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。
微軟(Microsoft)宣佈又與Linux銷售商簽署,本次合作對象為Linspire公司,而該公司先前曾受到微軟的商標侵權指控。 這兩家公司曾於2004年達成合解,Linspire答應停止使用Lindows一名稱,而微軟為此支付了2千萬美元。Linspire還獲准使用Windows Media的程式碼,並解決了微軟的商標侵權指控問題。 根據達成之協議,兩方將在包括即時通訊(Instant Messaging)和網路搜尋(Web Search)在內的多個領域展開密切合作。對於購買Linspire付費版的用戶將得到相同的法律保障,以規避任何微軟可能對其採取針對Linux桌面軟體的法律行動。但Linspire未計畫在其免費的Freespire產品中提供微軟的技術,以及任何專利保障。 先前微軟曾表示,在Linux系統上的保護行動已成為其最近一系列“交互授權”合約的一部分,如其與LG、三星(Samsung)和Fuji Xerox簽署的一些專利權交易協定。微軟智權總監David Kaefer表示:「這些協議表明,微軟和眾多Linux供應商正為雙方作業系統間能架起一座橋樑而努力不懈」。這些公司並未在協議裏提及商業利益問題,但Kaefer表示:「很顯然,雙方同時都希望在此協商中獲利」。 協議中,Linspire將把微軟的Live Search作為其Linspire產品的預設搜尋引擎,並將獲准繼續使用包括Windows Media 10程式碼在內的Windows Media技術。 微軟還將准許Linspire在其即時通訊工具中使用其部分字體和IP語音技術,而Linspire也將加入Office 2007的XML檔案格式及OpenDocument格式轉換的研發團隊。
“.cn”網域名稱爭議處理規則修正中國網路資訊中心( Chinese Internet Information Network, CINIC )日前修改其網域名稱爭議處理規則,嘗試在商標持有人與網域名稱註冊人權益間取得一平衡。新修正的規則已於今( 2006 )年 3 月 17 日正式生效,將使商標持有人更難取得相同或近似的網域名稱。 新修正規則將不再適用已註冊網域名稱超過 2 年的域名,對於此類案件爭端解決的途徑將僅能循法院管道處理。此將導致商標持有人將定期注意搶註網域者(俗稱網路蟑螂)之行為,並對註冊不到 2 年之域名提起申訴。 先前的網域名稱爭議處理規則將註冊人「註冊域名乃為求移轉並取得不當利益」的行為視為惡意,在是該案件中 CINIC 會將該域名移轉與申訴人。而新修正的規則即要求申訴人必須證明註冊人已移轉該域名與申訴人或申訴人之競爭者。 新修正規則亦要求註冊人若能證明以下事項,則得主張其註冊有正當權利: •註冊人已基於善意使用該域名提供商品或服務; •該域名已透過使用而使社會大眾對其產生一定信賴;或 •在無企圖混淆消費者以獲取商業利益的前提下,基於商業或非商業理由合法使用。
何謂防禦型聯盟(Defensive Patent Aggregator)?其是否為NPE的重要類型?防禦型專利聯盟係為NPE之一種重要類型,主要以抵制NPE侵擾為出發點,防禦型聯盟儘可能搶先攻擊型如NPE者去進行專利的授權或購買,加入防禦型聯盟者則可付出比與NPE進行和解所支付費用較少的金錢,成員其會員以取得不被NPE侵擾的地位。 NPE中屬於防禦型聯盟(Defensive Patent Aggregator)者,RPX(Rational Patent)之運作模式常可作為主要類型化參考對象之一。RPX為上市公司,其主要核心業務在於「緩和其會員被訴之可能」。RPX取得專利之資金主要來自會員年費,而各會員可取得RPX所有專利之「授權」,而收費結構不當然等於獲取專利之成本之分攤,以使會員已低於一般訴訟和解、或取得爭議專利等更為低的代價來防止被訴。在此同時,RPX本身也不會對他人起訴。 RPX所提供的防禦性聯盟策略,先行於其他NPE取得前那些潛在「危險性」的目標專利,甚至有可能向NPE取得專利,必要時,直接於訴訟仍在進行之時去取得專利。