歐盟成員國就《網路團結法》(Cyber Solidarity Act)草案於2024年3月達成臨時協議,目的是為了加強歐盟的團結以及偵測、準備和因應網路安全威脅事件的能力。
歐盟執委會(European Commission)提案的主要目標如下:
(1)提供重大或大規模網路安全威脅事件的偵測和認識。
(2)強化準備、保護重要建設和必要服務。例如醫院和公共設施。
(3)加強歐盟的團結以及成員國之間有一致的危機管理與應變能力。
(4)最後,致力確保公民和企業皆有安全可靠的數位環境。
為了能快速且有效地偵測重大網路威脅,該法規草案建立了「網路安全警報系統」(cyber security alert system),這是一個由歐盟地區的國家和跨國界的網絡樞紐組成的泛歐洲基礎設施,將使用先進的資料分析技術以及時分享資訊,並警告有關跨境網路威脅的相關事件。
該草案亦建立網路緊急機制(cybersecurity emergency mechanism),以增強歐盟對網路安全事件應變的能力,它將包含:
(1)準備行動:包含根據常見的危機情境和方法,測試高度關鍵部門(highly critical sectors)(醫療保健、運輸、能源等)的潛在漏洞。
(2)歐盟網路預備隊:係由經過認證且事先簽約的私人供應商所組成,在歐盟成員國及機構的請求下,對於發生大規模的網路安全事件進行干預及回應。
(3)財政互助:一成員國可以向另一個成員國提供援助。
最後,因應委員會及各國家當局的要求,研議中的法規建立了網路安全事件審查機制,事後對已發生的大規模網路安全事件進行審查、評估、汲取經驗,並提出一份建議報告,從而改善歐盟網路的態勢,以加強歐盟對此些事件的應變能力。
歐盟成員國此次的協議將進一步提高歐洲網路韌性,期能強化歐盟及其成員國在面對大規模網路威脅和攻擊時,能以更有效率的方式進行事前準備、預防以及提升事後從中恢復的能力。
網路安全事件是各國都會遇到的課題,《網路團結法》的發展與相關推動措施值得我們持續追蹤,以作為我國資通安全管理及網路資安事件應變機制之參考方向。
日本環境省因應海洋垃圾、全球暖化等課題於2019年5月31日發表〈塑膠資源循環戰略〉(プラスチック資源循環戦略),在重點戰略之一的減量(Reduce)方面,提出「塑膠袋收費制」措施,擬於2020年7月1日正式上路,經濟產業省則從同年1月6日開始設置可服務企業與消費者的諮詢窗口,也將與相關主管機關合作,致力於塑膠袋收費制內容之公告說明及自行攜帶購物袋之宣導等減少一次性塑膠製容器包裝及產品的使用,並透過尋找其他替代的容器包裝及產品等方式,達到一次性塑膠排放量在2030年前減少25%之目標。 因此經濟產業省產業構造審議會下的塑膠袋收費制檢討工作小組,及環境省中央環境審議會循環型社會部會下的塑膠袋收費制小委員會,自2019年9月至同年12月間召開4次聯合會議,並經過公眾意見程序後,修正《容器包裝再生利用法》(容器包装リサイクル法)的相關省令,並公布〈塑膠製購物袋收費制實施指導方針〉(プラスチック製買物袋有料化実施ガイドライン),供各零售業者參考,以確保塑膠袋收費制的順利施行。
何謂「合作專利分類」?美國專利商標局(USPTO)與歐洲專利局(EPO)簽署協議,合作開發「以歐洲專利分類系統為基礎,並納入兩局分類實務特點」的共同分類系統:「合作專利分類」(Cooperative Patent Classification, CPC)系統,該系統為全球性的專利文件分類系統。USPTO與EPO為促進專利調合化,積極努力並共同合作建立CPC系統,該系統結合了兩局最好的分類作法,為專利技術文件建立一個共同且為國際間相容的分類系統,供專利審查使用。CPC於2013年1月1日宣布正式啟用,EPO開始使用CPC,不再使用歐洲專利分類(ECLA);2015年1月1日,USPTO正式宣告成功由美國專利分類(USPC)轉換至CPC。目前已有超過45個專利局與超過 25,000名審查人員使用CPC作為檢索工具,使CPC成為國際性的分類標準。
FDA發佈人工智慧/機器學習行動計畫美國食品藥物管理署(U.S. Food & Drug Administration, FDA)在2021年1月12日發布有關人工智慧醫療器材上市管理的「人工智慧/機器學習行動計畫」(Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) Action Plan)。該行動計畫的制定背景係FDA認為上市後持續不斷更新演算法的機器學習醫療器材軟體(Software as Medical Device, SaMD),具有極高的診療潛力,將可有效改善醫療品質與病患福祉,因此自2019年以來,FDA嘗試提出新的上市後的監管框架構想,以突破現有醫療器材軟體需要「上市前鎖定演算法、上市後不得任意變更」的監管規定。 2019年4月,FDA發表了「使用人工智慧/機器學習演算法之醫療器材軟體變更之管理架構—討論文件」(Proposed Regulatory Framework for Modifications to Artificial Intelligence/Machine earning (AI/ML)-Based Software as a Medical Device (SaMD) - Discussion Paper and Request for Feedback)。此一諮詢性質的文件當中提出,將來廠商可在上市前審查階段提交「事先訂定之變更控制計畫」(pre-determined change control plan),闡明以下內容:(1)SaMD預先規範(SaMD Pre-Specification, SPS):包含此產品未來可能的變更類型(如:輸入資料、性能、適應症)、變更範圍;(2)演算法變更程序(Algorithm Change Protocol, ACP):包含變更對應之處理流程、風險控制措施,以及如何確保軟體變更後之安全及有效性。 根據「人工智慧/機器學習行動計畫」內容所述,「事先訂定之變更控制計畫」構想被多數(包含病患團體在內)的利害關係人肯認,並於相關諮詢會議當中提出完善的細部建言。FDA將根據收到的反饋意見,於2021年以前正式提出有關人工智慧/機器學習上市後監管的指引草案(Draft Guidance),並持續研究提高演算法透明度、避免演算法偏見的方法。
日本「新產業構造部會」提出2030年「新產業構造願景」日本政府認為IoT、Big Data以及人工智慧等破壞式創新技術的出現,目前世界正處於「第四次工業革命」之重大變革,而究竟IoT、Big Data及人工智慧的發展會對經濟、社會產生什麼程度的影響,公私部門有必要共同對應及討論共同戰略願景。因此,經濟產業省於2015年9月17日在「產業構造審議會」下設置「新產業構造部會」,以公私協力的方式共同策定未來產業願景。 該會議的具體檢討事項包括: 1. 具體變革狀況檢視:IoT、Big Data、人工智慧等技術,究竟會對產業構造、就業結構,以及經濟社會系統具體產生如何的改變。 2. 變革之影響:上述的變化可能創造機會,亦會產生風險。因此,於經濟社會層面要怎麼解決迎面而來的挑戰,是否有可能克服相關限制,亦為應關注的焦點。 3. 把握國際上的動向:上述的機會及風險,各國政府及企業等應對的戰略究竟為何。 4. 日本政府具體之特定處方籤:於上述背景下,日本政府及民間企業,應提出個別之戰略及對應方法。 綜上所述,公私部門應協力做成包含時間進程的「指南針」,最後提出2030年「新產業構造願景(新産業構造ビジョン)」,對將來經濟社會系統進行預測。