美國德克薩斯州承認針對紙本文件的遠端墨水公證為法定線上公證方法
美國《德克薩斯州政府法（Government Code），以下簡稱政府法》的第406節「公證人、契約證明人（Notary Public; Commissioner of Deeds）」相關修正案於2024年1月1日正式生效，旨在針對該節的第406.101分節以下的線上公證相關規範，透過擴充線上公證要件，使遠端墨水公證（Remote Ink Notarization, RIN）成為法定線上公證方法，並明定相關程序要求，確保遠端墨水公證機制的安全性。
針對遠端墨水公證，依照美國土地產權協會（American Land Title Association, ALTA）提出的定義，係指文件透過影音媒體平台進行遠距公證，且無須經過多因子驗證。針對遠端墨水公證，雖然在新冠肺炎（COVID-19）流行期間，曾透過州長行政公告方式，承認在滿足指定條件下，得使用遠端墨水公證方式，進行交易，而本次修法則透過修正現有法規，以達到允許進行遠端墨水公證，且同時維持法定電子公證制度的安全架構。
本次修法內容如：
1.定義文件可包含實體及電子文件。
2.針對經電子公證的實體文件，承認委託人及公證人分別得使用實體符號（tangible symbol）及符合法定要求的辦公室印章，進行簽署。
3.強調電子公證應留存之紀錄內容，並非電子文件，而應留存文件的類型、標題及描述等規定。
跨境或電子交易已逐漸成為主流交易方式，而透過現行電子公證制度，雖然能夠強化電子或實體文件的可信性，惟公證制度實際上僅能針對公證當下的文件內容，提供擔保效力。若企業需要確保在公證前，相關文件內容未經偽變造，則必須在文件生成後落實適當資料管理措施。與此同時，公證人基於法規要求，對於經公證的電子、書面文件或公證紀錄等，負有法定保存或保密義務。若相關文件或紀錄發生外洩、外流等問題時，公證人除須負擔契約損害賠償責任外，甚至可能被科以刑責。因此，不論企業或公證人均可參考「重要數位資料治理暨管理制度規範（Essential Data Governance and Management System，簡稱EDGS）」，建立系統性的資料管理機制或強化既有管理機制，避免發生資料偽變造或外洩等問題。
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梁景濠
副法律研究員 編譯整理
NOTARIZATION TYPES AND TERMINOLOGY, https://www.alta.org/media/pdf/advocacy/alta-notarization-types-and-terminology.pdf (last visited March 27, 2024).
BILL ANALYSIS, https://capitol.texas.gov/tlodocs/88R/analysis/html/SB01780S.htm (last visited March 27, 2024).
Bill Text: TX SB1780 | 2023-2024 | 88th Legislature | Enrolled, https://legiscan.com/TX/text/SB1780/id/2809168 (last visited March 27, 2024).
當含有大量個人敏感性特質個資之郵件不小心發送到陌生人的電子信箱時，將可能對當事人帶來無法預估的損害。加拿大隱私委員Daniel Therrien在國際隱私日時（1/28）提醒各企業，不要忽略隱私控管工作對企業競爭力帶來之影響。然這樣的理念不僅僅只適用在大型的企業，加拿大有98%的企業員工少於100人，對於這些成千上萬的小規模企業而言更是重要。 Daniel Therrien說：「我能理解資源有限的小規模企業每天面臨高壓的業務需求，但就相關反饋資料顯示，加拿大當地居民較傾向與具有良好隱私實踐工作之企業進行交易。」因此，良好的隱私實踐工作不僅是有助於消費者，更可協助企業符合加拿大個人資料保護與電子文件法（Personal Information Protection and Electronic Documents Act）之規定。 為協助小規模企業採取積極措施，以保障消費者資料及隱私不被外洩，提高競爭力，加拿大提供相關關鍵步驟供企業參考：(1)不逾越產品或服務目的之資料蒐集；(2)提供顧客清晰易懂之隱私權政策，以便顧客了解資料為何被蒐集，及如何處理、利用；(3)了解蒐集哪些資料、資料儲存期間及方式、有權限接觸之人及刪除方式； (4)對員工進行隱私保護教育訓練；(5)除非必要，否則請避免蒐集如健康狀況、財務資訊等具敏感性之資料；(6)企業應設置窗口或指定專人，針對顧客權利主張或提出與隱私有關之疑問時進行回應。
美政府將加強對抗盜版與仿冒美國歐巴馬政府在6月22日公布一份範圍廣泛的智慧財產執法聯合策略計畫（Joint Strategic Plan on Intellectual Property Enforcement），目的是希望協同聯邦各部門增強有關智慧財產權的執法力度，以打擊美國境內與境外盜版與仿冒日益嚴重的問題。 智慧財產執法協調員（Intellectual Property Enforcement Coordinator, IPEC）Victoria Espinel在報告前言指出，打擊仿冒和盜版需要聯邦強而有力的反應；作為全球創新領導者的美國已因為有些國家未能依照法律規定或國際條約來執法或採取不利美國之產業政策而被傷害。此計畫提出33個執法策略行動項目（enforcement strategy action items）來加強智慧財產執法，包括增加執法政策透明度以及美國境內、外執法行動的分享與報導、確保政府各層級間的執法效能與協調、加強美國智慧財產權的國際執法、確保安全的供應鏈以杜絕侵權產品輸入美國等。 舉例而言，該計畫非常關注外國網站線上侵權(online piracy)的問題，認為網際網路不應成為犯罪行為的工具，強調美國政府必須和外國政府、國際組織以及私部門共同合作對抗，並鼓勵內容擁有者（content owners）、ISP業者、廣告經紀商（advertising brokers）、付款處理業者（payment processors）和搜尋引擎業者在尊重合法競爭、言論自由與個人穩私之下，彼此合作謀求實際解決方案。根據報導，盜版已造成美國的影視業年度損失205億美元產值、工作者年度短少55億美元的收入、也減少了原本可帶來多於14萬個的工作職缺，結果使美國年度稅收短少了8.37億美元。
