新加坡網路安全局(Cyber Security Agency of Singapore, CSA)於2024年10月15日發布人工智慧系統安全指南(Guidelines on Securing AI Systems),旨在強化AI系統安全,協助組織以安全之方式運用AI,降低潛在風險。 該指南將AI系統生命週期分成五個關鍵階段,分別針對各階段的安全風險,提出相關防範措施:
(1)規劃與設計:提高AI安全風險認知能力,進行安全風險評估。
(2)開發:提升訓練資料、模型、應用程式介面與軟體庫之供應安全,確保供應商遵守安全政策與國際標準或進行風險管理;並辨識、追蹤及保護AI相關資產(例如模型、資料、輸入指令),以確保AI開發環境安全。
(3)部署:適用標準安全措施(例如存取控制、日誌記錄),並建立事件管理程序。
(4)運作與維護:持續監控AI系統的輸入和輸出,偵測異常與潛在攻擊,並建立漏洞揭露流程。
(5)壽命終期:應根據相關行業標準或法規,對資料與模型進行適當之處理、銷毀,防止未經授權之存取。
CSA期待該指南發布後,將有助於預防供應鏈攻擊(supply chain attacks)、對抗式機器學習攻擊(Adversarial Machine Learning attacks)等安全風險,確保AI系統的整體安全與穩定運行。
為釐清開放閒置頻譜(white space)予業者使用是否會產生干擾問題,美國聯邦通訊傳播委員會(Federal Communication Commission, FCC)所屬工程科技辦公室(Office of Engineering and Technology, OET)於上個月就閒置頻譜(white space)開放進行干擾測試,並在2008年10月15日公布結果報告。 工程科技辦公室表示,同時具有頻譜感測(spectrum sensing)以及定位(geo-location)功能之設備在測試中顯示對於既有使用者並不會造成干擾,是以,當美國於2009年2月17日完成無線電視數位化之後,閒置頻譜設備(white space devices, WSDs)應被允許使用於閒置頻譜。於此同時,聯邦通訊傳播委員會主席 Kevin Martin 在記者會中公開表示支持開放閒置頻譜,並宣布美國聯邦通訊傳播委員會將於2008年11月4日的公開會議中就此一議題進行表決。 美國國家廣播業者協會(National Association of Broadcasters, NAB)旋即在2天後向聯邦通訊傳播委員會提出緊急請願(emergency petition),希望聯邦通訊傳播委員會延後其表決時間,並就此一議題進行公共諮詢。國家廣播業者協會同時指出,該報告摘要對於測試過程所蒐集之資料解讀錯誤,國家廣播業者協會認為,根據該測試結果,未經取得執照且僅以頻譜感測技術避免干擾之閒置頻譜設備將會干擾既有的使用者。而非如該報告摘要所稱,應可開放同時具有頻譜感測技術及定位功能之閒置頻譜設備。截至目前為止,聯邦通訊傳播委員會尚未正式決定是否接受國家廣播業者協會之請求延後表決時間。
日本發布美國數位政策現狀報告,呼籲推動AI發展的同時,亦應注重資料安全性日本獨立行政法人情報處理推進機構(下稱IPA)於2025年10月發布美國第二次川普政權數位政策現狀報告(下稱現狀報告),內文聚焦於美國政權輪換後數位政策之變動與解讀,同時提及在推動AI發展的同時,亦應注重其安全性。 日本觀測美國數位政策的現狀報告指出,隨著社會數位化程度日益增加,除了雲端數位資料的累積,以及提升對於AI的依賴程度外,亦會造成釣魚信件難以識別,透過可自動生成程式碼的惡意攻擊型AI進行攻擊行為等AI濫用之風險。 準此,美國為確保AI與資料的安全性,並維持其領域之競爭優勢,於2025年7月23日發布AI行動計畫,並提出三大方針,包括加速AI創新、建構AI基礎設施,以及透過國際性的AI外交與安全保障發揮領導能力。此外,內文亦提及為確保競爭優勢,需要建立作為AI發展基礎的科學資料集,並建置資料中心,同時確保其具備高度安全性,以避免AI使用者輸入AI之資料遭到竄改或外洩。 此外,現狀報告內文提及日本企業Softbank與OnenAI、Oracle等公司共同參與規模達5000億美元的Stargate計畫,並已於德州著手建設AI資料中心,顯示日本在美國的AI基礎建設中扮演重要角色並佔有一席之地。然而,內文亦指出美國數位政策具備不透明性而有潛在風險,須持續留意與關注。 我國企業如欲深耕AI領域,並透過AI進行技術研發,可由建立科學資料集開始著手,以作為訓練AI模型的基礎,以達到運用AI輔助及縮短研發週期、減少研發過程中的試錯成本等效益。此外,為確保安全性,科學資料集建置過程中所需之數位資料,可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》,建立貫穿數位資料生命週期之資料治理機制。 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)
