美國發布《新興科技優先審查架構》 加速政府機構導入AI技術
美國聯邦總務署（General Service Administration）於2024年6月27日發布《新興科技優先審查架構》（Emerging Technologies Prioritization Framework），該架構係為回應拜登總統針對AI安全所提出之第14110號行政命令，而在「聯邦政府風險與授權管理計畫」（Federal Risk and Authorization Management Program，以下簡稱FedRAMP）底下所設置之措施。
一般而言，雲端服務供應商（cloud service providers）若欲將其產品提供予政府單位使用，需依FedRAMP相關規範等候審查。《新興科技優先審查架構》則例外開放，使提供「新興科技」產品之雲端服務供應商得視情況優先審查。
現階段《新興科技優先審查架構》所定義之「新興科技」係為提供下列四種功能的生成式AI技術：
1.聊天介面（chat interface）：提供對話式聊天介面的產品。允許用戶輸入提示詞（prompts），然後利用大型語言模型產出內容。
2.程式碼生成與除錯工具（code generation and debugging tools）：軟體開發人員用來協助他們開發和除錯軟體的工具。
3.圖片生成（prompt-based image generators）：能根據使用者輸入之文字或圖像而產生新圖像或影像的產品。
4.通用應用程式介面（general purpose API）：基於API技術將前述三項功能加以整合的產品。
美國政府為挑選最具影響力的產品，要求雲端服務供應商繳交相關資料以利審查，例如公開的模型卡（model card）。模型卡應詳細說明模型的細節、用途、偏見和風險，以及資料、流程和參數等訓練細節。此外，模型卡應包含評估因素、指標和結果，包括所使用的評估基準。
《新興科技優先審查架構》第一波的申請開放至2024年8月31日，且FedRAMP將於9月30日宣布優先名單。這項措施將使生成式AI技術能夠以更快的速度被導入政府服務之中。
- Federal Risk and Authorization Management Program [FedRAMP], Emerging Technologies Prioritization Criteria and Guidance(2024)
- Federal Risk and Authorization Management Program (FedRAMP) - Artificial Intelligence, GitHub
- Emerging Technology Prioritization Framework, FedRAMP
- Release of Emerging Technology Prioritization Framework, FedRAMP
- Making access to AI a priority, U.S. General Services Administration
周景賀
副法律研究員 編譯整理
Federal Risk and Authorization Management Program [FedRAMP], Emerging Technologies Prioritization Criteria and Guidance(2024), https://www.fedramp.gov/assets/resources/documents/Emerging-Technologies-Prioritization-Criteria-and-Guidance-V3.pdf (last visited Aug. 2, 2024).
Federal Risk and Authorization Management Program (FedRAMP) - Artificial Intelligence, GitHub, https://github.com/GSA/fedramp-ai (last visited Aug. 2, 2024).
Emerging Technology Prioritization Framework, FedRAMP, https://www.fedramp.gov/et-framework/#:~:text=This%20page%20describes%20the%20operational%20framework%20to%20prioritize%20certain%20cloud (last visited Aug. 2, 2024).
Release of Emerging Technology Prioritization Framework, FedRAMP, https://www.fedramp.gov/2024-06-27-release-of-et-framework/ (last visited Aug. 2, 2024).
Making access to AI a priority, U.S. General Services Administration, https://www.gsa.gov/blog/2024/06/27/making-access-to-ai-a-priority (last visited Aug. 2, 2024).
Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence, The White House, https://www.whitehouse.gov/briefing-room/presidential-actions/2023/10/30/executive-order-on-the-safe-secure-and-trustworthy-development-and-use-of-artificial-intelligence/#:~:text=(a)%20Artificial%20Intelligence%20must%20be%20safe%20and%20secure.%20Meeting%20this (last visited Aug. 2, 2024).
