歐盟執委會發布「歐洲風電行動計畫」，支持歐洲風電相關產業之發展
歐盟執委會於2023年10月24日發布「歐洲風電行動計畫（European Wind Power Action Plan）」，以支持歐洲風電相關產業發展並強化其競爭力，同時確保該產業能在綠色轉型的過程中持續扮演關鍵角色，並以此提高整體風電的裝置容量。該計畫要求委員會、成員國和產業應立即採取以下6個方向的行動措施：
（1）透過可預測且快速的許可程序，加速風電的建置
執委會與成員國將共同發布「Accele-RES」倡議，推動許可流程的數位化、許可機關的職員訓練及建立政策指引文件，以及提高許可相關議題之討論層級；並且，鼓勵成員國透過風電承諾（Wind Pledges）、透明的競標時程表和長期的規劃來提高開發專案進度的透明度。
（2）改善風電競標機制的設計
在《淨零產業法（Net-Zero Industry Act）》草案和電力市場設計改革的基礎上，建立更客觀、非歧視性且透明化的風電競標標準，並將目標入法使相關策略具法律約束力。
（3）促進資金的取得
為了擴大對於歐洲風能產業的投融資，歐盟執委會將透過創新基金、歐洲投資銀行（EIB）提供歐盟風電相關產業的資金，以及融資擔保；並利用國家援助（State Aid）規範對歐盟風電供應鏈提供補助。
（4）建立公平且具競爭性的國際環境
為確保風電產業能在公平競爭的環境中順利營運，歐盟執委會將密集監管可能有利於外國業者的不公平貿易行為，並將持續利用貿易協定促進歐盟業者進入外國市場，同時推動風電產業的規格標準化。
（5）培育產業技能
建立「大規模技能合作夥伴關係（Large scale skills partnerships）」以及透過《淨零產業法》推動「淨零產業技能學院」，培訓風電產業技術人才，包含針對青年、婦女與長者的職能培育計畫，以及勞工技能提升與再培訓計畫，因應積極的氣候目標以及市場規模快速擴張所創造之人力需求。
（6）鼓勵產業投入與成員國的承諾
歐盟執委會將與成員國和風電產業共同制定歐盟風能憲章（EU Wind Charter），促進更多風電利害關係人參與締約，擴大憲章適用對象，以建立歐洲風電產業能保持競爭力的優良環境。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
顧典晉
副法律研究員 編譯整理
Commission sets out immediate actions to support the European wind power industry, European Commission, Oct. 24, 2023, https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_23_5185 (last visited Dec. 4, 2023)
European Wind Power Action Plan, European Commission, Oct. 24, 2023, https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/PDF/?uri=CELEX:52023DC0669 (last visited Dec. 4, 2023)
顧典晉，〈歐盟執委會提出《淨零產業法》草案，促進歐盟淨零技術的發展〉，資策會科法所法律要聞，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=64&tp=1&d=8984（最後瀏覽日：2023/12/4）。
歐洲網路暨資訊安全局(European Union Agency for Network and Information Security, ENISA)於2017年11月20號發布了「重要資訊基礎設施下智慧聯網之安全基準建議」。該建議之主要目的乃為歐洲奠定物聯網安全基礎，並作為後續發展相關方案與措施之基準點。 由於廣泛應用於各個領域，智慧聯網設備所可能造成之威脅非常的廣泛且複雜。因此，了解該採取與落實何種措施以防範IOT系統所面臨之網路風險非常重要。ENISA運用其於各領域之研究成果，以橫向之方式確立不同垂直智慧聯網運用領域之特點與共通背景，並提出以下可以廣泛運用之智慧聯網安全措施與實作: (一) 資訊系統安全治理與風險管理 包含了與資訊系統風險分析、相關政策、認證、指標與稽核以及人力資源相關之安全措施。 (二) 生態系管理 包含生態系繪製以及各生態系的關聯。 (三) IT安全建築 包含系統配置、資產管理、系統隔離、流量過濾與密碼學等資安措施。 (四) IT安全管理 帳戶管理與資訊系統管理之相關安全措施。 (五) 身分與存取管理 有關身分確認、授權以及存取權限之安全措施。 (六) IT安全維護 有關IT安全維護程序以及遠端存取之安全措施。 (七) 偵測 包含探測、紀錄日誌以及其間之關聯與分析之安全措施。 (八) 電腦安全事件管理 資訊系統安全事件分析與回應、報告之資安措施。