加拿大安大略省通過修正健康資訊保護法加拿大安大略省議會於2016年5月三讀通過修正健康資訊保護法(Health Information Protection Act, HIPA)。該法案藉由一連串措施,包括增加隱私保護、問責制與提升透明度,以提高病人地位。 1.在符合指令定義內,將違反隱私之行為強制性地通報與資訊與隱私專員; 2.強化違反個人健康資訊保護法之起訴流程,刪除必須於犯罪發生之六個月內起訴之規定; 3.個人犯罪最高額罰款提升到50,000元至100,000元,組織則為250,000元至500,000元。 而健康資訊保護法也將更新照護品質資訊保護法(Quality of Care Information Protection Act, QCIPA),有助於提升透明度,以保持醫療系統的品質,更新內容包括: 1.確認病患有權得知其醫療相關資料; 2.釐清不得對關於受影響的病患與家屬保留重要事項之資訊與事實; 3.要求健康與長照部(Minister of Health and Long-Term Care)每五年定期審查照護品質資訊保護法。 安大略省亦正著手研究由專家委員會提出,所有關於提升照護品質資訊保護法所稱重大事故透明度之建議。 藉著透過該目標,將可提供病患更快的醫療,更好的家庭與社區照顧,安大略政府希望可以透過上開手段以保護病患隱私以及加強其資訊透明度。
日本發布資料素養指南之資料引領判斷篇,旨在呼籲企業透過資料分析結果改善並優化企業經營日本獨立行政法人情報處理推進機構於2025年7月發布《資料素養指南(下稱《指南》)》,指南分為三大章,第一章為整體資料環境之變化;第二章為資料治理;第三章為資料、數位技術活用案例與工具利用。指南第二章中的資料引領判斷篇,主要為呼籲企業透過資料分析結果改善企業經營。 《指南》資料引領判斷篇指出,在進行資料驅動的判斷流程時,需留意三點事項,分述如下: (一) 提出假說、驗證並進行決策 首先盤點利害關係人,蒐集各自的需求與課題,考量可以適用的技術與服務,並以此為基礎提出與事業相關的假說。其次,盤點必要資料並確認其利用可能性,同時針對所缺乏的資料進行取得可能性之評估。下一步,以所取得的資料為基礎進行假說與資料分析結果之驗證。而後,將假說與資料分析結果的驗證成果提供給利害關係人,並以利害關係人的意見為基礎,進行追加資料的取得並同時修正假說內容。最後,基於資料分析結果進行決策。 (二) 判斷決策所必要之資料的信賴性 企業在盤點必要之資料以進行分析並據此進行決策時,由於資料沒有達到特定數量無法用於分析、資料蒐集需花費時間成本,且判斷時點有時亦有其時效性,因此,在確保必要之資料時,會先檢視企業內部所持有之資料,而後確認政府機關的公開資料,如仍缺乏必要之資料,則會確認從資料市場取得之可能性等。在確保必要之資料後,則會判斷決策所必要之資料的信賴性,其主要分為兩點,一為針對資料本身之信賴性,包含資料是否有偏頗、對於資料產出者的信賴性以及資料取得日期、地區等;一為資料傳輸、編輯的信賴性,包含對於資料仲介者的信賴性、資料編輯程式以及資料整合方針。在無法完全確保資料的信賴性時,則會透過相關聯的資料進行資料正確性的檢驗。 (三) 服務導入與監視 資料分析並不僅侷限於現在資料的分析,亦會涵蓋未來資料的預測。舉例而言,自動駕駛資料不僅會分析車輛狀況以及周圍狀況,亦會預測並自動判斷是否需要剎車。透過資料分析結果導入服務後,亦應透過監視檢視決策成效,方法包含滿意度調查、平均使用時間調查等,並針對調查結果進行改善。 我國企業如欲將其所持有之資料用於分析並依照分析結果進行企業經營決策,除可參考日本所發布之《指南》資料引領判斷篇建立內含PDCA四面向之管理制度以外,亦可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》,針對自身所持有之資料建立包含PDCA四面向之管理制度。 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)