郭俊仁，〈美國正式推行「聯邦政府風險與授權管理計畫」〉，科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&d=5795&no=64（最後瀏覽日：2024/08/02）。
我國電子遊戲場業管理條例修法研析 -參考美國佛州Family Amusement Games Act 資策會科技法律研究所 法律研究員 王凱嵐 105年04月06日 去年七月，美國佛州政府簽屬一份Family Amusement Games Act 法案，條文部份針對電子遊戲機做完整的定義解釋，及遊戲機所擺放的場域做限制。特別的是此法案排除博弈遊戲，僅針對非博弈遊戲做獨立規範。 新修法案之目的在於解決相關遊戲業者面對舊法時的疑惑。修法後將博弈性遊戲與技術性遊戲做出區分，另關於遊戲擺放的場域以及遊戲獎賞都有明確的立法條文。法案做出明確規範後，大幅度的降低遊戲機業者對於政府法規的不確定感，在遊戲產業上能夠有更多的空間去發展及調整。 在我國，長久以來電子遊戲場所給大眾多為不良的印象，政府雖然早已制定「電子遊戲場業管理條例」作為規範，但自民國八十九年二月三日公布施行至今已超過十五年，立法時之管制目的及作法與現今社會風氣、產業趨勢已不盡相符，本文擬藉由參考美國佛州對於遊戲機的定義及限制規定，就未來可能之修法方向提出建議。首先論我國現行條例之問題，再論美國佛州立法可採之處，最後將針對現行條例未來修正提供建議。 壹、美國佛州Family Amusement Games Act: 美國佛州Family Amusement Games Act (以下簡稱「親子遊戲機法」)對於遊戲機台做以下的文字解釋：「可供一般民眾單純娛樂之遊戲，得使用鈔票、硬幣、卡片、彩券、代幣、籌碼或相似的替代物進入遊戲，並能以遊戲技術控制遊戲結果。排除任何其它具有博弈性質的遊戲。」從佛州法條上的解釋可以看出，此立法上將遊戲區分技術性與博弈性兩種類型，遊戲者必須是以自身遊戲技巧控制遊戲並能影響其結果，且非只靠運氣或投機心態遊戲。與佛州舊法相比，新法之遊戲機不僅以使用硬幣為限，允許使用其它相類似的替代物遊戲。提高了彩券獎品的金額限制，並新增遊戲機得放置的場域(保齡球館、旅館、餐廳)。 為了使定義更加完善，美國佛州新法僅針對博弈性遊戲做解釋:「1.遊戲以機械式或影像上具有吃角子老虎機的捲軸或符號，或以視頻模擬任何其他賭場遊戲，包括撲克、賓果、拉霸機、樂透、輪盤賭、擲骰子，但不僅限於上述之遊戲。2.遊戲中玩家無法以自身技巧控制結果或其遊戲結果為不可目測、不可知悉、不可預見。3.視頻撲克遊戲或任何遊戲或機器可被本州法律解釋為賭博設備。4.任何遊戲或設備被規定在15 U.S.C. s. 1171，除非排除在15 U.S.C. s. 1178。」從以上的條文可以看出，佛州在博奕性遊戲上，完整的做出定義，使遊戲業者能清楚的知道遊戲機的類別區分，對於機台發展和市場推廣上有相當大的助益。 美國佛州將非博奕性遊戲機區分為A、B、C三類。首先A類為得重複遊戲獎勵遊戲機，其遊戲結果不得以現金、彩券、籌碼、點數、折價卷或任何有兌換價值之電子點數當作獎勵。此類遊戲機，因其遊戲性質僅以單純地重複性遊戲，在擺放區域上並無限制。B類為得以彩券做為遊戲獎勵之遊戲機。C類為得以直接獲取獎勵物品之遊戲機，但其商品價值不得超過一定之金額限定。B、C兩類遊戲機，其擺放場域相似度高，僅有部分場域另做規定。區分此三類之目的，在於規範不同遊戲結果之遊戲機台。又關於彩券及獎勵物品在佛州新法中，也有詳盡的規範，具體的勾勒出三種遊戲機三種不同的遊戲態樣。 貳、我國電子遊戲場業管理條例 我國電子遊戲場業管理條例第4條所稱之電子遊戲機「指利用電、電子、電腦、機械或其它類似方式操縱，以產生或顯示聲光影像、圖案、動作、之遊樂機具，或利用上述方式操縱鋼珠或鋼片發射之遊樂機具。但未具影像、圖案，僅供兒童騎乘者，不包括在內。」關於電子遊戲機的認定，判斷上以是否利用電、電子、電腦、機械或其它類似方式操縱，若是符合以上要件，應屬於本條例所稱之電子遊戲機。 我國「電子遊戲場業管理條例」採營業分級、機具分類之制度，依據遊戲之內容之暴露、暴力、血腥、恐怖程度及操作結果區分將電子遊戲機分為三類:益智類、鋼珠類、娛樂類。所謂益智類遊戲其內容無任何暴露、暴力、血腥或恐怖，亦無任何渲染妨害風化之元素在內，且其操作結果所得之分數僅得作為兌換獎品之憑證，不得作為轉押住使用，判斷標準相當嚴格。 關於遊戲營業場再區分成兩類，我國電子遊戲場業管理條例第5條:「普通級：指僅設置益智類電子遊戲機，供兒童、少年及一般大眾遊藝者。限制級：指設置鋼珠類、娛樂類或附設益智類遊戲電子遊戲機，僅供十八歲以上之人遊藝者」而又同條例第9條之規定:「電子遊戲場業之營業場所，應距離國民中、小學、高中、職校、醫院五十公尺以上。」，由此可知我國雖將電子遊戲機依內容區分為三類，但其遊戲場所只區分兩類，且在設置地區之限制是相同的。 參、小結 數位休閒產業現階段發展所遇到的問題，除了先前提到的負面形象外，還包含法制規範已不符合潮流，此現象造成產業被法律嚴格管理、地方政府限制發照、人才投入意願低落。因此，修改現行管理條例以及匡正產業形象已有其必要性與重要性。 前述美國佛州的立法例，在遊戲機的定義上即與我國有明顯不同。佛州以進入遊戲的方式定義新法所規範的遊戲機類別。我國可考慮參考此分類方式，將遊戲類別的區分單純技術性與射倖性遊戲(博弈目前在我國不合法)，並在益智類遊戲分類項下針對暴露、暴力、血腥或恐怖等要素，參考遊戲軟體分級之作法再作進一步的區分，同時搭配擺放遊戲機台場域的限制規定，不再用原則限制的角度去立法，而是回歸到遊戲場業管理制度上做規範，使遊戲機台開發商或製造業者能按其公司營運方向進行內容種類的規劃，以追求產業發展與安全監管上的平衡。
