新加坡金融管理局發布穩定幣監管架構,以降低金融風險

新加坡金融管理局(Monetary Authority of Singapore, MAS)於2023年8月15日發布穩定幣監管架構,旨在維持金融穩定發展,並將與新加坡幣或十大工業國(G10)貨幣掛勾之單一貨幣穩定幣(single-currency stablecoins, SCS)納入監管,確保穩定幣的安全可靠。符合監管規範之穩定幣發行人,可向MAS申請標註為「MAS監管之穩定幣(MAS-regulated stablecoins)」,有助於區分其他不受政府監管之數位支付代幣(digital payment tokens),以保障穩定幣持有人權益及降低金融穩定之潛在風險。

依據本監管架構,穩定幣發行人需遵循的監管要求包括:(1)價值穩定性,穩定幣儲備資產須遵守其構成、估值、託管與審計方面的要求,以維持價值穩定性;(2)資本,發行人必須維持最低資本與流動資產,以降低破產風險;(3)贖回,持有人可在發行人收到贖回請求後5個工作天內,以穩定幣面值贖回;(4)資訊揭露,發行人必須向持有人揭露相關重要資訊,包括有關穩定幣價值穩定機制、穩定幣持有人權利以及儲備資產審計結果等資訊。MAS表示,穩定幣若受到適當監理,維持價值穩定,將可成為可信賴的數位交易媒介,開創更多創新的金融科技應用,促進金融穩健發展。

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※ 新加坡金融管理局發布穩定幣監管架構,以降低金融風險, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=9101&no=16&tp=1 (最後瀏覽日:2024/07/06)
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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。

美國聯邦貿易委員會(FTC)持續開鍘違約揭露用戶個資的業者

美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission,FTC)根據《健康違規通知規則》(Health Breach Notification Rule,HBNR),於2023年2月1日和3月2日分別對GoodRx Holdings Inc.公司和BetterHelp, Inc.公司提出擬議命令(Proposed order)。擬議命令指經由行政機關調查案件後提出的改善建議,且經聯邦法院批准後對被調查公司生效。這兩件案例是FTC於2021年後擴大《健康違規通知規則》適用範圍從傳統的健康產業及於網路行業後的首次執法。GoodRx Holdings Inc.公司提供藥物資訊平台與折扣訊息;而BetterHelp, Inc.公司提供遠距醫療服務。兩者在2017到2020年間均向他們的消費者聲明,將妥善保護所蒐集之個資,然而卻轉手將取得個資揭露給Facebook、Snapchat和Google等第三方公司,用來進行目標式廣告的投放。 FTC對GoodRx的擬議命令要求其停止向第三方揭露使用者的個人資料,並處以支付150萬美元的罰鍰。對BetterHelp, Inc.的命令除要求其停止共享使用者的個人資料外,更要求BetterHelp, Inc.向網站的使用者進行退款,退款總額上限高達780萬美元。FTC在擬議命令中建議:涉及敏感性健康資料的事業負責人,除了需要重新檢視目前持有資料的隱私和安全性外,最好能建立一套完整的資料管理流程。流程包括對當事人充分說明蒐集利用目的、取得當事人完整的知情同意、制定完整的個人資料管理及保存銷毀程序、限制員工對資料的存取權限等等。最後也最重要的是要「信守承諾」,這兩個案例中的業者都是違反了自己當初對使用者的承諾,最終才導致被處罰的結果。

印度政府公告個人資料保護法草案

  2018年7月27日印度電子及資訊科技部(Ministry of Electronics and Information Technology, MeitY)公告個人資料保護法草案(Protection of Personal Data Bill),若施行將成為印度首部個人資料保護專法。   其立法背景主要可追溯2017年8月24日印度最高法院之判決,由於印度政府立法規範名為Aadhaar之全國性身分辨識系統,能夠依法強制蒐集國民之指紋及虹膜等生物辨識,國民在進行退稅、社會補助、使用福利措施等行為時都必須提供其個人生物辨識資料,因此遭到人權團體控訴侵害隱私權。最高法院最後以隱私權為印度憲法第21條「個人享有決定生活與自由權利」之保護內涵,進而認為國民有資料自主權,能決定個人資料應如何被蒐集、處理與利用而不被他人任意侵害,因此認定Aadhaar專法與相關法律違憲,政府應有義務提出個人資料專法以保護國民之個人資料。此判決結果迫使印度政府成立由前最高法院BN Srikrishna法官所領導之專家委員會,研擬個人資料保護法草案。   草案全文共112條,分為15章節。主要重點架構說明如下: 設立個資保護專責機構(Data Protection Authority of India, DPAI):規範於草案第49至68條,隸屬於中央政府並由16名委員所組成之委員會性質,具有獨立調查權以及行政檢查權力。 對於敏感個人資料(Sensitive personal data)[1]之特別保護:草案在第4章與第5章兩章節,規範個人與兒童之敏感個人資料保護。其中草案第18條規定蒐集、處理與利用敏感個人資料前,必須獲得資料主體者(Data principal)之明確同意(Explicit consent)。而明確同意是指,取得資料主體者同意前,應具體且明確告知使用其敏感個人資料之目的、範圍、操作與處理方式,以及可能對資料主體者產生之影響。 明確資料主體者之權利:規範於草案第24至28條,原則上資料主體者擁有確認與近用權(Right to confirmation and access)、更正權(Right to correction)、資料可攜權(Right to data portability)及被遺忘權(Right to be forgotten)等權利。 導入隱私保護設計(Privacy by design)概念:規範於草案第29條,資料保有者(Data fiduciary)應採取措施,確保處理個人資料所用之技術符合商業認可或認證標準,從蒐集到刪除資料過程皆應透明並保護隱私,同時所有組織管理、業務執行與設備技術等設計皆是可預測,以避免對資料主體者造成損害等。 指派(Appoint)資料保護專員(Data protection officer):散見於草案第36條等,處理個人資料為主之機構、組織皆須指派資料保護專員,負責進行資料保護影響評估(Data Protection Impact Assessment, DPIA),洩漏通知以及監控資料處理等作業。 資料保存之限制(Data storage limitation):規範於草案第10條與第40條等,資料保有者只能在合理期間內保存個人資料,同時應確保個人資料只能保存於本國內,即資料在地化限制。 違反草案規定處高額罰金與刑罰:規範於草案第69條以下,資料保有者若違反相關規定,依情節會處以5億至15億盧比(INR)或是上一年度全球營業總額2%-4%罰金以及依據相關刑事法處罰。 [1]對於敏感個人資料之定義,草案第3-35條規定,包含財務資料、密碼、身分證號碼、性生活、性取向、生物辨識資料、遺傳資料、跨性別身分(transgender status)、雙性人身分(intersex status)、種族、宗教或政治信仰,以及與資料主體者現在、過去或未來相連結之身體或精神健康狀態的健康資料(health data)。

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