印度電子資訊產業技術部(MeitY)2022年11月在網站上公布了個人資料資訊保護法草案(Digital Personal Data Protection Bill,以下簡稱該法案),並於2023年7月提交議會審查。目前印度民法不承認未成年人(未滿18歲者)具有自主簽訂契約的能力。因此,取得的兒童同意不具有法律效力,必須徵得父母或是監護人的同意才能合法蒐集兒童個人資料。
根據印度2022年個人資料資訊保護法案草案,任何未滿18歲的人都被歸類為「兒童」。該法案中同時限制專門向兒童發送的廣告,並且監管任何追蹤兒童行為的情況。目前國際隱私法(例如:歐盟通用資料保護條例 (GDPR)、加州消費者隱私法(CCPA)等)的兒童定義多在13至17歲之間。但考慮到兒童個人資訊的敏感性和潛在危害,印度政府採取了較保守嚴謹的路線。政府也已被授權制定有關處理兒童個人資訊的細則,特别是確保資料使用人不可使用可能對兒童造成傷害的個人資料。
根據社會發展狀況,兒童若每次在網路平台上進行活動時都需經過父母或是監護人同意不甚妥適,且根據前述說明,兒童界定年齡為18歲以下,若依照統一年齡範圍進行控管,實際執行上面臨窒礙難行之處。故修法者在對於該法案修改意見中,引用了其他國家隱私法中的不同年齡分類限制,以求降低年齡門檻限制,或是根據用戶的年齡制定差異化的授權要求。
另一個產生的爭議為,該如何驗證父母或是監護人的同意表示。法條中目前無明確規範何為「有效之同意表示」,現行各平台使用不同的方法獲得父母或是監護人的同意,目前有兩種方式,包括點選「同意」按鈕,或是在用戶條款中表示若使用服務等同於監護人同意。
關於兒童年齡之界定,是否將參考其他國家規範進行差異化設定,目前暫無明確定論(包括如何調整、年齡級距設定),根據資訊使用的普及,兒童年齡的界定可以預期的將會進行調整;關於如何有效驗證父母或是監護人的同意表示,目前在技術上大多服務商都偏好透過會員註冊時的同意按鈕或是用戶條款中列明若使用服務即代表同意這兩種方式認定,在這兩種方式之後,系統是否有設定驗證機制,以及需要何種驗證方式才可以認定父母或是監護人的同意表示是符合法律效力的,都需後續再進行研擬。
國內半導體產業及面板產業等科技產業,近年發展瀕臨瓶頸,尤其是面板產業,投資動輒上千億元,但這些資金密集產業,受景氣循環波動很大,半導體本質上又是代工型產業,面對全球化浪潮,必須思考如何走出代工微利宿命,太陽能光電及生質能是台灣最具發展潛力的明星產業,發展潛力更足以凌駕半導體及面板雙星產業,成為台灣未來的產業雙星。 目前半導體及面板產業,產值達兆,再生能源產業短期內難取代,不過,如果技術可以有所突破,爆發力將相當大。當前除經濟部大力推動休耕的農田轉作向日葵、大豆等能源種植,推廣生質柴油外,中研院研究團隊已可以從稻桿的纖維素提煉酒精核能所也有煉製酒精汽油技術,一旦跨部會研究團隊機制整合,並透過基因改造提升煉油技術,將可獲致驚人的突破。
歐洲議會呼籲尊重網路人權歐洲議會於2009年3月26日,以大多數支持Lambrinidis報告中關於網路上個人自由保護之投票結果,反對法國政府和著作權行業提出的修正案。歐洲議會的態度是「保障所有公民接近使用網路就如同保障所有公民接受教育」,而且「政府或私人組織不能以處罰之方式拒給這種接近使用的權利」。歐洲議會議員要求會員國政府需體認到網路是一個有效增加公民權利義務之特殊機會,就這方面而言,使用網路及網路內容是一個關鍵要素。 這份報告被歐洲議會議員所採用,得以認識到提供安全措施來保護網路使用者(特別是孩童)之必要性,由於使用者可能會因使用網路,而暴露在成為罪犯或恐怖份子的犯罪工具的風險中。報告中提出方案對抗網路犯罪,但同時也要求在安全及網路使用者基本權利保障中尋求平衡點。 此報告否定法國所提之修正案,歐洲議會又再度否決由法國努力推動「網路侵權三振法案」(three strikes file-sharing law)。歐洲議會認為對於所有網路使用者的監測活動及對於侵權者之處罰有違比例原則。歐洲議會亦公開支持「網路權利憲章」(Internet Bill of Rights)以及推動「隱私權設計」(privacy by design)宗旨。
受傷的機車騎士就機器自動駕駛的車輛控訴過失駕駛美國通用汽車公司(General Motors,下稱通用汽車)於2018年01月間向美國運輸部(United States Department of Transportation)遞出請求展示雪弗蘭(Chevrolet)第4代自動駕駛車(此款車種無裝備方向盤與踏板,號稱世界上第一輛可以自我安全駕駛,且無需人類介入駕駛的車輛)的申請,不久後關於以下車禍事件的訴訟即遭提起。 