通用人工智慧的透明揭露標準--歐盟通用人工智慧模型實踐準則「透明度 (Transparency)」章通用人工智慧的透明揭露標準--歐盟通用人工智慧模型實踐準則「透明度 (Transparency)」章 資訊工業策進會科技法律研究所 2025年08月06日 歐盟人工智慧辦公室(The European AI Office，以下簡稱AIO) 於2025年7月10日提出《人工智慧法案》（AI Act, 以下簡稱AIA法案）關於通用型人工智慧實作的準則[1] (Code of Practice for General-Purpose AI Models，以下簡稱「GPAI實踐準則」)，並於其中「透明度 (Transparency)」章節[2]，針對歐盟AIA法案第53條第1項(a)、(b)款要求GPAI模型的提供者必須準備並提供給下游的系統整合者 (integrator) 或部署者 (deployer) 足夠的資訊的義務，提出模型文件(Model Documentation)標準與格式，協助GPAI模型提供者制定並更新。 壹、事件摘要 歐盟為確保GPAI模型提供者遵循其AI法案下的義務，並使AIO能夠評估選擇依賴本守則以展現其AI法案義務合規性的通用人工智慧模型提供者之合規情況，提出GPAI實踐準則。當GPAI模型提供者有意將其模型整合至其AI系統的提供者（以下稱「下游提供者」）及應向AIO提供相關資訊，其應依透明度章節要求措施(詳下述)提出符合內容、項目要求的模型文件，並予公開揭露且確保已記錄資訊的品質、安全性及完整性 (integrity)。 由於GPAI模型提供者在AI價值鏈 (AI value chain) 中具有特殊角色和責任，其所提供的模型可能構成一系列下游AI系統的基礎，這些系統通常由需要充分了解模型及其能力的下游提供者提供，以便將此類模型整合至其產品中並履行其AIA法案下的義務。而相關資訊的提供目的，同時也在於讓AIO及國家主管機關履行其AI法案職責，特別是高風險AI的評估。 AIO指出完整填寫與定期更新模型文件，是履行AIA法案第53條義務的關鍵步驟。GPAI模型提供者應建立適當的內部程序，確保資訊的準確性、時效性及安全性。模型文件所含資訊的相關變更，包括同一模型的更新版本，同時保留模型文件的先前版本，期間至模型投放市場後10年結束。 貳、重點說明 一、制定並更新模型文件(措施1.1) 透明度 (Transparency)章節提供模型文件的標準表格，做為GPAI實踐準則透明度章節的核心工具，協助GPAI模型提供者有系統性的整理並提供AIA法案所要求的各項資訊。表格設計考量了不同利害關係人的資訊需求，確保在保護商業機密的同時，滿足監管透明度的要求。 前揭記錄資訊依其應提供對象不同，各欄位已有標示區分該欄資訊係用於AI辦公室 (AIO)、國家主管機關 (NCAs) 或下游提供者 (DPs)者。適用於下游提供者的資訊，GPAI模型提供者應主動提供(公開揭露)，其他則於被請求時始須提供(予AIO或NCAs)。 除基本的文件最後更新日期與版本資訊外，應提供的資訊分為八大項，內容應包括： (一)、一般資訊General information 1.模型提供者法律名稱(Legal name) 2.模型名稱(Model name)：模型的唯一識別碼（例如 Llama 3.1-405B），包括模型集合的識別碼（如適用），以及模型文件涵蓋之相關模型公開版本的名稱清單。 3.模型真實性(Model authenticity)：提供明確的資訊例如安全雜湊或URL端點，來幫助使用者確認這個模型的來源 (Provenance)、是否真實性未被更動 (Authenticity)。 4.首次發布日(Release date)與首次投放歐盟市場的日期(Union market release date)。 5.模型依賴(Model dependencies)：若模型是對一個或多個先前投放市場的GPAI模型進行修改或微調的結果，須列出該等模型的名稱（及相關版本，如有多個版本投放市場）。 (二)、模型屬性(Model properties) 1.Model architecture 模型架構：模型架構的一般描述，例如轉換器架構 (transformer architecture)。 