紐西蘭內政部於2024年7月25日發布新版洗錢防制與打擊資助恐怖主義(Anti-Money Laundering and Countering Financing of Terrorism, 以下均簡稱AML/ CFT)指引(下稱指引),指導虛擬資產服務提供者(virtual asset service providers, 下稱VASPs)遵循虛擬資產交易行為準則與注意事項。該國有關AML/ CFT之規定係以多項規則與行為指引構成,且應技術、產業與國際標準之變革持續調整既有框架。本次指引更新係為配合AML/ CFT法(AML/ CFT Act 2009)及其規則之修正與生效,重新規範VASPs對於虛擬資產轉帳再定義後義務。以下針對法規變革脈絡簡要說明:
AML/ CFT規則(AML/ CFT (Definitions) Regulations 2011)將虛擬資產定義為具有價值的數位貨幣,可用於交易、達成支付或投資目的;雖其不等同於債券、股票與衍生性金融產品或數位法定貨幣,VASPs仍為AML/ CFT法定義之報告實體,負有對客戶進行盡職調查、報告特定業務活動與交易的義務。
自2024年6月起,AML/ CFT規則全面納管虛擬資產轉帳,範圍由法定貨幣與虛擬資產間的流動,擴及虛擬資產間的交易,包含以VASPs作為中介機構之交易情形。此外,基於虛擬資產跨境的特性,所有轉帳皆被推定為國際轉帳,除非VASPs確定該筆交易發生紐西蘭境內。AML/ CFT規則對虛擬資產平臺交易之監管密度係以1,000紐幣為閾值,VASPs須對超過此金額的國際轉帳,向金融情報中心(Financial Intelligence Unit, FIU)提送交易報告;而對於臨時性交易則應盡職調查客戶。
為降低虛擬資產被用於非法活動之風險,防制洗錢金融行動工作組織(FATF)倡議於國際施行一致之監管標準,避免因各國法規監管差異造成防堵漏洞。紐西蘭政府藉改造現行金融法規將相關產業逐步納入監管,並提供指引說明及闡釋法規內容,調適金融科技發展與現有制度規範落差。此次AML/ CFT規則與VASPs指引之修正,將有助於紐西蘭更符合國際組織建議之洗錢防制與反資助恐怖活動監管標準。
美國產學合作利益衝突管理機制 資策會科技法律研究所 法律研究員 朱啟文 104年11月27日 自從1980年美國拜度法案(Bayh-Dole Act[1])通過後,智慧財產權下放至大學與研究機構,大學有權自主把智慧財產授權予廠商甚至成立新創公司[2],從而衍生出拜度法案潛藏副作用之ㄧ:「鼓勵學術機構與私人企業將研發成果商品化,將使學術機構產生利益衝突[3]」。因此「利益衝突」問題逐漸引起各界關注,特別是大學如何兼顧好教學、研究及公共服務[4];以及研究人員、大學教授在技術移轉或研發成果商品化過程中,應該扮演的角色及獲取何種利益,常因為法律或大學政策規定的不周全、認知的不一致,而造成教研人員的困惑[5]。 產學合作的利益衝突,容易發生於顧問服務、技術移轉、贊助研究、臨床試驗、科研採購、師生指導關係、機構關係與特定贈禮等活動中,因此利益衝突管理為產學合作中不可忽視的重要措施。以往「揭露利益衝突」被視為是管理利益衝突之主要方法[6],但此種管理利益衝突措施應該加以改進,且須建立處理學研機構內利益衝突之新思維,為了健全國內產學合作發展,政府有必要率先提出更新、更有效率之利益衝突管理方式,才能達到預防、監督、控管效果。本文擬藉由美國產學合作利益衝突法制規範,及美國大學因應解決產學合作利益衝突方式,提出對於本國法制調整之建議。 壹、美國利益衝突管制類型 美國利益衝突管制規範分成兩大類型[7],一是針對政府所屬的研究機構,像美國國家衛生院NIH;另一是一般研究機構或大學(包含公、私立),當它們申請聯邦政府經費的時候所受規範。如果是對於政府所屬的研究機構,它的利益衝突規範是比後者更為嚴格,因為研究人員直接領取國家薪水和使用國家經費,負有更多「公」的任務。舉例而言:一名美國國家衛生院研究員,亦是研究阿茲海默症的知名科學家,因其研究與藥廠間的利益衝突,於2006年12月被聯邦法院判決有罪,隨後被迫從NIH 離職。三名哈佛大學醫學院教授,2009年3月由檢察官、聯邦衛生福利部進行調查,他們擔任某藥廠顧問,但同時發表研究論文,支持醫界增加使用該藥廠生產之特定藥物,被質疑有利益衝突問題[8]。 貳、美國利益衝突管制規範 美國聯邦法律規定(18 US Code §208-Acts affecting a personal financial interest[9]),凡是向聯邦政府申請研究經費的各個學術機構,無論公立或是私立,其研究人員都必須向所屬機構「申報揭露」自己及家人與產業界的的財務上利益,並接受機構的審查監督,以避免科學研究的誠實正確性被個人利益影響,確保病人或受試者的安全與權益,並且維護社會大眾對於科學研究的信賴[10]。 1995年10月公布的美國國家科學基金會(以下簡稱「NSF」)《研究員財務揭露政策[11]》,與食品藥物管理局(以下簡稱「FDA[12]」)《研究規範中的客觀性[13]》規範中,提出了相當近似的概念,均要求學研機構須訂有「書面記載利益衝突的政策,並對利益衝突的政策應落實執行」;利益衝突政策內容至少要包含(1)限定且具指標性的財務報告,(2)任命特定人檢閱此等報告,(3)管理機制實施,且當發現無法解決的問題時,應向出資機構報告等[14]。 其中NSF的《研究員財務揭露政策》規定:「當能合理地認為有顯著的利益,能直接或顯著的影響此項研究或教育活動的報告、行為、設計時,即認可在此存在利益衝突。『顯著的財產上利益』,指任何有價的物品,不限於薪水或其他服務提供對價(如諮詢費或報酬)、股本利益(如股票、股票選擇權,或其他財產利益),和智慧財產權(如專利、著作權,和其他權利的授權利潤)[15]」。 參、學研機構自主管理機制 美國對於產學利益衝突的管制,主要是透過政府、學術組織、大學等方面加以控管。就大學而言,以麻省理工學院為例,教職員雖可擔任企業顧問,但不可擔任企業的正式職員,對於個人的企業持股,必須受到各系所委員會的監督審查,在校內的研究方向亦須和其所持股公司之職責有所區別[16]。