智慧城市－美國最新政策發展美國政府在2015年9月14日發布，將投入超過1.6億美元（約台幣50億元）於新的「智慧城市計畫」（Smart Cities Initiative）。透過中央政府的研究，以及全美國超過二十個城市的合作，來共同著手城市主要面臨的問題，包含：減緩交通阻塞、對抗犯罪問題、促進經濟成長、對於氣候變遷影響的管理、改善城市服務的遞送問題等。此戰略主要有四個策略方案：（一）創造「智慧聯網」應用的試驗平台，並發展新的多部門合作模式；（二）致力於城市科技相關的活動，並打造城市之間的合作；（三）善用現有的中央政府資源；（四）追求國際間合作。 而在十月份，美國白宮公佈由國家經濟委員會（National Economic Council）與國家科學與技術政策辦公室（Office of Science and Technology Policy）共同完成的「美國創新戰略」（A Strategy for American Innovation）中，明確地指出美國國家的突破重點領域為：解決國家及全球性的挑戰（Tackling Grand Challenges）、精密醫療、健康照護、先進的運輸工具、智慧城市、乾淨能源與能源效率、教育科技等面向。此戰略報告係延續美國白宮於2011年，由相同組織單位所完成的「美國創新戰略－確保經濟發展與繁榮」（A Strategy for American Innovation – Securing Our Economic Growth and Prosperity），其中列舉出國家的目標政策為：能源改革、生物科技、太空探索、醫療健康與教育科技。相較下，十月份甫公佈的美國「創新戰略」則更明確的將「智慧城市」之發展設為重點政策。 美國政府將投入協助芝加哥（Chicago）「科技計畫」（Tech Plan）中的子計畫－「城市感測器專案」（Array of Things, AoT），發展當地下一代智慧聯網的基礎設施，包括運用內建Wi-Fi的感測器裝置路燈，使其能夠有照明的基本功能外，還能蒐集諸如人潮流量、天氣、濕度、空氣品質、亮度、聲音大小等數據。 在此戰略推動之下，美國主要之智慧城市發展的實例，如匹茲堡（Pittsburgh）的前導計畫（pilot project），係藉由交通網絡之間的交通號誌整合，得以優化地區性的交通吞吐量，讓平均降低將近百分之二十五的交通時間。另外，在肯塔基州（Kentucky）的最大城市－路易斯維爾（Louisville），利用具有感測功能之哮喘吸入器所蒐集的資料，統整出哮喘發生的「熱點」，以及空氣品質等級等其他環境因素，作為該州政府政策制定參考依據。
開放原始碼組織有意減少授權版本開放原始碼協會（Open Source Initiative，簡稱OSI）的新任總裁Russ Nelson在3月2日提出了一項新的提案，希望解決一項重大的問題：開放原始碼授權的擴增問題。亦即，只要符合該組織的10點開放原始碼定義，OSI可提供正式開放原始碼授權（licenses，或稱「許可」）身份。 在寄給開放原始碼社群的一份聲明裡，Nelson表示，新的條款規定：授權不可與既有的授權重覆；必需以清楚、簡單，而容易了解的方式撰寫；以及把個人、專案或組織的名稱通通移至隨附的附件中，以便讓授權書可重複使用。 Nelson在接受專訪時表示，新條款要由OSI董事會通過才可生效。董事會成員已經過過該提案，但還未安排好投票的議程。OSI並不打算取消已經通過的授權認證，Nelson表示。他認為，推出「OSI Gold」升級認證應該可達到同樣的效果。他進一步表示，新的條款是否能夠有效減少授權數量，還要看執行是否有力。
強化AI安全防線：八國連署AI與機器學習供應鏈風險管理指南日本國家網路安全辦公室（国家サイバー統括室）於2026年3月5日，代表日本連署了「AI、機器學習供應鏈風險與緩和措施」（Artificial intelligence and machine learning Supply chain risks and mitigations）之國際文書（下稱本文書），並公布本文書內容。本文書是由隸屬於澳洲訊號局（Australian Signals Directorate，簡稱ASD）之澳洲網路安全中心（Australian Cyber Security Centre，簡稱ACSC）主導訂定，主要針對有導入或開發 AI、機器學習系統與元件等需求的組織，揭示其可能存在供應鏈風險與提升整體網路安全之重要性，並就AI開發或採購階段，組織應留意相關風險與可採行之緩和措施。有關連署國家，除了日本與澳洲以外，也包括加拿大、紐西蘭、韓國、新加坡、英國與美國等共八個國家皆已完成連署。 本文書內容強調組織於管理 AI、機器學習等風險時，應將 AI 供應鏈視為整體網路安全戰略的一環，同時評估產品或服務之整體生命週期風險，不應著重於單一技術，而是組織需要掌握整體供應鏈的全貌，包括特定關係事業者、活用AIBOM（AI物料清單，主要用來記錄AI模型相關資產與資訊，提供快速定位與管控AI問題模型功能）或SBOM（軟體物料清單，主要記錄軟體相依元件，用於漏洞管理與供應鏈透明度）、意識到是否已針對AI、機器學習系統可能帶來的風險，進行漏洞管理，以及針對AI、機器學習系統所導致之網路安全事件建立應處機制等。 本文書將AI、機器學習供應鏈風險大致區分為五類：AI 數據、機器學習模型、AI 軟體、AI 基礎設施（含硬體），以及第三方服務，本文書指出AI、機器學習應用於供應鏈時可能產生之風險，其中包括數據品質不良、資料受竄改、模型遭植入惡意程式碼、軟體元件複雜導致難以保證其安全、硬體與韌體擴大攻擊面，以及導入第三方服務致使供應鏈產生弱點等。 此外，本文書也針對各類風險提出可行的因應方法，例如： 1.數據面：需做標準化搜集、外部資料檢疫、資料前處理與完整性驗證。 2.模型面：需從可信來源取得透明模型，實施性能驗證與惡意程式偵測。 3.軟體面：需做完整性驗證、元件審核，並透過 SBOM 掌握已知弱點。 4.硬體面：需確認設備無惡意內容，並在網路中適當分區。 5.第三方服務面：需持續評估與監控供應商的資安實務與脆弱性管理。 總結來說，日本已意識到國家網路安全治理下，針對AI、機器學習的安全，不單是模型安全，而是涉及整體性供應鏈安全。日本藉由與他國連署國際文書，不僅強化國際合作，同時建立供應鏈網路安全共識，因應AI對於國家供應鏈之網路安全挑戰，從資料、模型、軟體、硬體到第三方服務等視角提出具體因應方法，作為全面提升國家整體網路安全環境之參考指引。日本透過強化與他國合作，提升國家網路安全治理之作法，值得我國未來借鏡參考。