美國明尼蘇達州通過的《明尼蘇達消費者個人資料保護法》(Minnesota Consumer Data Privacy Act, MNCDPA)規範組織應如何合規蒐集、處理及利用個人資料。主要內容有:
一、 適用對象:於明尼蘇達州內經營商業之營利組織(下簡稱企業或資料控制者),或生產製造商品、提供服務予該州居民之企業,且符合下列情形之一者:
1. 在前一年度控制或處理超過10萬筆消費者個人資料。
2. 控制或處理超過25,000筆消費者個人資料,且總營收超過百分之二十五係源自於銷售個人資料者。
3. 高等教育機構(postsecondary institutions)、非營利組織則自2029年7月31日起適用。
二、 消費者權利:賦予明尼蘇達州居民對個人資料的基本權利,且強調消費者不應因行使權利而受歧視。分別為:
1. 近用權:請求瀏覽企業對其所蒐集個人資料,但如導致企業商業機密洩露之虞者除外。
2. 修正權:請求企業修正不正確或不完整的個人資料。
3. 刪除權:請求企業刪除其個人資料。
4. 請求製給複製本:採取可便利取用格式,或資料可攜(Data Portability) 之方式。
5. 選擇退出權(opt out):就個資利用行為,消費者得行使退出權:
(1) 為精準行銷之目的(Targeted Advertising);
(2) 銷售個人資料;
(3) 為資料剖析之目的處理個人資料。
6. 取得企業揭露或提供個資利用之對象清單。
7. 消費者得向企業請求基於特定決策所作成剖析結果之原因,以及消費者未來得據以採取確保不同決策之作為。
三、 企業主要責任與義務:
1. 企業應履行之義務除告知義務、透明度、資料最小化、安全維護措施外,尚須:
(1) 依法回應當事人之請求:資料當事人向企業請求查詢、修改及刪除自己的資料,企業接到請求後,應於45天之期限內准駁其請求;必要時得於通知當事人合理事由後,展延一次。
(2) 保存所有申訴與回覆之紀錄至少24個月;除此之外,企業須建立並採行合規政策,包括識別主要負責人,如:首席隱私長(Chief Privacy Officer)。
明尼蘇達州《明尼蘇達消費者資料隱私法》的通過顯示社會對於資料隱私保護方面的重視,除了加強對消費者個人資料的保護,也賦予消費者的權利,使消費者不再屬於被動方,而能夠主動捍衛自己的個人資料隱私。
歐盟電子通訊隱私指令(Directive 2002/58/EC on Privacy and Electronic Communications, e-Privacy Directive)針對cookie(即業者為辨別使用者身份而儲存在用戶端上的資料)設置的規範,於2009年修正,將在今年在5月25日之前全面施行。歐盟跟據該項規定,要求業者,當其使用cookie追蹤網路使用者的使用行為時,必須取得網路使用者的「明示同意」,且每隔一年,業者皆必須重新取得該項「同意」,網路使用者亦得隨時撤回。實務上對於該項同意究竟應由業者「主動」要求,亦或「被動」等待網路使用者以允許cookie設置方式而直接視為同意,仍有爭議。 儘管如此,英國政府仍已決定內化該指令,制定其國內cookie設置規範。英國資訊委員會(Information Commission)將提出指導原則,協助業者遵循該規範。相關政府單位,亦已開始著手協助業者重新設定網頁瀏覽器。有關當局表示,英國政府將會在歐盟限定的期限內推動此規範,不過,該歐盟指令係強制規範,業者是否能在短期內完成該規範遵循仍有疑議。針對此點,英國政府已通令其資訊委員會,對於已著手改正其隱私規範並重新設置瀏覽器的業者,即便未於期限內完成該規範遵循,亦不受罰。英國未來實施的cookie設置規範究竟會如何發展,仍待觀察。
內政部、經濟部發佈「新建建築物節約能源設計標準」,自七月一日施行 新加坡網路安全局發布人工智慧系統安全指南,以降低AI系統潛在風險新加坡網路安全局(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。