歐盟金融監管機構共同建議強化現行之永續金融揭露規則
為促進綠色轉型並提高對投資人之保護，歐洲銀行監理機關（European Banking Authority, EBA）、歐洲保險與職業年金監理機關（European Insurance and Occupational Pensions Authority, EIOPA）及歐洲證券與市場監理機關（European Securities and Market Authority, ESMA）於2024年6月18日針對永續金融揭露規則（Sustainable Finance Disclosure Regulation），向歐盟執委會（European Commission）發布共同意見。
現行的永續金融揭露規則於2019年制定並於2021年生效，其目的在提高金融產品服務的 ESG 揭露透明度和標準化，透過要求金融市場參與者提供可靠且可比較的 ESG 資料，使投資者能夠做出更明智的投資決策，引導投資人重視環境與永續議題。現行的永續金融揭露規則係以「商品標籤」之方式揭露金融商品資訊，但共同意見中認為此標籤制度並未提供明確標準或門檻，使投資人無法充分了解為何特定商品具有永續性，導致漂綠（greenwashing）及相關投資風險。
因此，本次共同意見向執委會建議，執委會應建立投資人易於理解且具有客觀標準之金融商品類別，解決上述資訊落差疑慮。共同意見建議，金融機構可採用「永續（sustainable）」與「轉型（transition）」兩項金融商品類別。以下簡介共同意見就兩項金融商品類別提供之建議：
一、永續類別
永續類別係指金融商品投資於已達到環境或社會永續門檻之經濟活動或資產。共同意見提及，執委會或可考慮將永續類別再拆分為環境永續類別與社會永續類別；但若拆分兩項類別，可能必須注意目前環境永續與社會永續兩項類別得參考之指標發展程度不一，未來在訂定門檻時如何確認相關指標需進一步討論。
二、轉型類別
轉型類別係指金融商品投資於尚未達到環境或社會永續門檻，但未來將逐步提高其永續性以達到永續類別門檻之經濟活動或資產。共同意見建議，執委會於訂定轉型類別之門檻時，應參考經濟活動分類標準之關鍵績效指標、轉型計畫、商品減碳路徑及減緩主要不利影響之措施等因素。
目前執委會正評估利害關係人意見及永續金融揭露規則實施經驗，作為改善歐盟永續金融制度之依據，因此共同意見亦建議，執委會應先進行消費者調查，再著手後續規則修訂，方能達到制度優化之成果，保障投資人權益及永續發展。
- EUROPEAN BANKING AUTHORITY, EUROPEAN INSURANCE AND OCCUPATIONAL PENSIONS AUTHORITY & EUROPEAN SECURITIES AND MARKETS AUTHORITY [ESA], Joint ESAs Opinion on the Assessment of the Sustainable Finance Disclosure Regulation (SFDR) (2024)
- ESAs Propose Improvements to the Sustainable Finance Disclosure Regulation, EUROPEAN SECURITIES AND MARKETS AUTHORITY
林孝哲
法律研究員 編譯整理
EUROPEAN BANKING AUTHORITY, EUROPEAN INSURANCE AND OCCUPATIONAL PENSIONS AUTHORITY & EUROPEAN SECURITIES AND MARKETS AUTHORITY [ESA], Joint ESAs Opinion on the Assessment of the Sustainable Finance Disclosure Regulation (SFDR) (2024), https://www.esma.europa.eu/sites/default/files/2024-06/JC_2024_06_Joint_ESAs_Opinion_on_SFDR.pdf (last visited July. 15, 2024).
ESAs Propose Improvements to the Sustainable Finance Disclosure Regulation, EUROPEAN SECURITIES AND MARKETS AUTHORITY, https://www.esma.europa.eu/press-news/esma-news/esas-propose-improvements-sustainable-finance-disclosure-regulation (last visited July. 15, 2024).
ESAs Propose New SFDR Classification System, JD SUPRA, https://www.jdsupra.com/legalnews/esas-propose-new-sfdr-classification-3873390/ (last visited July. 15, 2024).
