韓國公平交易委員會(Fair Trade Commission, FTC)於2023年12月19日宣布將制訂《平臺競爭促進法》(Platform Competition Promotion Act, PCPA),針對市場中大型線上平臺業者,提前認定為具有市場主導地位,禁止提供優惠待遇(preferential treatment)及搭售(tie-sale)等不公平競爭行為,保護小型企業及避免消費者受到大型線上平臺業者壟斷市場的影響。
《平臺競爭促進法》將透過營業收入、使用者數量、市場份額及市場參進障礙等特定條件,認定平臺業者是否具有市場主導地位,被指定具有主導地位的業者則會被禁止從事以下行為:(1)自我偏好行為,禁止平臺業者在平臺上以較競爭者更有利之方式,曝光其本身販售的產品;(2)搭售行為,迫使平臺使用者在購買平臺所提供的產品或服務時,必須同時購買其他產品;(3)限制多棲(multi-homing)或禁止使用者使用其他平臺;(4)要求比其他平臺更優惠的交易條件。
依據韓國《公平交易法》現行法規規定,企業從事不公平競爭行為,最多僅能處以其營業額6%的罰鍰;若於《平臺競爭促進法》制定後,被認定具有市場主導地位的平臺業者從事不公平競爭行為時,將依《平臺競爭促進法》最高可處其營業額10%之罰鍰。平臺業者被委員會指定為具市場主導地位的平臺時,業者仍可在(1)指定前提交意見;(2)指定後提出異議,或以(3)提出行政訴訟等方式保障其權利。
我國公平交易委員會於2022年12月提出數位經濟競爭政策白皮書,內容包含數位經濟下可能面臨的議題及執法立場與方向。近來韓國科技產業與社會經濟發展屢次成為我國相關產業比較對象,未來可持續關注韓國對於跨領域科技產業影響市場公平競爭之治理發展,作為我國因應數位經濟競爭法相關議題之參考基礎。
於2025年,Parallel Advisors的理財顧問Nicole Amore(下稱Nicole)向其前雇主Falcon Wealth(下稱Falcon)提起訴訟,請求法院停止Falcon提起的仲裁程序。 本案源自於2025年2月,Nicole自Falcon離職後隨即加入Parallel Advisors,而同年4月,Falcon向仲裁機構申請仲裁,主張Nicole違反合約中關於離職後禁止招攬公司現有或者潛在客戶的規定,指稱Nicole除了下載或截圖公司客戶資訊至其個人設備外,更在尚未離職時即與客戶聯繫,通知客戶其即將轉任新公司之事。 對此,Nicole則援引《加州商業與職業法》第16600條和第16600.5條規定,主張該等競業禁止及限制招攬的條款為違法。 此類因為顧問移轉任職所引發之客戶資訊移轉爭議,在顧問產業中時有所聞,惟目前法院尚未對本案作出裁定,後續發展值得持續關注。 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)
肯塔基州上訴法院認為,未經當事人同意即使用臉書上之tag功能標示出該當事人,並無違法美國肯塔基州上訴法院於月前駁回一名女子所提出的監護權認定案的上訴。該女子之上訴理由中提到:法院所據以決定監護權之證據之一,乃是未經她同意即被其他人標示出該女子姓名,並放在臉書(Facebook)上供人點閱、瀏覽的照片。但該州上訴法院並不同意這個看法,其在判決中指出:目前並無任何法律要求他人必須先取得該女子之同意後才能對之攝相,並上傳至臉書或其他網站;此外亦無任何法律規定其他人不得將該女子之姓名標示(tag)於這些照片上。 暫撇開其他法律不談,此一案件引人思考之與個人資料保護相關之處至少有二:首先,是關於法律適用的部分,亦即,如本案發生在日後個人資料保護法開始施行後的台灣,則該法第51條第1項(註1)之排除規定是否適用的問題;其二則是法律政策的部分,究竟在這個資訊數位化且易於搜尋的網路時代,為個人或家庭活動目的而毫無設限(例如本案之供不特定人瀏覽)的利用他人之個人資料是否確無為保護個人資料為著眼點之規範必要?(在肯塔基州這個案子裡,此一「無規範」的結果或許是正面的,但在其他的許多狀況,可能並非如此。) 註1:個人資料保護法第51條第1項:「有下列情形之一者,不適用本法規定:一、自然人為單純個人或家庭活動之目的,而蒐集、處理或利用個人資料。二、於公開場所或公開活動中所蒐集、處理或利用之未與其他個人資料結合之影音資料。」
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。
回歸修理/再製造判準?談日本最高裁事件判決