另外,哈佛大學在1993年即制訂利益衝突的行為規範,其中包括授權對象係由技轉辦公室整體評估,當教研人員與授權相關的研究成果發表時,必須公開財務利益關係及其內容[17]。而史丹佛大學關於技術授權,則有完整的標準作業流程(Research Policy Handbook)及利益衝突政策[18],可供校內教研人員依循參考。 許多美國學研機構都列有利益衝突的規範,甚至是管理利益衝突的專屬委員會,當研究人員就其研究結果牽涉個人或家人的商業利益時,原則上就不得參與該研究計畫。這也正是「美國全國醫學院聯盟[19]」(American Association of Medical Colleges,簡稱「AAMC」) 及「美國全國大學協會[20]」(Association of American Universities,簡稱「AAU」) 所建議的利益衝突規範標準;「美國大學技術經理人協會[21]」(The Association of University Technology Managers,簡稱「AUTM」)的技術移轉實務指南,對利益衝突部份也著墨甚多[22]。當學研機構明確管理標準,就能避免掉許多爭議,而能在產學合作與維持科學信任間取得平衡。 肆、結論與建議 一、美國利益衝突規範越趨嚴格 美國自1995年起便將利益衝突規範入法,早期政策比較寬鬆但隨著法令修改後逐漸趨於嚴格。2011年8月美國國家衛生主管機關[23](HHS),亦修正公布有關「公共衛生經費贊助之研究案,申請人有義務促進科學研究之客觀性」(42 C.F.R. Part 94)及「應負責的潛在契約主體」(45 C.F.R. Part 94)此二部分相關規定[24],要求接受國家衛生主管機關贊助款項或與國家衛生主管機關合作機構,必須符合上開二部分監管規定[25]。首先,除申報門檻降低外,凡與研究者在所屬機關內之工作義務或責任有關的所有利益,均須申報,不再限於1995年規定的財務上利益方須申報。其次,新規定也從原僅須向研究計劃主持人所屬機關申報的「內部揭露」,改成須向大眾公開的「外部揭露[26]」,並強制要求所有執行聯邦政府資金補助計劃之研究者,定期接受包括利益衝突相關規範在內的研究倫理訓練[27]。另外自2013年起,美國的醫材與藥品製造者,每年須定期透過電子申報方式,提供所資助學研機構與金額資料,低至10美元以上都得通報;美國聯邦衛生福利部與國民健康有關的政府資助計畫(PHS funding),針對財務利益衝突也詳加規範認定、申報及處理之措施[28]。 二、我國利益衝突政府規範不足 我國針對「科研機構及其人員利益衝突」問題,於民國100年通過修正的《科學技術基本法》第6條第3項規定,凡由政府出資的科技研究其所獲得之智慧財產及成果,關於其歸屬及運用,針對「迴避及其相關資訊之揭露事項」,授權行政院統籌及各主管機關訂定相關子法,即修訂《政府科學技術研究發展成果歸屬及運用辦法》第5條;《科學技術基本法》第17條針對「技術作價投資比例及兼任職務與數額」事項,授權行政院會同考試院訂定相關辦法,即增訂《從事研究人員兼職與技術作價投資事業管理辦法》第4至8條。目前各主管機關已陸續完成相關子法修正,要求學研機構制定內部管理機制及利益衝突規範。 雖然在《科學技術基本法》修訂後,對於產學合作利益衝突問題已有初步規範,但由我國產學合作利益衝突子法可得知,目前政府主管機關並未有ㄧ套完整、具體之產學合作利益衝突監管政策,且各主管機關標準寬鬆不ㄧ,欠缺實質完整監管機制,無法切實維持政府所資助研究計畫之客觀性。其中針對政府補助計畫所涉利益衝突的申報揭露範圍事項和具體數額,及申報揭露後之審核與糾正等,相關子法條款並未如同美國主管機關建立具體管制措施,及「向社會大眾公開揭露」之管制模式,以有效達到預防、監督、控管效果。 三、配套法令機制具體修正建議 為有效達到預防、監督、控管效果,本文建議政府參考美國衛生主管機構HHS所制定之利益衝突監管規定,制定資助機構利益衝突基本原則並提供指引協助、將研究人員含配偶及未成年子女於特定定期間內獲得超過一定金額以上報酬或股權利益、智慧財產權等重大財務利益收益列為揭露事項、要求研究人員應定期接受教育訓練、由學研機構於申請補助時及發現利益衝突時向資助機關提出報告、要求學研機構明訂解決利益衝突方式例如請該研究人員退出計畫、修改計畫、減少或消除持股等,並對未被即時查覺或管理的利益衝突事件於限期內回顧審查並向資助機關報告。透過上述內部/外部監控,蒐集學研機構之利益衝突政策及相關資訊(透明化機制),助益資助機關進行調查評估違反利益衝突情形並酌量是否必須暫停補助款之發放,如此將可進一步建立更完整、具體之產學合作利益衝突監管法令制度。 [1] Bayh-Dole Act,Landmark Law Helped Universities Lead the Way http://www.autm.net/advocacy-topics/government-issues/advocacy-public-policy/legislative-issues/bayh-dole-act/ (最後瀏覽日:2015/11/26)。 [2] 南佐民,<《拜杜法案》與美國高校的科技商業化>,《比較教育研究》,第25卷第8期,頁75-78(2004)。 [3] 王偉霖,<產學合作引發利益衝突及知識近用限制之研究>,第二屆科技發展與法律規範學術研討會,頁1-2(2008)。 [4] 新台灣國策智庫網站,<由陳垣崇事件省思台灣的國家創新系統>,http://www.braintrust.tw/article_detail/251(最後瀏覽日:2015/11/26)。 [5] 2011年6月22日檢調懷疑中研院生醫所所長陳垣崇,將兩種人體專利試劑轉移給與其親屬相關的世基公司,再轉賣回中研院,因此約談陳垣崇夫婦及其助理,以及搜索陳垣崇辦公室。陳垣崇最後以六十萬元交保。這是台灣最高學術桂冠的中研院,第一次遭檢調搜索,若遭起訴,也將是第一位院士遭到起訴。陳垣崇案,引發最大的爭議就是技轉後,科學家能否與這家公司繼續合作以及合作模式為何,此為檢調偵辦的重點。 [6] 王偉霖,<產學合作引發利益衝突及知識近用限制之研究>,第二屆科技發展與法律規範學術研討會,頁2-3(2008)。 [7] 王偉霖,<美國產學合作制度利弊之檢討-台灣科學技術基本法之借鏡>,《世新法學》,第3期,頁1-41(2006)。 [8]陳志剛,<論生物醫學產學合作中利益衝突之規範>,中原大學財經法律系碩士論文,頁23-24(2013) [9] 刑法利益衝突及除外規定:嚴格禁止國家機關行政人員(含官員與受雇主)之決定涉及其知識上、本身、配偶、未成年子女、合夥人、或其服務組織之財務利益;事先向指派其任務的長官諮詢過,完全揭露此利益;服務之需要性遠超過其潛在利益衝突;原則公開揭露,不公開為例外。https://www.law.cornell.edu/uscode/text/18/208(最後瀏覽日:2015/11/26) [10]5 C.F.R. Part 2640: Interpretation, Exemptions, Waiver Guidance Concerning 18 U.S.C. 208 (Acts Affecting a Personal Financial Interest)。http://www.oge.gov/Laws-and-Regulations/OGE-Regulations/5-C-F-R--Part-2640--Interpretation,-Exemptions,-Waiver-Guidance-Concerning-18-U-S-C--208-(Acts-Affecting-a-Personal-Financial-Interest)/(最後瀏覽日:2015/11/26)。 [11] NSF 510 CONFLICT OF INTEREST POLICIES(July 2005),http://www.nsf.gov/pubs/manuals/gpm05_131/gpm5.jsp#510(最後瀏覽日:2015/11/26)。 [12] 對於美國生技產業而言舉足輕重的管制機關食品藥物管理局(FDA),自1999年起也要求申請產品上市的藥廠和醫材公司於提出申請時,必須揭露其當做申請基礎的臨床試驗研究者,和該公司之間的財物給付和財務利益關係,以便FDA進行審查時評估上述關係是否影響研究設計及數據可信度。 [13] FDA CONFLICT OF INTEREST POLICIES,http://www.fda.gov/iceci/compliancemanuals/regulatoryproceduresmanual/ucm176718.htm#SUB3-5-1(最後瀏覽日:2015/11/26)。 [14] 劉江彬,<借鏡美國利益衝突管理>,高教技職簡訊:高教論壇,2012年10月12日,http://tekezgo.com/index.php?do=news&act=detail&id=103(最後瀏覽日:2015/11/20)。 [15] 曾瑞鈴,<院資本主義下的美國生技醫藥產業:兼論台灣現況>,《社會科學論叢》,第3卷第2期,頁119-154(2009)。 [16] 麻省理工學院:MIT Policies and Procedures-4.4 Conflict of Interest,http://web.mit.edu/policies/4/4.4.html(最後瀏覽日:2015/11/26)。 [17] 哈佛大學:Policy on Conflicts of Interest and Commitment,http://hms.harvard.edu/about-hms/integrity-academic-medicine/hms-policy/faculty-policies-integrity-science/interim-policy-statement-conflicts-interest-and-commitment(最後瀏覽日:2015/11/26)。 [18] 史丹福大學:Research Policy Handbook https://doresearch.stanford.edu/policies/research-policy-handbook,Faculty Policy on Conflict of Commitment and Interest (RPH 4.1),https://doresearch.stanford.edu/policies/research-policy-handbook/conflicts-commitment-and-interest/faculty-policy-conflict-commitment-and-interest(最後瀏覽日:2015/11/26)。 [19] American Association of Medical Colleges (AAMC), Task Force on Financial Conflicts of Interest in Clinical Research, 78 ACADEMIC MEDICINE 225 (2003), https://www.aamc.org/download/75302/data/firstreport.pdf (last visited Nov. 26, 2015) [20] Association of American Universities (AAU), Framework Document on Managing Financial Conflicts of Interest, Elements of a Conflict-of-Interest Policy 1-13 (1993), http://www.aau.edu/WorkArea/DownloadAsset.aspx?id=2690 (last visited Nov. 26, 2015) [21] The Association of University Technology Managers (AUTM), Conflicts of Interest Policies, http://www.autm.net/resources-surveys/technology-transfer-practice-manual/ttp-manual-2nd-edition/volume-1-pr-test/1/pertinent-policies/strong-conflict-of-interest-policies-strong/ (last visited Nov. 26, 2015) [22] 李素華,<美國技術移轉相關立法與機制之簡介>,《技術尖兵》,第55期,頁17(1999)。 [23]5 CFR Part 5501 - Supplemental Standards Of Ethical Conduct For Employees Of The Department Of Health And Human Services美國衛生主管機構補充標準。1995放寬取消院外活動的時間數、報酬與持股等限制,一年最高總酬勞可超過5萬美元,但是必須填寫利益衝突揭露表,目的留住高水準科學家。2005年趨嚴禁止所有的科學家從事院外的諮詢、演講等活動,賣掉所持有的生技藥物公司股份,非生技的股票必須低於1.5萬美元。https://www.law.cornell.edu/cfr/text/5/part-5501(最後瀏覽日:2015/11/26) [24] 2011 Public Health Service (PHS) Regulations: Responsibility of Applicants for Promoting Objectivity in Research for which PHS Funding is Sought (42 C.F.R. Part 50, Subpart F); Responsible Prospective Contractors (45 C.F.R. Part 94),http://grants.nih.gov/grants/policy/coi/(最後瀏覽日:2015/11/26) [25] 李毓華,<從美國生醫研究利益衝突新規範檢視我國相關法制>,《醫事法學》第19卷第2期,頁22-24(2012)。 [26] 財務揭露報告義務:填寫實質受影響組織財務利益表格-HHS Form 716 (共14頁;公開),https://ethics.od.nih.gov/forms/hhs-716f.pdf;HHS From 717-1 (共14頁;不公開),https://ethics.od.nih.gov/procedures/HHS-717-1-Employee-Instructions.pdf(最後瀏覽日:2015/11/26);美國國會2010年通過的健康保險改革立法裡,規定生醫廠商必須定期向政府申報其給付醫師及教學醫院的顧問費、研究經費、差旅費、餐費等酬勞和補助,以及其在各該公司的投資及股份,並必須對外公開揭露,一般大眾均可查詢。 [27] 劉靜怡,<透明治理與公共課責>,蘋果日報即時新聞,2014年07月11日,http://www.appledaily.com.tw/realtimenews/article/new/20140711/431221/(最後瀏覽日:2015/11/26)。 [28] 陳志剛,<論生物醫學產學合作中利益衝突之規範>,中原大學財經法律系碩士論文,頁78-84(2013)
解析雲端運算有關認驗證機制與資安標準發展解析雲端運算有關認驗證機制與資安標準發展 科技法律研究所 2013年12月04日 壹、前言 2013上半年度報載「新北市成為全球首個雲端安全認證之政府機構」[1],新北市政府獲得國際組織雲端安全聯盟( Cloud Security Alliance, CSA )評定為全球第一個通過「雲端安全開放式認證架構」之政府機構,獲頒「2013雲端安全耀星獎」(2013 Cloud Security STAR Award),該獎項一向是頒發給在雲端運用與安全上具有重要貢獻及示範作用之國際企業,今年度除了頒發給旗下擁有年營業額高達1200億台幣「淘寶網」的阿里巴巴集團外,首度將獎項頒發給政府組織。究竟何謂雲端認證,其背景、精神與機制運作為何?本文以雲端運算相關資訊安全標準的推動為主題,並介紹幾個具有指標性的驗證機制,以使讀者能瞭解雲端運算環境中的資安議題及相關機制的運作。 資訊安全向來是雲端運算服務中最重要的議題之一,各國推展雲端運算產業之際,會以提出指引或指導原則方式作為參考基準,讓產業有相關的資訊安全依循標準。另一方面,相關的產業團體也會進行促成資訊安全標準形成的活動,直至資訊安全相關作法或基準的討論成熟之後,則可能研提至國際組織討論制定相關標準。 貳、雲端運算資訊安全之控制依循 雲端運算的資訊安全風險,可從政策與組織、技術與法律層面來觀察[2],涉及層面相當廣泛,包括雲端使用者實質控制能力的弱化、雲端服務資訊格式與平台未互通所導致的閉鎖效應(Lock-in)、以及雲端服務提供者內部控管不善…等,都是可能發生的實質資安問題 。 在雲端運算產業甫推動之初,各先進國以提出指引的方式,作為產業輔導的基礎,並強化使用者對雲端運算的基本認知,並以「分析雲端運算特色及特有風險」及「尋求適於雲端運算的資訊安全標準」為重心。 一、ENISA「資訊安全確保架構」[3] 歐盟網路與資訊安全機關(European Network and Information Security Agency, ENISA)於2009年提出「資訊安全確保架構」,以ISO 27001/2與BS25999標準、及最佳實務運作原則為參考基準,參考之依據主要是與雲端運算服務提供者及受委託第三方(Third party outsourcers)有關之控制項。其後也會再參考其他的標準如SP800-53,試圖提出更完善的資訊安全確保架構。 值得注意的是,其對於雲端服務提供者與使用者之間的法律上的責任分配(Division of Liability)有詳細說明:在資訊內容合法性部分,尤其是在資訊內容有無取得合法授權,應由載入或輸入資訊的使用者全權負責;而雲端服務提供者得依法律規定主張責任免除。