根據Oscar Willhelm Nilsson(即原告,下稱Nilsson)於2018年01月22日向美國舊金山區地方法院針對前開車禍事件提起訴訟的主張,於2017年12月07日早上,其在加州舊金山Oak Street的中央車道上騎乘機車往東行駛,Manuel DeJesus Salazar(即被告,下稱Salazar)於同時地駕駛由通用汽車製造之Chevrolet Bolt vehicle(下稱自駕車),並開啟自動駕駛模式且雙手放開方向盤。Nilsson原騎乘於自駕車後方,不久,自駕車自Nilsson正前方變換車道至左側,Nilsson則繼續筆直前行,但自駕車又隨即往回駛入Nilsson直行騎乘的車道,因此撞擊Nilsson摔倒在地。據此,Nilsson主張通用汽車公司欠缺對於自駕車的自我操作應符合交通法規及規定所賦之注意義務,換言之,自駕車前揭操作車輛駕駛的行為(未注意其他正在行駛的駕駛人而轉換至比鄰車道)具有過失,造成Nilsson受到嚴重的生理及心理損害,且無法工作,產生高額的醫療、護理費用,故請求法院判決原告即Nilsson之主張不少於7萬5千美元之損害賠償、懲罰性損害賠償、律師委任費用以及其他適當且公正之侵權損害賠償等有理由。 然而,根據先前加州車輛管理局所提之文件,通用汽車對Nilsson所描述之車禍經過提出了以下爭執,通用汽車表示自駕車側面有一條長磨損痕跡,應是當時右邊的車道正要匯入中央車道,而自駕車正在自我校正回車道中央,Nilsson卻騎乘機車從兩個車道中間切出來,導致與自駕車發生擦撞。此外,案發當時自駕車的時速為了順應車流而保持在每小時12英里(每小時19公里)行進,而摩托車卻是以大概每小時17英里(每小時27公里)行進,故自駕車應無不當駕駛之情形,反應由機車騎士Nilsson負擔肇事責任,因其未在確認安全之情況下,即從自駕車右側超車,以上通用汽車反駁Nilsson主張的結論,更與舊金山警察局的報告結果不謀而合,即舊金山警察局認為Nilsson在確定安全以前,就嘗試要超越自駕車。 此外,在前開訴訟提起前的2018年01月14日至01月20日的當週,加州車輛管理局表列出自2014年至2018年間的54起自動駕駛車意外報告,大部分的狀況係由駕駛人(而非自動駕駛車本身)對事故負責(雖開啟自動駕駛模式,但駕駛人仍在特定條件下需要自行駕駛)。 即便前開各個報告看似不利Nilsson,但Nilsson的律師Sergei Lemberg卻表示警方的報告應是有利Nilsson,因自駕車早在車禍發生前就已經發覺Nilsson,但卻沒有預留足夠的時間剎車與閃避,因此通用汽車公司所稱之主張並不足採信,更可見自駕車的行為是危險且難以被預測的。 就此,一位南加大研究自駕車法律問題的法律系教授Bryant Walker Smith表示,未來發生事故的時候,駕駛人在大多數的狀況下比較不會被苛責,但自動駕駛系統會被檢討應該可以做得更完善。 (註:本件訴訟仍在繫屬中,尚未判決。)
美國資訊安全分析新挑戰:巨量資料(Big Data)之應用在2013年的國際資訊安全會議(RSA Conference)上,資安專家紛紛表示,將Big Data技術應用於資訊安全分析的項目上,確實可以幫助企業建立更佳的情勢判斷能力,但在實際執行過程中是一大挑戰。 資安廠商如RSA和賽門鐵克公司,在會議上表示目前的策略是透過新的數據匯集、比對和分析協助企業篩選、過濾結構化和未結構化資料的威脅指標,這是傳統的特徵偵測(signature-based)安全工具無法做到的。 不像傳統的安全手段著重於阻斷攻擊,新的技術強調偵測並立即回應違犯行為,也就是提前遏止任何違犯行為,協助企業作全面性的偵測而不擔心有所遺漏。 由於越來越多的美國政府機關和民間企業遭受到針對性和持續性的攻擊,巨量資料技術的應用需求激增。企業內部都累積著大量的數據和多元的數據種類,而需要動新技術來保護這些數據資料免於惡意人士或對手的竊取或其他侵害行為。企業應該要因應實際面臨的威脅和所獲悉的威脅情報來建立安全模型,取代部署特定產品和外圍系統的防禦。 美國無論是政府機關或民間企業都被捲入了不對稱戰爭-對手是武器精良、準備充分並有嚴密組織的網路敵人。 「駭客只需要攻擊成功一次,但我們必須每次都是成功的」賽門鐵克的總裁deSouza表示。「因此與其專注的在阻擋所有威脅,更好的辦法是使用巨量資料技術偵測侵入行為並消解之」。而在會議中資安專家都肯認至少從理論上來說,以巨量資料技術強化資訊安全是很好的想法。 不過另有其他的說法,金融服務企業LSQ的首席安全及法務主管皮爾遜認為,許多人的電腦紀錄檔和所有的電子裝置都早就被侵入滲透了,這才是問題所在。他表示,目前現存的SIEM(安全性資訊及事件管理)工具可以讓企業聚集來自許多個安全設備的巨量登錄數據整合在同一系統內,但真正的問題是,SIEM工具必須要有能力分析數據並找出關聯性,如此才能偵測到駭客入侵的前兆證據和真實的入侵行為,這和彙整數據是不同的兩件事。許多企業所面臨的問題不是缺乏數據資料,而是要如何為資訊安全的目的建立關聯規則和應用方式,以有效率的方式找出有用的巨量數據並進行分析,和留下可供進行訴訟使用的證據。