美國國家公路交通安全管理局公布車輛網路安全最佳實踐，呼籲業界遵循美國國家公路交通安全管理局（National Highway Traffic Safety Administration, NHTSA）於2022年9月9日公布2022年最新版本之當代車輛網路安全最佳實踐（Cybersecurity Best Practices for the Safety of Modern Vehicles），強化政府對先進聯網車輛網路安全之把關。 文件將網路安全實踐項目區分為「一般網路安全最佳實踐」及「車輛技術網路安全最佳實踐」兩塊，前者主要為公司整體組織網路安全文化與監管機制之建立；後者則偏重於技術性的建議內涵。 「一般網路安全最佳實踐」共有45項要點，核心概念為：公司應訂定明確的網路安全評估程序，由領導階層負責相關監督責任，定期執行網路安全之風險評估及第三方公正稽核，並對其所發現之風險弱點採取保護措施並持續監控，同時應妥善保存所有網路安全相關之紀錄文件，並鼓勵與車輛同業聯盟彼此分享學習經驗。對於組織成員應適當提供網路安全教育訓練。於產品設計時，應將產品使用者、售後服務維修商，以及可能的外接式電子設備所帶來之風險一併納入安全設計考量。 「車輛技術網路安全最佳實踐」共有25項，核心理念為：對於產品開發人員，應建立存取權限管理，避免有心人士濫用權限。產品所使用的加密技術應隨時更新，若車輛具備診斷功能，應慎防遭到不當利用，且應防止車輛所搭載之感測器遭到惡意干擾或改動，感測器所收集到之資料則應能免於網路攻擊或竊取。應特別注意無線網路設備、空中軟體更新（Over-the-air, OTA）以及公司作業軟體所產生之風險漏洞。 本文件屬於自願性質，無法律強制力。但NHTSA期望在現有的車輛產業網路安全標準上，例如國際標準組織與國際汽車工程師協會（International Standards Organization, ISO/SAE International, SAE）先前所訂定的車輛網路安全標準ISO/SAE 21434的基礎前提下，進一步提出政府對車輛網路安全要求的努力。
英國發布人工智慧網路資安實務守則英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」（Code of Practice for the Cyber Security of AI，以下簡稱「實務守則」），目的是提供人工智慧（AI）系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引，以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險，並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施，以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同，因此產生新的資安風險，主要包含以下： 1. 資料投毒（Data Poisoning）：在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料，影響模型訓練結果，導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆（Model Obfuscation）：攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為，以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理，可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令（Indirect Prompt Injection）：藉由輸入經精心設計的指令，使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性，實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段，並針對相關角色提出指導。角色界定如下： 1. 人工智慧系統開發者（Developers）：負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈（Supply chain）：涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則，以確保人工智慧系統的安全性與可靠性： 1. 風險評估（Risk Assessment）：識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理（Data management）：確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用，並採取完善管理措施。 3. 模型安全（Model Security）：在模型訓練、部署和使用階段，均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全（Supply chain security）：確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針，期望各角色能有效落實AI系統安全管控，促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。