2.Design specifications of the model 模型設計規格：模型主要設計規格的一般描述，包括理由及所作假設。 3.輸出/入的模式與其最大值(maximum size)：說明係文字、影像、音訊或視訊模式與其最大的輸出/入的大小。 4.模型總參數量(model size)與其範圍(Parameter range)：提供模模型參數總數，記錄至少兩個有效數字，例如 7.3*10^10 參數，並勾選參數(大小)所在範圍的選項，例如：☐>1T。 (三)、發佈途徑與授權方式(Methods of distribution and licenses) 1.發佈途徑Distribution channels：列舉在歐盟市場上使用模型的採用法，包括API、軟體套裝或開源倉庫。 2.授權條款License：附上授權條款鏈結或在要求時提供副本；說明授權類型如: 開放授權、限制性授權、專有授權；列出尚有提供哪些相關資源(如訓練資料、程式碼)與其存取方式、使用授權。 (四)、模型的使用(Use) 1.可接受的使用政策Acceptable Use Policy：附上可接受使用政策連結或副本或註明無政策。 2.預期用途或限制用途Intended uses：例如生產力提升、翻譯、創意內容生成、資料分析、資料視覺化、程式設計協助、排程、客戶支援、各種自然語言任務等或限制及/或禁止的用途。 3.可整合AI系統之類型Type and nature of AI systems：例如可能包括自主系統、對話助理、決策支援系統、創意AI系統、預測系統、網路安全、監控或人機協作。 4.模型整合技術方式Technical means for integration：例如使用說明、基礎設施、工具）的一般描述。 5.所需軟硬體資源Required hardware與software：使用模型所需任何軟硬體（包括版本）的描述，若不適用則填入「NA」。 (五)、訓練過程(Training process) 1.訓練過程設計規格(Design specifications of the training process)：訓練過程所涉主要步驟或階段的一般描述，包括訓練方法論及技術、主要設計選擇、所作假設及模型設計最佳化目標，以及不同參數的相關性（如適用）。例如：「模型在人類偏好資料集上進行10個輪次的後訓練，以使模型與人類價值觀一致，並使其在回應使用者提示時更有用」。 2.設計決策理由(Decision rationale)：如何及為何在模型訓練中做出關鍵設計選擇的描述。 (六)、用於訓練、測試及驗證的資料資訊(Information on the data used for training, testing, and validation) 1.資料類型樣態Data type/modality：勾選樣態包括文字、影像、音訊、視訊或說明有其他模態。 2.資料來源Data provenance：勾選來源包括網路爬蟲、從第三方取得的私人非公開資料集、使用者資料、公開資料集、透過其他方式收集的資料、非公開合成(Synthetic )資料等。 3.資料取得與選取方式(How data was obtained)：取得及選擇訓練、測試及驗證資料使用方法的描述，包括用於註釋資料的方法及資源，以及用於生成合成資料的模型及方法。從第三方取得的資料，如果權利取得方式未在訓練資料公開摘要中披露，應描述該方式。 4.資料點數量Number of data points：說明訓練、測試及驗證資料的大小（資料點數量），連同資料點單位的定義（例如代幣或文件、影像、視訊小時或幀）。 5.資料範疇與特性(Scope and characteristics)：指訓練、測試及驗證資料範圍及主要特徵的一般描述，如領域（例如醫療保健、科學、法律等）、地理（例如全球、限於特定區域等）、語言、模式涵蓋範圍。 6.資料清理處理方法(Data curation methodologies)：指將獲取的資料轉換為模型訓練、測試及驗證資料所涉及的資料處理一般描述，如清理（例如過濾不相關內容如廣告）、資料擴增。 7.不當資料檢測措施(Measures for unsuitability)：在資料獲取或處理中實施的任何方法描述（如有），以偵測考慮模型預期用途的不適當資料源，包括但不限於非法內容、兒童性虐待材料 (CSAM)、非同意親密影像 (NCII)，以及導致非法處理的個人資料。 8.可識別偏誤檢測措施(Measures to detect identifiable biases)：描述所採取的偵測與矯正訓練資料存在偏誤的方法。 (七)、訓練期間的計算資源(Computational resources (during training)) 1.訓練時間(Training time)：所測量期間及其時間的描述。 2.訓練使用的計算量(Amount of computation used for training)：說明訓練使用的測量或估計計算量，以運算表示並記錄至其數量級（例如 10^24 浮點運算）。 3.