澳洲通過2024年網路安全法，期望強化社會整體網路安全保障
2024年11月底，澳洲政府通過了2024年網路安全法（Cyber Security Bill 2024），期許藉由制定專法，保護澳洲現在與未來的網路環境。
2024年網路安全法主要包含以下內容：
1. 制定並落實全境智慧型裝置之最低網路安全標準。過往澳洲智慧型裝置不受任何強制性網路安全標準或法規約束，該法通過後，將能有效提升消費者網路安全。
2. 研搜對抗網路勒索軟體活動之資訊。澳洲政府不鼓勵企業在遭遇勒索軟體攻擊時支付贖金，因為支付贖金不僅鼓勵網路犯罪，更不能保證資料的恢復或機密性。然目前澳洲政府並未立法禁止支付贖金之行為，僅於2024年網路安全法要求關鍵基礎設施或營業額達定一定門檻之企業，假若不幸遭受勒索軟體攻擊，並決定支付贖金，須於72小時內向主管機關通報。 該通報義務是為幫助主管機關即時掌握勒索活動資訊，快速制定應對策略，並開發有利業界執行網路防禦的工具和資源，破壞勒索軟體獲利模式。依目前規定，報告內容將包含勒索金額、支付對象、支付方法等資訊。
3. 鼓勵企業分享網路安全資訊。2024年網路安全法為鼓勵企業與政府共享網路安全事件資訊，限制國家網路安全人員存取前揭資訊之目的，如不得利用企業自願提供之網路安全事件資訊調查企業違規行為，除非符合2024網路安全法規定之例外情況。
4. 建立網路事件審查委員會（Cyber Incident Review Board）。該委員會作為獨立機構，負責對重大網路安全事件進行有無過失之事後審查，並為政府和產業提供建議，以確保各方利害關係人能夠從網路安全事件中吸取教訓。
2024年網路安全法的制訂，顯示澳洲政府為強化網路安全付出諸多努力，該國政府期許透過該法保護澳洲人免受網路安全威脅。
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李思萱
副法律研究員 編譯整理
Introduction of landmark Cyber Security Legislation Package, Australian Government-Department of Home Affairs, https://www.homeaffairs.gov.au/news-media/archive/article?itemId=1247 (last visited Oct. 09, 2024).
Second Reading Speeches-Cyber Security Bill 2024, PARLIAMENT of AUSTRALIA, https://www.aph.gov.au/Parliamentary%20Business/Bills%20Legislation/Bills%20Search%20Results/Result/Second%20Reading%20Speeches?BillId=r7250 (last visited Oct. 09, 2024).
Cyber Security Bill 2024, PARLIAMENT of AUSTRALIA, https://www.aph.gov.au/Parliamentary_Business/Bills_Legislation/Bills_Search_Results/Result?bId=r7250 (last visited Oct. 09, 2024).
美國聯邦通訊委員會（Federal Communications Commission, FCC）於2015年2月26日公布了新版的網路中立命令後，由於新版方案揭櫫了禁止提供快車道（fast lane）予特定服務業者的重要原則，因此被外界預測將遭到各大網路服務供應商的反彈，一如外界所預期的，美國電信協會（United States Telecom Association, USTelecom）於2015年3月23日在美國華盛頓特區聯邦巡迴上訴法院對FCC的新版法案提起訴訟，USTelecom認為，新版的網路中立法案中，賦予監理機構──亦即FCC太多裁量權限，將使得FCC的權力難以控制，在此同時，德州的一家網路服務業者Alamo （Alamo Broadband Inc.）也基於相類似的理由，於美國紐奧良聯邦巡迴上訴法院對FCC提起訴訟。