紐約州總檢察長Letitia James於2024年1月5日與健康照護服務業者Refuah Health Center, Inc.(下稱Refuah公司)達成和解,主因為該公司遭受勒索軟體攻擊(ransomware attack),約25萬紐約州民個資遭到洩漏。和解協議要求Refuah公司支付共計45 萬美元之民事懲罰金及費用(penalties and costs),且應投資 120 萬美元加強網路安全(cybersecurity)。
Refuah公司主要業務為經營三家醫療機構和五輛行動醫療車(mobile medical vans)。2021 年 5 月,Refuah公司遭到勒索軟體攻擊,網路攻擊者得以近用數千名病人的資料,取得了包含姓名、地址、電話號碼、社會保險號碼、駕照號碼、出生日期、金融帳號、醫療保險號碼等資料。
依據檢察長辦公室的調查顯示,攻擊者之所以得近用這些資料,原因為 Refuah公司未採取適當安全維護措施,包括:未停用不活躍之使用者帳號(inactive user accounts);未定期更換使用者帳號憑證(user account credentials);未限制員工僅得近用其業務所必需之資源和資料;未使用多重要素驗證(multi-factor authentication)以及未加密病人資料。
依據協議內容,Refuah公司同意投資 120 萬美元,用於開發和維護更強大的資訊安全計畫(information security programs),以更妥適地保護病人資料。該協議還要求Refuah公司應:
1.維護全面的資訊安全計畫,以保護消費者資料的安全性、機密性和完整性;
2.實施並持續更新消費者資料近用限制相關政策和程序;
3.遠端近用資源和資料應使用多重要素驗證;
4.定期更新近用資源和資料的憑證;
5.至少每半年進行一次稽核,確保使用者僅近用其業務所必需之資源和資料;
6.對所有儲存或傳輸的消費者資料進行加密;
7.實施控制措施,監控和記錄公司網路和系統的所有安全和操作活動;以及
8.制定、實施和持續更新全面的事故應變計畫。
Refuah公司還須向州政府支付共計45 萬美元之民事懲罰金及費用,其中 10 萬美元將在該公司投入 120 萬美元開發和維護其資訊安全計畫後,得暫緩支付。
在網路泡沫化之後,曾經在九○年代紅極一時的資金投資機構 -- 創業投資 (Venture Capital) 也歷經了前所未有的低潮。創業意願的低落、股市的低迷,使得創投在投資目標的選擇與投資的回收上,都面臨很大的瓶頸。 然而近期以來,在美國,一股對創投支撐的力道,正逐漸成形。這股力量正是來自於各州的政府。目前在美國,除了六個州之外,各州的政府均積極投入創投產業,希望透過創投的中介功能,發展產業。各州政府經由創投發展的產業,主要有生技、醫療設備、軟體、電信、能源、半導體與網路等。 各州政府希望透過創投,發展當地的產業,並提供就業機會。在這波的潮流之下,四十四個州所支持的 151 支創投基金,已為創投業者帶來一股新的希望。
美國醫療保健領域對新興資料儲存系統理論「資料湖泊」(Data Lake)的應用在現今資訊流通快速蓬勃發展的時代,巨量資料(Big Data)帶來效率與生產力等龐大效益已無庸置疑。相較於將資料以「資料倉儲」(Data Warehouse)模式儲存,「資料湖泊」(Data Lake)被廣泛視為巨量資料快速演進的下一步。 美國的醫療保健領域為因應巨量資料發展並提升醫療保健系統的透明度與有責性,美國醫療保險與補助中心(Centers for Medicare & Medicaid Services, CMS)於2013年底建立CMS虛擬研究資料中心(Virtual Research Data Center, VRDC),讓研究員能夠以安全有效率的方式取得並分析CMS的龐大醫療保健資料。此種資料倉儲模式會對進入的資料預先分類,並整合為特定形式以指導後續分析的方式。缺點在於為讓資料更易於分享,會進行「資料清理」(data cleaning)以檢測及刪除不正確資訊並將其轉換成機器可讀取格式,各資料版本會被強制整合為特別形式,但資料清理和轉換的過程會導致明顯的數據流失,對研究產生不利的限制。