測量方法論(Measurement methodology)：描述用於測量或估計訓練使用計算量的方法。 (八)、訓練及推論的能源消耗(Energy consumption (during training and inference)) 1.訓練耗能(Amount of energy used for training)及其計量方法：說明訓練使用的測量或估計能源量，以百萬瓦時表示（例如 1.0x10^2 百萬瓦時）。若模型能源消耗未知，可基於所使用計算資源的資訊估計能源消耗。若因缺乏計算或硬體提供者的關鍵資訊而無法估計訓練使用能源量，提供者應披露所缺乏的資訊類型。 2.推論運算耗能的計算基準 (Benchmarked amount of computation used for inference1)及其方法：以浮點運算表示方式（例如 5.1x10^17 浮點運算）說明推論運算的基準計算量，並提供計算任務描述（例如生成100000個代幣Token）及用於測量或估計的硬體（例如 64個Nvidia A100）。 二、提供GPAI模型相關資訊(措施1.2) 通用人工智慧模型投放市場時，應透過其網站或若無網站則透過其他適當方式，公開揭露聯絡資訊，供AIO及下游提供者請求取得模型文件中所含的相關資訊或其他必要資訊，以其最新形式提供所請求的資訊。 於下游提供者請求時，GPAI模型提供者應向下游提供者提供最新模型文件中適用於下游提供者的資訊，在不影響智慧財產權及機密商業的前提下，對使其充分了解GPAI模型的能力及限制，並使該等下游提供者能夠遵循其AIA法案義務。資訊應在合理時間內提供，除特殊情況外不得超過收到請求後14日。且該資訊的部分內容可能也需要以摘要形式，作為GPAI模型提供者根據AIA法案第53條第1項(d)款必須公開提供的訓練內容摘要 (training content summary) 的一部分。 三、確保資訊品質、完整性及安全性(措施1.3) GPAI模型提供者應確保資訊的品質及完整性獲得控制，並保留控制證據以供證明遵循AIA法案，且防止證據被非預期的變更 (unintended alterations)。在制定、更新及控制資訊及記錄的品質與安全性時，宜遵循既定協議 (established protocols) 及技術標準 (technical standards)。 參、事件評析 一、所要求之資訊完整、格式標準清楚 歐盟AGPAI實踐準則」的「透明度 (Transparency)」提供模型文件的標準表格，做為GPAI實踐準則透明度章節的核心工具，從名稱、屬性、功能等最基本的模型資料，到所需軟硬體、使用政策、散佈管道、訓練資料來源、演算法設計，甚至運算與能源消秏等，構面完整且均有欄位說明，而且部分欄位直接提供選項供勾選，對於GPAI模型提供者提供了簡明容易的AIA法案資訊要求合規做法。 二、表格設計考量不同利害關係人的資訊需求 GPAI實踐準則透明度章節雖然主要目的是為GPAI模型提供者對由需要充分了解模型及其能力的下游提供者提供資訊，以便其在產品履行AIA法案下的義務。但相關資訊的提供目的，同時也在於讓AIO及國家主管機關履行其AI法案職責，特別是高風險AI的評估。因此，表格的資訊標示區分該欄資訊係用於AI辦公室 (AIO)、國家主管機關 (NCAs) 或下游提供者 (DPs)者，例如模型的訓練、資料清理處理方法、不當內容的檢測、測試及驗證的資料來源、訓練與運算的能秏、就多屬AIO、NCAs有要求時始須提供的資料，無須主動公開也兼顧及GPAI模型提供者的商業機密保護。 三、配套要求公開並確保資訊品質 該準則除要求GPAI模型提供者應記錄模型文件，並要求於網站等適當地，公開提供下游提供者請求的最新的資訊。而且應在不影響智慧財產權及機密商業的前提下，提供其他對使其充分了解GPAI模型的能力及限制的資訊。同時，為確保資訊的品質及完整性獲得控制，該準則亦明示不僅應落實且應保留證據，以防止資訊被非預期的變更。 四、以透明機制落實我國AI基本法草案的原則 我國日前已由國科會公告人工智慧基本草案，草案揭示「隱私保護與資料治理」、「妥善保護個人資料隱私」、「資安與安全 」、「透明與可解釋 」、「公平與不歧視」、「問責」原則。GPAI實踐準則透明度章節，已提供一個重要的啟示—透過AI風險評測機制，即可推動GPAI模型資訊的揭露，對相關資訊包括訓練資料來源、不當內容防止採取做一定程度的揭露要求。 透過相關資訊揭露的要求，即可一定程度促使AI開發提供者評估認知風險，同時採取降低訓練資料、生成結果侵權或不正確的措施。即便在各領域作用法尚未能建立落實配套要求，透過通過評測的正面效益，運用AI風險評測機制的資訊提供要求，前揭草案揭示的隱私、著作、安全、問責等原則，將可以立即可獲得一定程度的實質落實，緩解各界對於AI侵權、安全性的疑慮。 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://www.tips.org.tw） [1]The European AI Office, The General-Purpose AI Code of Practice, https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/contents-code-gpai 。(最後閱覽日：2025/07/30) [2]The European AI Office, Code of Practice for General-Purpose AI Models–Transparency Chapter, https://ec.europa.eu/newsroom/dae/redirection/document/118120 。(最後閱覽日：2025/07/30)