而當法律課與保護特定資訊的義務時,例如個人資料保護相關規範,基本上應由使用者與服務提供者分別對其可得控制部分,進行適當的謹慎性調查(Due Diligence, DD)[4]。 雲端環境中服務提供者與使用者雙方得以實質掌握的資訊層,則決定了各自應負責的範圍與界限。 在IaaS(Infrastructure as a Service)模式中,就雲端環境中服務提供者與使用者雙方應負責之項目,服務提供者無從知悉在使用者虛擬實體(Virtual Instance)中運作的應用程式(Application)。應用程式、平台及在服務提供者基礎架構上的虛擬伺服器,概由使用者所完全主控,因此使用者必須負責保護所佈署的應用程式之安全性。實務上的情形則多由服務提供者協助或指導關於資訊安全保護的方式與步驟[5]。 在PaaS(Platform as a Service)模式中,通常由雲端服務提供者負責平台軟體層(Platform Software Stack)的資訊安全,相對而言,便使得使用者難以知悉其所採行的資訊安全措施。 在SaaS(Software as a Service)模式中,雲端服務提供者所能掌控的資訊層已包含至提供予使用者所使用的應用程式(Entire Suite of Application),因此該等應用程式之資訊安全通常由服務提供者所負責。此時,使用者應瞭解服務提供者提供哪些管理控制功能、存取權限,且該存取權限控制有無客製化的選項。 二、CSA「雲端資訊安全控制架構」[6] CSA於2010年提出「雲端資訊安全控制架構」(Cloud Controls Matrix, CCM),目的在於指導服務提供者關於資訊安全的基礎原則、同時讓使用者可以有評估服務提供者整體資訊安全風險的依循。此「雲端資訊安全控制架構」,係依循CSA另一份指引「雲端運算關鍵領域指引第二版」[7]中的十三個領域(Domain)而來,著重於雲端運算架構本身、雲端環境中之治理、雲端環境中之操作。另外CCM亦將其控制項與其他與特定產業相關的資訊安全要求加以對照,例如COBIT與PCI DSS等資訊安全標準[8]。在雲端運算之國際標準尚未正式出爐之前,CSA提出的CCM,十分完整而具備豐富的參考價值。 舉例而言,資訊治理(Data Governance)控制目標中,就資訊之委託關係(Stewardship),即要求應由雲端服務提供者來確認其委託的責任與形式。在回復力(Resiliency)控制目標中,要求服務提供者與使用者雙方皆應備置管理計畫(Management Program),應有與業務繼續性與災害復原相關的政策、方法與流程,以將損害發生所造成的危害控制在可接受的範圍內,且回復力管理計畫亦應使相關的組織知悉,以使能在事故發生時即時因應。 三、日本經產省「運用雲端服務之資訊安全管理指導原則」[9] 日本經濟產業省於2011年提出「運用雲端服務之資訊安全管理指導原則」,此指導原則之目的是期待藉由資訊安全管理以及資訊安全監督,來強化服務提供者與使用者間的信賴關係。本指導原則的適用範圍,主要是針對機關、組織內部核心資訊資產而委託由外部雲端服務提供者進行處理或管理之情形,其資訊安全的管理議題;其指導原則之依據是以JISQ27002(日本的國家標準)作為基礎,再就雲端運算的特性設想出最理想的資訊環境、責任配置等。 舉例而言,在JISQ27002中關於資訊備份(Backup)之規定,為資訊以及軟體(Software)應遵循ㄧ定的備份方針,並能定期取得與進行演練;意即備份之目的在於讓重要的資料與軟體,能在災害或設備故障發生之後確實復原,因此應有適當可資備份之設施,並應考量將備份措施與程度的明確化、備份範圍與頻率能符合組織對於業務繼續性的需求、且對於儲存備份資料之儲存媒體亦應有妥善的管理措施、並應定期實施演練以確認復原程序之有效與效率。對照於雲端運算環境,使用者應主動確認雲端環境中所處理之資訊、軟體或軟體設定其備份的必要性;而雲端服務提供者亦應提供使用者關於備份方法的相關訊息[10]。 参、針對雲端運算之認證與登錄機制 一、CSA雲端安全知識認證 CSA所推出的「雲端安全知識認證」(Certificate of Cloud Security Knowledge, CCSK),是全球第一張雲端安全知識認證,用以表示通過測驗的人員對於雲端運算具備特定領域的知識,並不代表該人員通過專業資格驗證(Accreditation);此認證不能用來代替其他與資訊安全稽核或治理領域的相關認證[11]。CSA與歐盟ENISA合作進行此認證機制的發展,因此認證主要的測試內容是依據CSA的「CSA雲端運算關鍵領域指引2.1版(英文版)」與ENISA「雲端運算優勢、風險與資訊安全建議」這兩份文件。此兩份文件採用較為概略的觀念指導方式,供讀者得以認知如何評估雲端運算可能產生的資訊安全風險,並採取可能的因應措施。 二、CSA雲端安全登錄機制 由CSA所推出的「雲端安全登錄」機制(CSA Security, Trust & Assurance Registry, STAR),設置一開放網站平台,採取鼓勵雲端服務提供者自主自願登錄的方式,就其提供雲端服務之資訊安全措施進行自我評估(Self Assessment),並宣示已遵循CSA的最佳實務(Best Practices);登錄的雲端服務提供者可透過下述兩種方式提出報告,以表示其遵循狀態。 (一)認知評價計畫(Consensus Assessments Initiative)[12]:此計畫以產業實務可接受的方式模擬使用者可能之提問,再由服務提供者針對這些模擬提問來回答(提問內容在IaaS、PaaS與SaaS服務模式中有所不同),藉此,由服務提供者完整揭示使用者所關心的資訊安全議題。 (二)雲端資訊安全控制架構(CCM):由服務提供者依循CCM的資訊安全控制項目及其指導,實踐相關的政策、措施或程序,再揭示其遵循報告。 資安事故的確實可能使政府機關蒙受莫大損失,美國南卡羅萊納州稅務局(South Carolina Department of Revenue)2012年發生駭客攻擊事件,州政府花費約2000萬美元收拾殘局,其中1200萬美元用來作為市民身份被竊後的信用活動監控,其他則用來發送被害通知、資安強化措施、及建立數位鑑識團隊、資安顧問。 