為確認產品供應鏈與物流鏈的真實來源、打擊仿冒品、提升永續資訊透明度以接軌歐盟政策,歐盟智慧財產局(下稱EUIPO)自2023年5月啟動區塊鏈物流認證計畫(下稱EBSI-ELSA),採難以竄改、公開透明的區塊鏈服務基礎設施(European Blockchain Services Infrastructure,下稱EBSI),透過數位簽章(digital signature)、時戳追溯與驗證歐盟進口產品的來源是否為智慧財產權利人。EUIPO 於2024年6月24日宣布EBSI-ELSA已上線8成基礎設施。為加速推動計畫,於2024年9月至11月間,EUIPO以產品鏈的智財權利人(例如鞋類與/或服裝、電氣設備、手錶、醫療設備與/或藥品、香水與/或化妝品、汽車零件與玩具產業別之產品智財權利人)為試點,並將於2024年11月前發布試點最終報告。
透過試點,EUIPO致力於:
(1)測試、評估於真實世界之製造與分銷系統中應用數位簽章及物流模組的情況,以作為智財權利人之企業資源規劃(ERP)的一部分。
(2)於產品歷程,測試、評估數位裝運契約(digital shipment contract)及產品數位孿生(Digital Twin)之資訊的接觸權限與品質(access to and quality of information)。如海關人員預計於產品抵運前(pre-arrival)、通關階段(inspection phases)確認產品之真實性。
(3)提供產品生命週期應用EBSI-ELSA之試點最終報告,包含實施過程、結果等相關資料。
EBSI-ELSA計畫認為其符合歐盟之數位政策與循環經濟目標,旨於採取區塊鏈技術向供應商、消費者、海關、市場監管機構等多方揭露更多的產品溯源資料,提升產品透明度,銜接歐盟之數位產品護照(Digital Product Passport, DPP)政策,該政策目的係以數位互通方式揭露歐洲市場之產品生命週期的資訊,如產品材料來源、製程、物流、碳足跡等永續資訊,強化產業的可追溯性、循環性(circularity)及透明度,以協助供應鏈利害關係人、消費者、投資者做出可持續的選擇。而負責執行歐盟資料經濟與網路安全相關政策之歐盟執委會資通訊網絡暨科技總署(DG Connect)於2024年5月所發布之「數位產品護照:基於區塊鏈的看法」報告,亦指出「為確保區塊鏈系統互通性,其IOTA區塊鏈技術框架應能與歐盟內部市場電子交易之電子身分認證及信賴服務規章(EIDAS)及EBSI標準完全接軌(fully align)」。
如我國企業欲強化既有的產品生命週期資料管理機制,可參考資策會科法所創智中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》,從數位資料的生成、保護與維護出發,再延伸至存證資訊之取得、維護與驗證之流程化管理機制,協助產業循序增進資料的可追溯性。
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美國現任總統川普(Donald J. Trump)於美國時間2020年12月4日簽署物聯網網路安全法(IoT Cybersecurity Improvement Act of 2020),針對美國聯邦政府未來採購物聯網設備(IoT Devices)制定了標準與架構。 該法要求美國國家標準技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)應依據NIST先前的物聯網指引中關於辨識、管理物聯網設備安全弱點(Security Vulnerabilities)、物聯網科技發展、身分管理(Identity Management)、遠端軟體修補(Remote Software Patching)、型態管理(Configuration Management)等項目,為聯邦政府建立最低安全標準及相關指引。如果使用政府機關所採購或獲取之物聯網設備無法遵守NIST制定的標準或指引,則不得續簽採購、獲取或使用該設備之契約。 安全標準和指引發布後,美國行政管理和預算局(the Office of Management and Budget)應就各政府機關的資訊安全政策對NIST標準的遵守情況進行審查,NIST每五年亦應對其標準進行必要的更新或修訂。此外,為促進第三方辨識並通報政府資安環境弱點,該法要求NIST針對聯邦政府擁有或使用資訊設備的安全性弱點制定通報、整合、發布與接收的聯邦指引。 雖然該法適用範圍限於聯邦政府機關,惟因該法限制聯邦政府機關採購、獲取或使用不符合NIST標準或指引的物聯網設備,將促使民間業者為獲取美國政府訂單而選擇遵循NIST標準,未來該標準可能成為美國物聯網安全的統一標準。
經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》(Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI)。本報告整合ISO 31000:2018風險管理框架(risk-management framework)、美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)人工智慧風險管理框架(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)與OECD負責任商業行為之盡職調查指南(OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct)等文件,將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段: 1.界定:範圍、背景、參與者和風險準則(Define: Scope, context, actors and criteria)。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異,第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人,並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估:識別並量測AI風險(Assess: Identify and measure AI risks)。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題,評估潛在風險與發生程度,並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理:預防、減輕或停止AI風險(Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks)。風險處理考慮每個潛在風險的影響,並大致分為與流程相關(Process-related)及技術(Technical)之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序,後者則與系統技術規格相關,處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理:監控、紀錄、溝通、諮詢與融入(Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed)。透過在組織中導入培養風險管理的文化,並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢,以及保存相關紀錄,以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督,並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。
資通安全法律案例宣導彙編 第2輯