美國各州逐步研議透過立法豁免企業資安事件賠償責任美國各州逐步研議透過立法豁免企業資安事件賠償責任 資訊工業策進會科技法律研究所 2024年06月10日 為鼓勵企業採用資安標準與框架，美國已有幾州開始透過立法限縮企業資安事件賠償責任，企業若能舉證證明已符合法令或遵循業界認可之資安框架和標準，則於資安攻擊事件所致損害賠償訴訟中，將無需承擔賠償責任。 壹、事件摘要 為避免有心人士於未取得經授權下近用網路和敏感資料，企業往往投入大量資源打造資安防護架構，惟在現今網路威脅複雜多變的環境下，仍可能受到惡意資安攻擊，導致資料外洩事件發生，導致企業進一步面臨訴訟求償風險，其中多數指控為未實施適當的資安措施。為此美國佛羅里達州和西維吉尼亞州研議透過立法限縮企業之資安事件賠償責任，以鼓勵企業採用資安標準、框架與資安相關法令。 貳、重點說明 繼美國俄亥俄州[1]、猶他州[2]和康乃狄克州[3]相繼頒布法令，讓已實施適當安全維護措施之企業，豁免資安攻擊所致資料外洩之損害賠償責任，佛羅里達州和西維吉尼亞州近期亦提出相似法案，以下介紹兩州法案之重點： 一、佛羅里達州 美國佛羅里達州於2023年11月公布《資安事件責任法案》 （H.B 473: Cybersecurity Incident Liability）[4]，法案納入「安全港條款」（Safe Harbor），當企業遭受資安攻擊致生個資外洩事件，如可證明已遵循產業認可的資安標準或框架，實施適當的資安措施與風險控管機制，則可免於賠償責任，以鼓勵企業採納資安標準或框架。 為適用安全港條款，企業須遵循佛羅里達州資訊保護法（The Florida Information Protection Act），針對資料外洩事件，通知個人、監管機關和消費者，並建立與法案內所列當前產業認可的資安標準、框架，或是特定法令規範之內容具一致性的資安計畫（Cybersecurity Programs）： （一）當前產業認可的資安標準、框架 1. 國家標準暨技術研究院（National Institute of Standards and Technology, NIST）改善關鍵基礎設施資安框架（Framework for Improving Critical Infrastructure Cybersecurity）。 2. NIST SP 800-171－保護非聯邦系統和企業中的受控非機密資訊。 3. NIST SP 800-53 和 SP 800-53A－ 資訊系統和企業的安全和隱私控制/ 評估資訊系統和企業中的安全和隱私控制。 4. 聯邦政府風險與授權管理計畫（Federal Risk and Authorization Management Program, FedRAMP）安全評估框架。 5. 資安中心（ The Center for Internet Security, CIS）關鍵安全控制。[5] 6. ISO/IEC 27000系列標準。 7. 健康資訊信任聯盟（The Health Information Trust Alliance, HITRUST）通用安全框架（Common Security Framework）[6]。 8. 服務企業控制措施類型二（Service Organization Control Type 2, SOC 2）框架。 9. 安全控制措施框架（Secure Controls Framework）。 10. 其他類似的產業標準或框架。 （二）特定法令規範 企業（entity）如受以下法令規範，亦得適用安全港條款，如法令有修訂，企業應在發布修訂後的一年內更新其資安計畫： 1. 健康保險可攜與責任法（The Health Insurance Portability and Accountability Act, HIPAA）之安全要求。 2. 金融服務現代化法（The Gramm-Leach-Bliley Act）第五章。 3. 2014 年聯邦資訊安全現代化法（The Federal Information Security Modernization Act of 2014）。 4. 健康資訊科技促進經濟和臨床健康法（The Health Information Technology for Economic and Clinical Health Act, HITECH）之安全要求。 