美國參議院於2021年6月8日通過《2021年美國創新暨競爭法案》（the United States Innovation and Competition Act of 2021, USICA），是一項重大支出的全面性法案，批准了2500億美元於未來五年投入科學研究，旨在提振美國科技研發核心能力，並藉此因應中國的挑戰。 該法案分為六大部分： 《晶片製造法與5G等無線技術應用》（CHIPS Act and ORAN 5G Emergency Appropriations） 《無盡邊疆法》（Endless Frontier Act） 《2021戰略競爭法》（Strategic Competition Act of 2021） 《國土安全與政府事務委員會相關條款》（Homeland Security and Government Affairs Committee Provisions） 《2021回應中國挑戰法》（Meeting the China Challenge Act of 2021） 其他（如：教育與醫學研究競爭力與安全、司法委員會）。 其內容包括提撥520億美元支援半導體產業、15億美元支援5G供應鏈生產與技術研發，同時防範關鍵技術外洩，並透過與國內外民間、外國政府合作推動半導體、人工智慧、通訊、能源與生物技術等領域的基礎研究與創新，提供多種獎勵措施。 同月28日眾議院則提出自己版本以取代USICA並加以通過，分別是《美國國家科學基金會未來法案》（National Science Foundation for the Future Act）以及《美國能源部未來科學法案》（Department of Energy Science for the Future Act），預計在未來五年撥款1280億美元，供美國國家科學基金會（NSF）與能源部（DOE）提升研發能力。 參眾兩院意見分歧而需再展開協商，預計於今年9至10月間於兩院協商委員會通過。
論政府資料探勘應用之個人資料保護爭議 美國公布實施零信任架構相關資安實務指引美國公布實施零信任架構相關資安實務指引 資訊工業策進會科技法律研究所 2022年09月10日 美國國家標準技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）所管轄的國家網路安全卓越中心（National Cybersecurity Center of Excellence, NCCoE），於2022年8月前公布「NIST SP 1800-35實施零信任架構相關資安實務指引」（NIST Cybersecurity Practice Guide SP 1800-35, Implementing a Zero Trust Architecture）系列文件初稿共四份[1] ，並公開徵求意見。 壹、發布背景 此系列指引文件主要係回應美國白宮於2021年5月12日發布「改善國家資安行政命令」(Executive Oder on Improving the Nation’s Cybersecurity) [2]當中，要求聯邦政府採用現代化網路安全措施（Modernizing Federal Government Cybersecurity），邁向零信任架構（advance toward Zero Trust Architecture）的安全防護機制，以強化美國網路安全。 有鑑於5G網路、雲端服務、行動設備等科技快速發展，生活型態因疫情推動遠距工作、遠距醫療等趨勢，透過各類連線設備隨時隨地近用企業系統或資源進行遠端作業，皆使得傳統的網路安全邊界逐漸模糊，難以進行邊界防護，導致駭客可透過身分權限存取之監控缺失，對企業進行攻擊行動。為此NIST早於2020年8月已公布「SP 800-207零信任架構」（Zero Trust Architecture, ZTA）標準文件[3] ，協助企業基於風險評估建立和維護近用權限，如請求者的身分和角色、請求近用資源的設備狀況和憑證，以及所近用資源之敏感性等，避免企業資源被不當近用。 貳、內容摘要 考量企業於實施ZTA可能面臨相關挑戰，包含ZTA部署需要整合多種不同技術和確認技術差距以構建完整的ZTA架構；擔心ZTA可能會對環境運行或終端客戶體驗產生負面影響；整個組織對ZTA 缺乏共識，無法衡量組織的ZTA成熟度，難確定哪種ZTA方法最適合業務，並制定實施計畫等，NCCoE與合作者共同提出解決方案，以「NIST SP 800-207零信任架構」中的概念與原則，於2022年8月9日前發布實施零信任架構之實務指引系列文件初稿共四份，包含： 一、NIST SP 1800-35A：執行摘要（初稿）（NIST SP 1800-35A: Executive Summary (Preliminary Draft)） 主要針對資安技術長（chief information security and technology officers）等業務決策者所編寫，可使用該指引來瞭解企業於實施ZTA所可能遭遇挑戰與解決方案，實施ZTA所能帶來優點等。 二、NIST SP 1800-35B：方法、架構和安全特性（初稿）（NIST SP 1800-35B: Approach, Architecture, and Security Characteristics (Preliminary Draft)） 主要針對關注如何識別、理解、評估和降低風險的專案經理和中層管理決策者所編寫，闡述風險分析、安全/隱私控制對應業務流程方法（mappings）的設計理念與評估內容。 三、NIST SP 1800-35C：如何操作指引（初稿）（NIST SP 1800-35C: How-To Guides (Preliminary Draft)） 主要針對於現場部署安全工具的IT 專業人員所編寫，指導和說明特定資安產品的安裝、配置和整合，提供具體的技術實施細節，可全部或部分應用指引中所揭示的例示內容。 四、NIST SP 1800-35D：功能演示（初稿）（NIST SP 1800-35D: Functional Demonstrations (Preliminary Draft)） 此份指引主要在闡述商業應用技術如何被整合與使用以建構ZTA架構，展示使用案例情境的實施結果。 參、評估分析 美國自總統發布行政命令，要求聯邦機構以導入ZTA為主要目標，並發布系列指引文件，透過常見的實施零信任架構案例說明，消除零信任設計的複雜性，協助組織運用商用技術來建立和實施可互操作、基於開放標準的零信任架構，未來可預見數位身分將成為安全新核心。 此外，NIST於2022年5月發布資安白皮書－規劃零信任架構：聯邦管理員指引[4] ，描繪NIST風險管理框架（Risk Management Framework, RMF）逐步融合零信任架構的過程，幫助聯邦系統管理員和操作員在設計和實施零信任架構時使用RMF。 我國企業若有與美國地區業務往來者，或欲降低遠端應用的安全風險者，宜參考以上標準文件與實務指引，以建立、推動和落實零信任架構，降低攻擊者在環境中橫向移動和提升權限的能力，與保護組織重要資源。 [1] Implementing a Zero Trust Architecture, NATIONAL INSTITUTE OF STANDARDS AND TECHNOLOGY, https://www.nccoe.nist.gov/projects/implementing-zero-trust-architecture (last visited Aug. 22, 2022). [2] Executive Order on Improving the Nation’s Cybersecurity, THE WHITE HOUSE, https://www.whitehouse.gov/briefing-room/presidential-actions/2021/05/12/executive-order-on-improving-the-nations-cybersecurity (last visited Aug. 22, 2022). [3] SP 800-207- Zero Trust Architecture, NATIONAL INSTITUTE OF STANDARDS AND TECHNOLOGY, https://csrc.nist.gov/publications/detail/sp/800-207/final (last visited Aug. 22, 2022). [4] NIST Releases Cybersecurity White Paper: Planning for a Zero Trust Architecture, NATIONAL INSTITUTE OF STANDARDS AND TECHNOLOGY, https://csrc.nist.gov/News/2022/planning-for-a-zero-trust-architecture-white-paper (last visited Aug. 22, 2022).
合成資料（synthetic data）「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。