美國衛生及公共服務部(U.S. Department of Health and Human Services, HHS)民權辦公室(Office for Civil Rights, OCR)於2023年10月18日發布了兩份文件,針對遠距醫療情境下的隱私和資訊安全保護,分別給予病人及健康照護服務提供者(下稱提供者)實務運作之建議。本文主要將發布文件中針對提供者的部分綜合整理如下:
1.於開始進行遠距醫療前,提供者應向病人解釋什麼是遠距醫療及過程中所使用的通訊技術。讓病人可瞭解遠距醫療服務實際運作方式,若使用遠距醫療服務,其無須親自前往醫療院所就診(如可以透過語音通話或視訊會議預約看診、以遠端監測儀器追蹤生命徵象等)。
2.提供者應向病人說明遠距醫療隱私和安全保護受到重視的原因。並且向病人告知為避免遭遇個資事故,提供者對於通訊技術採取了哪些隱私和安全保護措施,加以保護其健康資訊(如診療記錄、預約期間所共享資訊等)。
3.提供者應向病人解釋使用通訊技術對健康資訊帶來的風險,以及可以採取哪些方法降低風險。使病人考慮安裝防毒軟體等相關方案,以防範病毒和其他惡意軟體入侵;另網路犯罪者常利用有漏洞之軟體入侵病人裝置,竊取健康資訊,因此可於軟體有最新版本時,盡快更新補強漏洞降低風險;若非於私人場所預約看診,病人則可透過調整裝置或使用即時聊天功能,避免預約資訊洩漏。
4.提供者應協助病人保護健康資訊。確保病人知悉提供者或通訊技術供應商聯絡資訊(如何時聯絡、以什麼方式聯絡等),使病人遭網路釣魚信件或其他方式詐騙時可以加以確認;也應鼓勵病人有疑慮時都可洽詢協助,包括如何使用通訊技術及已採取之隱私和安全保護措施等。
5.提供者應使病人了解通訊技術供應商所採取之隱私和安全保護措施。告知病人通訊技術供應商名稱、採取之隱私和安全保護措施,及如何得知前開措施內容;使病人了解進行遠距醫療時是否使用線上追蹤技術。
6.提供者應告知病人擁有提出隱私投訴的權益。若病人認為自身健康隱私權受到侵犯,得透過OCR網站進行投訴。
日本內閣於2021年6月18日閣議決定《朝向實現數位社會之重點計畫》(デジタル社会の実現に向けた重点計画)。本計畫係為使2021年9月數位廳正式設立後,得迅速依《數位社會形成基本法》(デジタル社会形成基本法)第37條第1項制定重點計畫,而將目前施政上須納入考量之項目事先制定為重點計畫。 本計畫重點措施摘要如下: 整備並普及化數位社會所需之共同功能,包含普及My Number Card、推動利用My Number,與Gov-Cloud政府雲端服務平台等。 徹底改善行政服務之使用者體驗與使用者介面,實現以國民為對象之服務。 推動《綜合資料戰略》(包括的データ戦略),促進資料流通與活用。 培養優秀數位人才,並延攬民間人才至行政機關。 為活用新技術進行籌措,並推動制度改革。 確保網路可及性(アクセシビリティ),減少數位落差。 確保網路安全與個人資料保護,防範使用資通訊技術之犯罪行為。 推動普及高度資通訊環境,與高效能運算之研究開發及測試實驗。 定期召開數位社會推動會議幹事會(デジタル社会推進会議幹事会(仮称),此為暫定),檢驗政策實施狀況。
美國網路安全聯盟提出網路安全策略建議報告美國網際網路安全聯盟(Internet Security Alliance,ISA)日前公佈一份新的報告,期使歐巴馬政府之「網路空間政策檢討」(Cyberspace Policy Review)能更進一步的落實。 網路安全聯盟主席Larry Clinton指出:「ISA對歐巴馬政府的網路安全政策表示支持,而目前民間機構需要設計一套規範,去落實ISA與政府對於網路安全重要議題共通之協議。本次所提出的報告,就是為了要提供能解決此一關鍵問題的架構。」 此份報告之標題為「利用ISA之社會契約模型執行歐巴馬政府之網路安全策略」(Implementing the Obama Cyber Security Strategy via the ISA Social Contract Model),而此報告強調必須重視網路安全的經濟意義。 Clinton認為,一旦討論到網路安全議題,會發現所有的經濟因素都對攻擊者有利,攻擊者總是能以簡單、成本低廉之攻擊方式得到巨大的利益。相對地,防守者(網路使用者)卻往往要付出高昂的成本。需要防護的領域太廣,而投資的回收通常很有限。必須從經濟的角度去平衡考慮成本與回收,才能建立具實效性且持續穩固的網路安全系統。 此份報告包含下列事項之架構:1.在商業計劃層面,創設政府與民間機構的合作夥伴關係,以強化網路安全;2.提出關於網路安全的國際議題;3.維持全球IT產業供應鏈的安全;4.建立新式資訊分享範例。 上述架構均依循ISA之網路安全社會契約模型,此一模型是源自於20世紀早期美國政府為了提供民間企業電信與電力服務,所成功建立之夥伴關係。
合成資料(synthetic data)「合成資料」(synthetic data)的出現,是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料,或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下,透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式,讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用,透過這個方法,資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下,使合成資料所訓練出來的分類模型(classifiers)不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中,最熱門的研究為運用「生成對抗網路」(Generative Adversarial Network, GAN)形成合成資料(亦有其他生成合成資料之方法),生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」(generator)與辨識網路(discriminator)對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果,使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料,也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室(Defense Science and Technology Laboratory, DSTL)於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告,此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司(BAE Systems)的應用智慧實驗室(Applied Intelligence Labs, AI Labs)執行「後勤科技調查」(Logistics Technology Investigations, LTI)計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一,探討在隱私考量下(privacy-preserving)「合成資料」當今技術發展情形,並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出,資料的種類多元且面向廣泛,包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等,針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同,也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估;報告指出,目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法,建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。
美國貨幣監理局發布解釋函,授權聯邦註冊銀行和聯邦儲蓄協會提供加密資產保管服務因應加密貨幣投資交易盛行,美國貨幣監理局(Office of the Comptroller of the Currency, OCC)於2020年7月22日發布一封解釋函,授權聯邦註冊銀行和聯邦儲蓄協會(federal savings associations)可為客戶的加密貨幣或數位資產提供保管服務,促使銀行持續發揮金融中介功能。此舉將有助於加密貨幣推動發展。 依據解釋函內容,聯邦註冊銀行和聯邦儲蓄協會若從事加密貨幣保管業務,主要注意要點包含必須制定健全的風險管理規範;所提供之服務須與銀行的整體業務計劃和策略一致;須以安全可靠之方式進行,包含建立適當系統以識別、衡量、監控和控制其保管服務的風險;審核帳戶是否符合洗錢防制法令;維持適當有效之內部控制制度;確保銀行所保管之資產與自有資產分開存放,並在共同控制的情況進行維護,以確保資產不會被內部或外部人員損失、毀損或挪用;維護有效之資訊安全基礎架構與控制措施,以減少駭客入侵、竊盜和詐騙;判斷是否需要專門的查核程序;提供可靠的財務報告,以及遵守相關法律規範。 貨幣監理局表示,加密貨幣保管服務,包含持有與加密貨幣相關連的密鑰,屬傳統銀行保管業務的延伸,為銀行業推動現代化營運的表現。隨著金融市場數位化,銀行與其他服務提供商將需要利用新技術和創新方式,以滿足客戶的金融服務需求。