5. 刑事司法資訊服務系統 （The Criminal Justice Information Services, CJIS）安全政策。 6. 州或聯邦法律規定的其他類似要求。 該法案雖於2024年3月5日經佛羅里達州參議院三讀通過，但於2024年6月26日遭州長否決[7]，其表示法案對於企業的保障範圍過於廣泛，如企業採取基礎的資安措施與風險控管機制，便得主張適用安全港條款，將可能導致消費者於發生個資外洩事件時，無法受到足夠的保障。州政府鼓勵利害關係人與該州網路安全諮詢委員會（Florida Cybersecurity Advisory Council）合作，探求法案的替代方案，以保護消費者資料。 二、西維吉尼亞州 美國西維吉尼亞州於2024年1月29日提出眾議院第5338號法案[8]，修訂西維吉尼亞法典（Code of West Virginia），增訂第8H章資安計畫安全港條款（Safe Harbor for Cybersecurity Programs），如企業符合業界認可的資安標準、框架或依特定法令建立與實施資安計畫，包含個人資訊和機敏資料的管理、技術和企業保障措施，將能夠於侵權訴訟中，主張適用避風港條款。 法令內明列評估企業所建立的資安計畫規模和範圍是否適當之要素，包含： 1. 企業的規模和複雜性； 2. 企業的活動性質和範圍； 3. 受保護資訊的敏感性； 4. 使用資安防護工具之成本和可用性； 5. 企業可運用的資源。 （一）當前產業認可的資安標準、框架 除與佛羅里達州法案所列舉業界認可的資安標準之前六項相同，另增加： 1 NIST SP 800-76-2個人身分驗證生物辨識規範（Biometric Specifications for Personal Identity Verification）[9]。 2. 資安成熟度模型認證（The Cybersecurity Maturity Model Certification, CMMC）至少達到第2級，並經外部驗證（external certification）。 （二）特定法令規範 除與佛羅里達州法案所列舉特定法令之前四項相同，另增加：由聯邦環境保護局（Environmental Protection Agency, EPA）、資安暨基礎設施安全局（Cybersecurity and Infrastructure Security Agency, CISA）或北美可靠性公司（North American Reliability Corporation）[10]所採用任何適用於關鍵基礎設施保護的規則、法規或指南。 惟目前法案已於2024年3月27日被西維吉尼亞州長否決[11]，其表示透過安全港條款鼓勵企業實踐資安框架雖立意良好，但也可能遭濫用而帶來不當影響，例如TikTok等大型國際企業，如在違背公民意願情況下共享個人資料時，將免於訴訟，恐有損其公民權益，未來州政府將與利害關係人持續進行協商。 參、事件評析 佛羅里達州和西維吉尼亞州近期同步公布有關限制企業於資安事件之責任相關法案，內容亦為相似，西維吉尼亞州之法案目前已遭否決，主要係擔心該豁免條款遭到不當濫用；佛羅里達州之法案亦因對於企業保障過廣與無法保障消費者個資安全考量，而遭州長否決。 法案中明列受產業普遍認可的資安標準、框架與政府所頒布特定法令，有助企業明確遵循與採納，建立與實施資安計畫，惟如何舉證所建立之資安計畫或實施之資安措施，與法案所列之資安標準、框架，或是特定法令規範，具有實質上的一致性，仍不明確，將可能阻礙企業於訴訟上行使抗辯與主張責任豁免權。未來美國如何權衡產業穩健發展與民眾個資保障，仍有待持續觀察。 [1] Chapter 1354 - Ohio Revised Code, Ohio Laws, https://codes.ohio.gov/ohio-revised-code/chapter-1354 (last visited May 24, 2024). [2]Part 7 Cybersecurity Affirmative Defense Act, Utah StateLegislative, https://le.utah.gov/xcode/Title78B/Chapter4/78B-4-P7.html (last visited May 24, 2024). [3]Frederick Scholl, Connecticut’s New Breach Notification and Data Security Laws: Carrots and Sticks, Quinnipiac University, July,1,2021,https://www.qu.edu/quinnipiac-today/connecticuts-new-breach-notification-and-data-security-laws-2021-07-01/ (last visited May 24, 2024). [4]CSHB 473-Cybersecurity Incident Liability, The Florida Senate,https://www.flsenate.gov/Session/Bill/2024/473 (last visited Jun. 28, 2024). [5]資安中心（ The Center for Internet Security, CIS）為美國非營利組織，負責推動CIS Controls，針對實際發生的資安攻擊行為提供防禦建議，作為企業保護 IT 系統和資料時可參考之最佳實務作法。