件,提供醫藥公司相關的指導方針。 產品特性摘要不僅是醫藥公司之新藥物在向歐盟申請上市核准時所必須提供的重要文件,也是健康照護專業人員在獲知如何有效並安全使用藥物時的基本資訊來源。產品特性摘要在藥品生命週期存續時必須定時保持更新,以確保無藥物效用性與安全性疑慮的新問題發生;同時,其也是在藥物包裝上所必須含有的基本資訊,以確保藥物服用者能對其所服用的藥物有更多的了解和進行各類風險評估。 產品特性摘要文件,主要係依據歐盟2001/83/EC號指令第8(3)(j)條與歐盟第726/2004號法規第6(1)條之要求而提供。前述法規要求醫藥公司在提出藥物上市許可之申請時,必須遵循歐盟2001/83/EC號指令第11條之規定,附加產品特性摘要於申請文件,以供主管機關作為申請核駁之依據。在EMA針對產品特性摘要所提供的指導方針中,主要係以簡報與影片的方式,來教導醫藥公司如何在產品特性摘要的各個項目中,提供有關申請藥物更為完整與細部的背景資訊。其中,有關於解釋如何完成治療指示(therapeutic indication)與藥物藥效成分(pharmacodynamic properties of a medicine)之項目,於EMA的指導方針中,亦以明確的影片指導來協助醫藥公司提供高品質的產品特性摘要內容。 有鑑於治療人體疾病之藥物,對於人類生理與心理層面攸關重大,如何要求醫藥公司在提出人體藥物上市許可之申請時,能提供藥物完整的背景資訊,以確保從事健康照護之人員以及藥物服用者,完全了解藥物使用方式、效用與風險,則是主管機關無從推卸的責任。觀察EMA針對人體藥物之產品特性摘要製作出完整的指導方針,或許我國衛生機關也可效仿該種方式,來提供國內醫藥公司在提出藥物上市申請時之參考,以確保各項資訊透明並保護藥物使用者在「知」方面的權益。
美國地方法院裁定產品專利資訊標示不實之罰金計算以該產品之最高售價為基礎繼美國聯邦巡迴上訴法院於2009年底於The Forest Group Inc v. Bon Tool Co. 一案中將美國專利法35 U.S.C. § 292條中關於不實專利標示(false patent marking)的罰金計算方式認定為罰金之計算是以每一個標示錯誤專利資訊的產品為基礎,並將原案發回地方法院(the U.S. District Court for the Southern District of Texas)重審後,地方法院於今年4月27日裁定基於專利法第292條具懲罰性之本質,針對標示錯誤或標示無效專利號之產品之罰金應以該產品之最高售價而非被告基於販售該產品所獲得之利潤或經濟利益來計算。 於此案中,The Forest Group產品之售價介於美金 $103至 $180元間,法院因而裁定處以The Forest Group每一標示錯誤專利資訊產品 $180元之罰金。 Atlas 法官提到藉由將標示不實專利資訊者處以該產品之最高售價之罰金,The Forest Group所需賠償之罰金將超過其藉由販售該產品所獲取之利益,達到第292條遏制之目的。 預計此案之判決將對其他地方法院於處理類似案件之判定產生引響,尤其對那些將錯誤專利資訊標示在大量產品上的被告而言。此外,正如各界所預料,繼去年聯邦巡迴上訴法院對第292條提出罰金計算基礎之解釋後,提起相關訴訟案件之數量已大量提升,至今已累積約140案。另,聯邦巡迴上訴法院亦剛於6月10日於Pequignot v. Solo Cup 一案中針對標示過期專利、舉證責任等與第292條相關之爭議做出解釋,後續效應直得企業持續關注。
日本經產省提出創新政策落實方向由於日本近年研發品質、數量停滯不前,加上企業研發效率亦落後於外國,經濟產業省(簡稱經產省)於2024年6月21日從三個面向提出政策建議,期能打造成功創新模式。重點如下: 1.發揮新創企業與大企業優勢,促進研發投資 由於研發投資具有回收期間長、獲利不確定等特徵,短時內難以看到成效,故為鼓勵企業持續投入研發,經產省擬制定研發投資效率評價指標,並將透過「新創培育五年計畫」(「スタートアップ育成5カ年計画)下之「新創推動框架」(スタートアップ推進枠),將科研預算優先分配予重點項目,以建立友善研發環境。 2.透過新創資源流動,促進商業化和創造附加價值 新創企業初期往往受限於人力、技術和設備等資源不足問題,難以快速成長及擴張。為解決上述問題,經產省擬制定「跨領域學習」指引及案例集,期能促進新創資源流動,打造創新生態系統。 3.以需求為導向之前瞻技術研發 部份具有高度發展潛力之前瞻技術,如量子和核融合等,因研發風險較高且市場需求不明,將由新能源‧產業技術綜合開發機構(新エネルギー・産業技術総合開発機構)、產業技術綜合研究所(產業技術綜合研究所)等法人進行研發。
新加坡金融管理局(MAS)發布「人工智慧風險管理工具包」新加坡金融管理局(MAS)於 2023 年中旬啟動「MindForge 計畫」,旨在協助金融機構強化其人工智慧(AI)風險管理能力。該計畫於2026年3月20日完成第二階段,並發布由MAS聯合24家領先銀行、保險公司與資本市場公司等產業夥伴共同開發的「人工智慧風險管理工具包」。該工具包內含「AI風險管理營運手冊」(下稱「營運手冊」)與「AI風險管理實施案例」(下稱「實施案例」),提供實務資源以管理涵蓋「傳統AI」、「生成式AI」及「新興代理型AI」技術的相關風險,確保產業能安全且負責任的導入AI。「營運手冊」依據MAS的監理期望,將AI 風險管理框架分為四大核心:一、範圍與監管:建立AI治理框架並釐清AI監督的角色與責任。二、AI風險管理:透過組織的系統、政策與程序,識別AI應用情境,進行風險重大性評估,並建立AI盤點清單。三、AI生命週期管理:實施AI應用完整生命週期的控制措施。四、促成因素:發展組織能力、基礎設施與資源,以確保能持續支持負責任的AI應用。「實施案例」則收錄如星展銀行(DBS)及瑞士寶盛(Julius Baer)等機構的AI風險管理實務。未來,MAS 將於「BuildFin.ai」倡議下成立專責小組,持續開發建構管理新興技術風險的框架。 相較於新加坡著重建立全方位治理架構,資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心(下稱「資策會科法所創智中心」)於同年 2 月發布之「金融業人工智慧(AI)風險管理實務指引」,則更強調將風險控管「整合」至既有流程中,透過與業務流程的結合實踐韌性管理。該指引奠基於「人工智慧基本法」,並進一步連結「台灣智慧財產管理規範(TIPS)」驗證角度,協助機構精準掌握應用情境並具體化風險。透過將管控機制立基於資安、資訊及智財三大支柱,降低法遵成本與業務衝擊,並藉由分階段與分級管理,引導金融機構從核心防護逐步深化管控機制。 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)