有鑑於此,為更有效益的應用巨量資料,Pentaho首席技術官James Dixon提出新的資料儲存理論—資料湖泊(Data Lake),此概念於2011年7月21日首先被討論於美國《富士比》雜誌中,目前在英美國家公部門和民間企業間已被熱烈討論。 與Data Warehouse最大不同在於Data Lake可包含「未被清理的資料」(unclean data),保持其最原始的形式。故使用者可取得最原始模式的資料,減少資源上處理數據的必要,讓來自全國各政府機關的資料來源更易於結合。Data Lake主要有四點特性:1.以低成本保存巨量資料(Size and low cost)2.維持資料高度真實性(Fidelity)3.資料易取得(Ease of accessibility)4.資料分析富彈性(Flexible)。儲存超過百萬筆病患資料的加州大學歐文分校醫療中心(UC Irvine Medical Center)即以Hadoop架構為技術建立了一個Data Lake,該中心能以最原始的形式儲存各種不同的紀錄數據直到日後需要被分析之時,可協助維持資料的來源與真實性,並得以不同形式的醫療數據進行分析項目,例如患者再住院可能性的預測分析。 但相對的Data Lake在安全性和檢視權限上也有一定的風險,尤其是醫療保健領域,因為這意味著病患的資料在個資生命週期裡隨時可被取得,因此資訊的取得應被嚴密控制以維持各層級的安全與保障,在建立安全的Data Lake之前,必須審慎考慮誰有資訊檢視權限以及透過什麼媒介取得Data Lake中的資料等問題。
吃的安心 基改農產品安全性測試系統上路自從1994年第一種基因改造(Genetically Modified , GM)農產品~番茄在美國上市後,越來越多的GM農產品進入了我們的生活,使得大家越來越注重食用的安全性。行政院農業委員會農業藥物毒物試驗所開發的基因改造農產品安全測試系統於11月正式上路,日後台灣自行研發的GM農產品上市前,可以送到藥毒所檢驗,以確定對人體無害。 國際間對於GM農產品安全性爭議主要有兩個層面:生物安全性(作為食品之安全性)與生態環境安全(對環境的衝擊評估)。整體而言,GM農產品的食用安全評估以過敏性測試最為重要,也就是針對轉殖的DNA基因,測試其外源表現物質(蛋白質)對人體的影響,換句話說:蛋白質是較容易讓人體產生過敏的來源。 藥毒所開發的過敏反應和安全性測試系統,其針對GM農產品的評估方法有三:序列比對(和已知過敏原比對)、消化穩定性(採用人工胃液和腸液分解測試)、動物實驗模式(讓大白鼠直接食用)。相信這套安全測試系統的上路,可讓民眾食用台灣自行研發的GM農產品較為安心。
歐盟公布資料保護相關指令適用意見書由歐盟二十七個會員國資料保護主管機關組成的第二十九條資料保護工作小組(The Article 29 Working Party)最近公布其應適用何國資料保護法規之意見書。 歐盟資料保護指令(EU Data Protection Directive)第四條對於蒐集或處理個人資料所應適用之法規有所規範,依該條規定,機構必須依其成立之國別適用該國資料保護法規;機構若於其他國家裝置設備處理資料,則須遵守設備所在地之法令。 隨著全球化的趨勢與新興科技的發展,目前處理資料機構之運作方式已與當初制定指令時有所不同,許多機構在世界各國設置營運點,向全球各地提供各類型服務,尤其是網際網路的發展,使得遠端服務及在虛擬環境下分享個人資訊更為容易,但同時也增加辨識資料處理所在地之困難度,因此工作小組提出該意見書,希望藉此釐清資料保護指令第四條之適用。 工作小組於該意見書中指出,資料保護指令所指的應適用法規,並非資料控制者(data controller)所在地之法規,而是附屬於該資料控制者並實質進行資料處理之機構的所在地法規。蓋因同一資料控制者可能在數國成立附屬機構,在此種狀況下判別適用法規的標準,應視實際上相關資料處理活動的發生地,亦即處理資料機構所在地。 而針對處理個人資料所使用之設備,工作小組表示,即使處理資料之機構並未擁有設備,而使用該設備處理個人資料時,亦可適用指令第四條之規定,需遵守設備所在地之相關法規;但工作小組同時特別釐清,以電信電纜或郵政服務等方式傳輸資料並不會落入資料保護法規之範疇。