資料來源：About us, Center for Internet Security, https://www.cisecurity.org/about-us (last visited Jun. 6, 2024). [6]What is HITRUST?, Schneider Downs,https://schneiderdowns.com/cybersecurity/what-is-hitrust/ (last visited May 24, 2024). [7]Governor of Florida, Vote letter for House Bill 473(2024), https://www.flgov.com/wp-content/uploads/2024/06/Veto-Letter_HB-473.pdf (last visited Jun. 28, 2024). [8]2024 REGULAR SESSION ENROLLED Committee Substitute for House Bill 5338, WEST VIRGINIA LEGISLATURE,https://www.wvlegislature.gov/Bill_Status/bills_text.cfm?billdoc=hb5338%20sub%20enr.htm&yr=2024&sesstype=RS&i=5338 (last visited May 24, 2024). [9]NIST SP 800-76-2 Biometric Specifications for Personal Identity Verification, National Institute of Standards and Technology, https://csrc.nist.gov/pubs/sp/800/76/2/final (last visited May 24, 2024). [10]北美電力可靠性公司（North American Electric Reliability Corporation, NERC），為一家非營利機構，致力推動關鍵基礎設施保護相關標準，以強化北美大規模電力系統（亦即電網）的可靠性和安全性，資料來源：https://www.nerc.com/Pages/default.aspx (last visited May 24, 2024). [11]Governor of West Virginia, Enrolled Committee Substitute for House Bill 5338(2024),https://www.wvlegislature.gov/Bill_Text_HTML/2024_SESSIONS/RS/veto_messages/HB5338.pdf (last visited May 24, 2024).
美國雅虎公司面臨垃圾訊息的團體訴訟美國芝加哥地方法院於2016年01月04日肯認關於美國雅虎公司(Yahoo Inc)因於2013年3月對美國行動服務斯普林特公司(Sprint Corp)用戶散發垃圾訊息的團體訴訟。本件原為2014年由原告Rachel Johnson提訴，芝加哥地方法院法官Manish Shah認定本件原告已經充分主張本件團體訴訟的共通性，往後所有在2013年被發送該等訊息的用戶，都能加入本件訴訟集團提訴。而根據法院的文書資料，未來將會有超過50萬的斯普林特公司用戶能加入本件訴訟。 原告主張雅虎的簡訊服務向其以及其他斯普林特用戶寄發垃圾訊息而違反1991制定的電信消費者保護法(The Telecom Consumers Protection Act of 1991)。該等簡訊服務會將發信者的線上即時訊息轉為簡訊寄送至受信者的行動電話，同時系統會自動加入預設的「歡迎」訊息。依照電信消費者保護法規定，禁止以自動系統向使用者發送未得同意的簡訊、傳真或是撥打電話，違反者每一行為將被求償500~1500美元。因此本件若主張成立，雅虎將面臨每則訊息最高1500美元的損害賠償。 雅虎雖然主張該等訊息並非電信消費者保護法所禁止的擾人、極端巨量的通信，僅為對接收者已經收到來自其他發送者訊息的提醒而已。同時雅虎也主張若肯認該等團體訴訟，將導致損害賠償數額與原告所受損害不相當，而引發後續訴訟。法院並不接受雅虎的主張。現階段雅虎對法院的決定拒絕評論。