另一方面,使用者也可以到此平台審閱服務提供者的資訊安全措施,促進使用者實施謹慎性調查(Due Diligence)的便利性並累積較好的採購經驗。 三、日本-安全・信頼性資訊開示認定制度 由日本一般財團法人多媒體振興協會(一般財団法人マルチメディア振興センター)所建置的資訊公開驗證制度[13](安全・信頼性に係る情報開示認定制度),提出一套有關服務提供者從事雲端服務應公開之資訊的標準,要求有意申請驗證的業者需依標準揭示特定項目資訊,並由認證機關審查其揭示資訊真偽與否,若審查結果通過,將發予「證書」與「驗證標章」。 此機制始於2008年,主要針對ASP與SaaS業者,至2012年8月已擴大實施至IaaS業者、PaaS業者與資料中心業者。 肆、雲端運算資訊安全國際標準之形成 現國際標準化組織(International Organization for Standardization, ISO)目前正研擬有關雲端運算領域的資訊安全標準。ISO/IEC 27017(草案)[14]係針對雲端運算之資訊安全要素的指導規範,而ISO/IEC 27018(草案)[15]則特別針對雲端運算的隱私議題,尤其是個人資料保護;兩者皆根基於ISO/IEC 27002的標準之上,再依據雲端運算的特色加入相應的控制目標(Control Objectives)。 [1]http://www.ntpc.gov.tw/web/News?command=showDetail&postId=277657 (最後瀏覽日:2013/11/20) [2]European Network and Information Security Agency [ENISA], Cloud Computing: Benefits, Risks and Recommendations for Information Security 53-59 (2009). [3]ENISA, Cloud Computing-Information Assurance Framework (2009), available at http://www.enisa.europa.eu/activities/risk-management/files/deliverables/cloud-computing-information-assurance-framework . [4]ENISA, Cloud Computing-Information Assurance Framework 7-8 (2009). [5]ENISA, Cloud Computing-Information Assurance Framework 10 (2009). [6]CSA, Cloud Controls Matrix (2011), https://cloudsecurityalliance.org/research/ccm/ (last visited Nov. 20, 2013). [7]CSA, CSA Guidance For Critical Areas of Focus in Cloud Computing v2 (2009), available at https://cloudsecurityalliance.org/research/security-guidance/#_v2. (last visited Nov. 20, 2013). [8]https://cloudsecurityalliance.org/research/ccm/ (last visited Nov. 20, 2013). [9]日本経済産業省,クラウドサービスの利用のための情報セキュリティマネジメントガイドライン(2011),http://www.meti.go.jp/press/2011/04/20110401001/20110401001.html,(最後瀏覽日:2013/11/20)。 [10]日本経済産業省,〈クラウドサービスの利用のための情報セキュリティマネジメントガイドライン〉,頁36(2011)年。 [11]https://cloudsecurityalliance.org/education/ccsk/faq/(最後瀏覽日:2013/11/20)。 [12]https://cloudsecurityalliance.org/research/cai/ (最後瀏覽日:2013/11/20)。 [13]http://www.fmmc.or.jp/asp-nintei/index.html (最後瀏覽日:2013/11/20)。 [14]Information technology - Security techniques- Security in cloud computing (DRAFT), http://www.iso27001security.com/html/27017.html (last visited Nov. 20, 2013). [15]ISO/IEC 27018- Information technology -Security techniques -Code of practice for data protection, controls for public cloud computing services (DRAFT), http://www.iso27001security.com/html/27018.html (last visited Nov. 20, 2013).