而在防禦以外,如其他非會員向會員起訴,會員也可以以RPX所有之專利進行反訴。 目前RPX會費在6萬5千美元至6900萬美元之間,依照會員本身營運規模之不同定之,但「會費等級」(rate card)會自加入之初鎖定不再更動,實際每年繳交費用則可能依據RPX所取得的所有專利價值增加而上昇 。而除此主要運作模式外,RPX也運用其廣泛取得專利之經驗,提供個別企業服務服務,得以較低的躉售價格取得專利(Syndicated Acquisitions),反之企業自行購買專利可能需要付出較高的「零售」價格 RPX的運作模式對於加入成為其「會員」者有兩項優勢:第一,減少「專利蟑螂」可取得的專利數量;其次,因可理解為全體會員合力進行防禦型專利取得故能減低這些專利取得之成本。
英國教育部《保障兒童在教育領域之安全2026》納入AI深偽影像,強調AI過濾機制及校方審查義務英國教育部(Department for Education,以下簡稱DfE)於2026年7月7日更新《保障兒童在教育領域之安全2026》(Keeping children safe in education 2026,下稱KCSIE 2026),將「生成式AI」納入學校之兒少保護與網路安全體系,供英國幼稚園至大學等學校參考,以保障及促進18歲以下兒童及青少年之福祉。此文件性質為不具強制力之指引,自同年9月1日起生效。以下簡要介紹《KCSIE 2026》重點。 《KCSIE 2026》建議除有正當理由,否則校方應遵循以下: 1.政策面,學校應將網路安全管理方法列入校內既有兒少保護政策中,如當學生使用AI生成具傷害性之內容(AI深偽照片、影片等)時,校方應啟動關於影像濫用的兒少保護程序。 2.系統管理面,建議學校應建立適當的過濾與監控系統(filtering and monitoring systems),每年至少應審查一次過濾系統之功能是否正常運作。 由校內人員組成之高級管理團隊(Senior Leadership Team, SLT)成員主導審查,以及由校方指定的一名或多名安全保護主管(Designated Safeguarding Lead, DSL)與IT人員從旁協助。審查重點除應確保過濾功能正常,亦應確保工作人員理解相關規定並知道向上通報事件之方式,並應留存相關審查紀錄。 建議學校除此份文件外,亦應參考英國DfE發布之《生成式AI產品安全標準》(Generative AI: product safety standards),評估AI工具是否符合教育領域的過濾與監控需求。 3.人員面,建議教職員的入職培訓以及每年至少一次兒少保護新知培訓中,應考量網路安全與學校的兒少保護政策並加以整合。 關於前文提及英國DfE於2026年1月更新之《生成式AI產品安全標準》,此文件性質同為不具強制力之指引,其提出11項安全標準供教育科技開發商、學校及學院供應商規劃與評估其生成式AI產品,包含:智慧財產權、隱私與資料保護、認知發展、心理健康及過濾機制等項目。其中,「智慧財產權」,主要提到除取得著作權人同意,否則AI產品不應儲存「輸入的資料」,亦不應將「輸入的資料」用於任何商業用途,包含但不限於作為訓練資料、產品開發。「隱私與資料保護」包含如:AI生命週期中應進行資料保護影響評估,若未確認合法依據,不得蒐集、儲存、分享或使用個人資料於任何商業目的,包括用於訓練與微調模型。「過濾機制」係指學校應確保採購之AI產品具過濾功能,可有效防止使用者(學生)接觸不當的內容。 由前文可得知,學校導入AI工具,不宜只評估AI功能之便利性,也應確認是否二次利用輸入之資料、資料傳輸至何處、具資料存取權限的人員範圍,以及是否具備過濾機制,並採取因應措施,如教職員培訓等。 臺灣教育領域導入生成式AI時,可參考此思維,於採購及委外開發流程,要求供應商揭露資料流向、限制二次利用(如用於訓練與微調模型)並保留系統操作紀錄,再由校方建立權限設定、過濾機制及事件應變制度,使教育AI的創新應用奠基於可追溯、可管控的資料管理基礎。 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://keid.nat.gov.tw/tips/)