韓國提出生成式AI訓練合理使用判斷原則指引:指明不構成合理使用之情形韓國提出生成式AI訓練合理使用判斷原則指引:指明不構成合理使用之情形與事例 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年07月01日 韓國文化體育觀光部(Ministry of Culture, Sports and Tourism,下稱MCST)與韓國著作權委員會(Korea Copyright Commission,下稱KCC)於2026年2月26日共同發布《生成式AI模型訓練之合理使用適用原則指引》(Guide on Applicability of the Fair Use Doctrine to Training of Generative AI Models,下稱本指引),以韓國著作權法第35條之5合理使用一般條款為基礎,就受著作權保護著作於生成式AI訓練過程遭利用之情形,提出四項判斷要素之適用原則、有利與不利認定之對照及具體事例。 壹、事件摘要 韓國於指引前言指出世界各國將AI技術視為未來核心成長引擎,力求在全球AI領導地位上取得競爭優勢。部分國家呼籲採取政策支持措施,盡可能廣泛允許訓練資料之使用並鼓勵AI發展,惟受憲法保障之著作權與AI驅動之技術創新,係不應以犧牲一方成全另一方之價值。韓國當前最關鍵之政策課題,在於找出一種平衡途徑:既尊重著作權人之正當權利、獎勵創作,同時避免對AI創新造成不當限制,促進共同成長與發展。而且AI發展之創新與著作權之保護並非本質衝突之價值。當二者作為互補原則相互調和時,得共同推動整體社會更廣泛之文化與經濟進步[1]。 貳、重點說明 該指引認為生成式AI訓練各階段之資料蒐集、前處理、模型訓練與評估最佳化,均可能構成著作權法上之重製,在韓國著作權法未設文本與資料探勘專門例外之現況下,AI訓練之利用是否合法,主要回歸第35條之5合理使用之四要素綜合判斷。指引除說明各國案例與法令外,就四項判斷要素逐一整理其定義與要件,同時提出「有利」與「不利」於合理使用之情形,並列舉可能成立與不太可能成立合理使用之事例,藉此將原本高度個案化之合理使用判斷予以類型化。本文重點針對其已表態認為較不利或(不)認同主張合理使用之情況、事例,摘要說明如下: 一、合理使用四要素可能無法構成的情況 (一)利用之目的與性質[2] 1、無轉化利用致目的與性質近似:若利用之目的與性質與原著作相同;未創造新價值或新用途、未顯著貢獻公共利益,且損害既有市場或權利人經濟利益。 2、有直接或間接商業獲益:開發者向使用者直接收取服務對價,或藉廣告與宣傳取得間接經濟利益;非營利研究組織於營利企業贊助下、為該企業商業目的訓練模型。 3、未實施侵權防制技術:若未採取措施以拒絕生成特定受著作權保護著作之重製或模仿之提示,從根本上阻擋重製或模仿特定著作所含表達之請求之AI系統。 4、過度就特定著作進行訓練:將提高生成式AI輸出與原著作共享相似目的或性質之可能性,較可能與著作之「通常利用」相衝突並損害著作權人經濟利益。 5、訓練目的與商業利用有關係:生成式AI系統縱為商業目的開發或訓練,並不當然排除合理使用之認定,縱存在商業目的,若該技術創造新價值並服務公共利益,其利用仍可能獲有利評價。而且,非商業與商業目的可能交織,例如,由大學與企業共同進行之產學合作研究,於初始研究階段可能屬非商業,惟若生成式AI模型用於提供商業服務,則可能有不利認定。反之,縱為營利企業,若其訓練AI模型以生成與其商業活動無關之輸出,亦可能被認定為進行非商業訓練。 6、取得方式違反著作權人意願:著作權人曾採取措施限制網路爬取或擷取,未經許可蒐集受接取限制之著作(如須登入或付費牆後之著作)或規避技術保護措施; 縱著作於技術上可接取,未經著作權人許可將其用於生成式AI訓練,違反適用之條款與條件之方式自網站蒐集著作,或以不被允許之方式接取著作,可能被視為逾越授權範圍。縱著作看似經轉化性利用,若該利用涉及非法重製或不當接取,此等情狀仍可能不利於因素一之有利認定。 (二)著作之類型與目的[3] 就第二要素著作之類型與目的,該指引認下列情形不利於合理使用之認定: 1、資料屬於供享受之文學或藝術著作:使用主要為享受著作本身而創作之文學或藝術著作,或創作性高而個性表達強之著作。因其創作表達係其核心價值,訓練於此等表達之生成式AI模型很可能生成相同或近似之表達特徵。 2、屬未公開或僅於受限或付費接取下提供之著作(如訂閱服務或付費資料庫):因對權利人經濟利益之影響風險較高,其利用性質與周遭社會期待不同。惟著作可公開取得並不因此即支持可合理使用之認定,可能因robots.txt限制之存在、以及預期利用之範圍與規模等面向,受不同權衡。 (三)所使用部分之質量與重要性 就第三要素,指引認下列情形不利於合理使用之認定[4]: 1、非必要下使用整份著作之量:使用整份著作訓練模型,本身不利於本要素;惟整份利用若基於技術上不可避免且必要之理由,得綜合其他要素另為評價。 2、直接重製核心表達之質:於利用過程中直接重製著作核心表達要素、輸出與原著作實質相同或可替代,且逾越利用目的所合理必要之範圍。 (四)對現在或潛在市場或價值之影響 就第四要素,指引認為下列情形不利於合理使用之認定[5]: 1、造成銷售損失或其他經濟損害:生成式AI訓練所生輸出不可能、或僅極低可能替代原著作之經濟價值或市場需求、或損害其市場價值縱屬商業利用,只要該利用不直接影響原著作市場之需求,亦可能有利於因素四。 2、AI輸出直接或實質重製原著作之核心表達:替代原著作或侵蝕其潛在市場需求之輸出,很可能不利於使用者。 3、損害授權機會、替代或削弱市場:使用著作於生成式AI訓練之授權市場,於部分領域已存在,或視著作類型、訓練方法與模型特性而合理可期於未來出現或發展;AI開發者未經許可蒐集並使用著作進行訓練、再於商業服務中利用訓練後模型,可能妨礙或損害著作權人就類似利用於未來授權以獲利之合理可預見機會。 4、反覆且大規模之未經授權訓練:可能導致未經授權利用,若任其普遍化,可能擾亂通常授權實務與市場規範、削弱受著作權保護著作之市場價值,並實質消滅著作權人獲取收益之能力。 二、合理使用認定可能與不可能事例 本指引於案例部分,直接列舉數則經四要素綜合判斷後(不太)可能成立合理使用之情形[6],分述如下: (一)可能有利於認定的事例 1、開發者使用可公開取得之線上貼文及合法購買之書籍訓練AI,且著作之利用非意在重製或替代特定貼文或書籍之表達,而係為實現通用型對話與生成能力。此外,開發者曾努力實施技術措施,以拒絕生成與訓練所用著作相同或實質近似輸出之提示。 2、模型係使用主要為傳達事實與資訊之短語或一般非專業表達(如社群媒體貼文或評論)訓練,且輸出呈現相對低度之創作性。 3、開發者別無選擇,須輸入數億筆資料,考量實現通用型語言理解與生成能力之目標,所使用受著作權保護著作之數量與範圍可認為合理。 4、訓練後模型之輸出或基於輸出之服務,未實質替代原著作之觀看、使用或銷售。此外,創作性相對較低之著作,如社群媒體或個人部落格上分享之貼文、留言、評論、照片或影片,或為非商業目的創作之平凡著作(尤其難以辨識或尋得著作權人者),亦用以訓練AI。 5、政府資助研究機構,依《公共資料之提供與利用促進法》所定公共資料,訓練其自然語言處理(natural language processing, NLP)模型,作為其社會不平等研究之一部分。 6、大學研究團隊蒐集以開放取用(open access)發表之論文,開發AI科技摘要模型,隨後並以開源(或開放權重)方式釋出該模型。 7、AI開發者使用可自由取得之科學與工程相關論文全文,建立可自動分析資料並支援研究之模型。 8、AI開發者使用其公司合法下載或以CD購買之戲劇影集或電影等視聽著作訓練模型,以開發分析犯罪者移動模式等犯罪預防應用。 (二)可能不利認定的事例 1、開發者訓練AI模型或提供服務,生成與特定貼文或書籍之句子、結構或表達相同或實質近似之輸出,或模型吸收原著作語言表達之精髓,即字詞於句子、段落或整份文件層次如何被選擇與排列。 2、訓練所用著作具高度文學或藝術創作性,且表達具強烈個性。 3、鑑於AI模型之架構,著作之利用範圍非結構上不可避免,亦非實現通用型語言理解與生成能力目標所合理必要。 4、AI訓練或相關服務之提供,導致受著作權保護著作銷售下降、對著作權人造成經濟損害、剝奪著作權人授權機會,足以構成市場替代或市場稀釋之顯著風險。此外,就AI訓練以合理條件授權之框架(如專為AI訓練目的之獨立授權制度)及集體管理制度已然存在,取得授權相對容易。 5、新聞文章全文訓練之摘要服務:未經新聞出版商許可,爬取並就新聞文章全文訓練模型,經營自動提供文章摘要之商業服務。本指引認其目的與原新聞文章近似而不具轉化性、著作係未經授權蒐集、使用全文,且摘要可能使讀者無須造訪原文即取得資訊,侵蝕出版商之訂閱與廣告收益。 6、合法購買教科書訓練並銷售教材:以合法購買之數位教科書訓練AI,生成教科書或習作簿並銷售。本指引認縱原書係合法購買,利用目的仍不具轉化性、所用著作具學術與教育價值、使用全文,且輸出可能替代或削弱出版商之教材市場。 7、未授權付費圖庫影像訓練並販售:未經許可爬取付費圖庫網站之高解析度付費影像訓練模型,並販售生成影像。本指引認其未經許可蒐集、目的不具轉化性、使用全份著作,且輸出可能替代圖庫或授權市場;又付費影像平台多設浮水印、API控管、robots.txt等技術措施以防未經授權蒐集,故此類利用不太可能成立合理使用。 8、歌手歌曲訓練經營付費AI翻唱:自音樂平台購入某歌手之數千首歌曲訓練模型,經營付費AI翻唱歌曲生成業務。 參、事件評析 如同韓國指引所揭示,其立場認為須找出平衡途徑,既尊重著作權人之正當權利、獎勵創作,同時避免對AI創新造成不當限制,促進共同成長與發展,以求二者作為互補原則相互調和,使整體社會文化與經濟進步,故雖其承認AI訓練確實涉及重製權,但亦認為如手段與來源合法,且其結果必須有轉化性、未影響既有經濟利益,則仍有主張合理使用的可能。此指引所呈現的態度,公益目的、公開取得及合法購買之書籍、為實現通用型對話與生成能力、實施技術措施、不產生替代效果,實亦呼應目前國際上就AI著作合理使用的多數看法。 就我國而言,我國著作權法第65條之合理使用四款判斷基準,與韓國第35條之5同屬四要素綜合判斷之立法例,且我國現行法同樣未設TDM專門例外,相關修法方向尚未聞擬進行研議。韓國其於TDM例外立法屢議未決之際,以其現行合理使用一般條款(第35條之5)為基礎、輔以行政指引因應AI訓練,以要素分析、不利類型化、具名事例的模式,引導、傳達主管機關立場的操作合理使用之作法,對我國主管機關研擬相關解釋或指引之參考價值較高。 韓國指引之價值,不在其結論具拘束力,因其明示固為主管機關之立場呈現,但其也特別揭示指引非權威解釋,所列案例與例示僅供說明與解釋之用。然而在其將原本高度個案化、難以事前預測之合理使用判斷,整理為可操作之不利類型與事例,為權利人與AI開發者提供風險預判之座標。以指引降低判斷不確定性之方式,亦呼應我國人工智慧基本法立法後,政府在相關作用法的整備上,以指引先行因應、再視實務累積決定是否立法之階段性的治理選擇,足供我國參酌。 本文著作權屬財團法人資訊工業策進會科技法律研究所所有,如需引用或轉載,請註明出處。 本文同步刊登於TIPS網站(https://keid.nat.gov.tw/tips/) [1] 韓國文化體育觀光部、韓國著作權委員會,《生成式AI模型訓練之合理使用適用原則指引》(Guide on Applicability of the Fair Use Doctrine to Training of Generative AI Models),頁8(2026)。 [2] 同前註,頁32-37。 [3]同前註,頁37~39。 [4] 同前註,頁39~41。 [5] 同前註,頁41~45。 [6] 同前註,頁50~頁62。
黑苺手機製造商RIM對三星提起訴訟黑苺手機製造商RIM對三星提起訴訟,針對三星近日來推出商品上的商標,使用像是草莓、珍珠等樣式。RIM在加州巡迴法院提出訴狀,RIM認為只要圖案上含有黑色苺果或黑色珍珠的樣式,就會和RIM的名稱近似。而三星在2006年3月已提出全新的商標申請,但RIM對此提出異議,當時RIM已開始廣告黑苺機,並拒絕接受以三星已註冊的商標使用Verizon Wireless上。 RIM提及其產品黑苺機的黑苺商標對於RIM而言是無價的,黑苺商標使RIM走向持續成功的境界,並擁有有良好的商譽。倘若三星的商品持續以黑色草莓的商標販售,將對RIM的黑苺商標造成商業損害和不可預期的損失,若無法在法律上受到適當賠償,將對RIM造成極大的損失。因此,RIM請求三星銷毀具有black, blue, 或pearl樣式的手機商品。 此案後續發展是值得關切的議題,倘若RIM勝訴,三星要回收所有的手機,此影響甚鉅。