而實際上，在前開電信業者向法院提起訴訟時，FCC的新版網路中立方案甚至尚未刊登於美國聯邦政府公報（Federal Register），自然也無從討論法律生效時點的問題，這個訴訟程序的瑕疵也立即引起各界的注意，論者咸認這些訴訟都將會遭到法院的駁回，但USTelecom宣稱他們的訴訟標的是生效後的法案。 對於各大電信業者、網路服務供應商的大動作，FCC似乎已經準備好面對這些法律論戰，2015年4月1日，FCC正式將新版的網路中立方案提交予美國聯邦政府公報刊登，依據相關規定，此項行政命令將會在刊登2個月後正式產生法律效力，這也意味著在命令生效後，前開訴訟標的之爭議將不復存在，此後再行提起的訴訟，勢必也將正式地透過司法途徑解決。
中國大陸於最高人民法院內新設立知識產權法庭近期美國與中國大陸雙方針對貿易問題展開激烈攻防，起因為美國冀望透過「貿易戰」扭轉中美龐大的貿易逆差，而其中一個主要爭議點即為中國大陸日趨嚴重之侵權仿冒等問題。 中國大陸於第十三屆全國人大常委會表決通過最高人民法院提請審議的《關於專利等案件訴訟程式若干問題的決定》，批准最高人民法院設立知識產權法庭，主要審理專利等專業技術性較強的知識產權民事及行政上訴案件，以達成知識產權案件審理專門、集中及人員專業化之目的，提供更為專業之司法服務及保障。由最高人民法院知識產權法庭統一審理發明和實用新型專利為主之上訴案件，有利於對中外企業知識產權之保護，實現知識產權效力判斷與侵權判斷兩大訴訟程式和裁判標準的對接，以利解決機制上之裁判尺度不一問題，提高知識產權審判品質效率，提升司法公信力。 值得注意的是，最高人民法院知識產權法庭審理之案件，僅以不服知識產權一審判決、裁定中發明和實用新型專利等案件，其他上訴案件，仍由智慧財產權法院所在地的高級人民法院審理。中國大陸最高人民法院院長周強表示，知識產權法庭之設立，宣示平等保護中外市場主體知識產權，該知識產權法庭並不會處理與不正當競爭、商標或營業秘密有關之案件。
有效開放：西進40％上限有條件鬆綁積極管理機制出爐後，行政院正在研議規劃有效開放政策，包括投資大陸 40 ％上限鬆綁事宜，但尚未形成決策時間表。 40 ％上限究竟如何鬆綁，政府高層高度關切，據悉，政府已委託財經智庫提供一份兩岸經貿對策建議白皮書，擬作為政府兩岸政策建議及六月召開台灣經濟永續成長會議決策參考，智庫建議應視個別企業、個別產業個案檢視放寬，對大陸投資利益必須大於不良負作用。 財經智庫建議以七大配套指標決定 40 ％上限的鬆綁，七大指標包括：一、產業無法在台生產，也無法擴大中國以外的市場生產，應予放寬；二、在中國市場屬於領先地位，且可繼續擴大市場；三、在中國獲利可匯回台灣回饋股東；四、企業領先全球，必須對中國擴大投資以繼續取得全球領先地位。五、該企業在台有很大營運及研發中心，即以台灣為根；六、該企業有重大技術及品牌成就，可去大陸市場攻城掠地；七、外資持股比例高且公司治理的守法紀錄良好者。 一旦 40 ％可有條件鬆綁，相關官員表示，將考慮對特定回台上市台商研擬放寬其股市上市條件，籌資再投資大陸的上限也可視為外資放寬。政府希望企業可以去大陸攻城掠地，但不希望把大陸當成唯一生產基地，企業把生產及上中下游關聯性產業一起帶走，甚至移出研發，例如筆記型電腦，對台灣造成失業等諸多不利負作用，因此台灣必須保留生產基地，生產高附加價值產品。
德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會針對AI及自動決策技術利用提出建議指南德國聯邦資訊技術，電信和新媒體協會於2018年2月6日在更安全的網路研討會中針對利用人工智慧及自動決策技術利用提出建議指南（Empfehlungen für den verantwortlichen Einsatz von KI und automatisierten Entscheidungen），旨在提升企業數位化與社會責任，並提升消費者權益保護。 本份指南提出六項建議： 促進企業內部及外部訂定相關準則 例如規定公司在利用演算法和AI時，必須將影響評估列入開發流程，並列為公司應遵守的道德倫理守則，以確保開發的產品或服務符合公平及道德。 提升透明度 使用者如有興趣了解演算法及其含義，企業應協助調查並了解使用者想獲知的訊息，並透過相關訊息管道提升產品及服務透明度。因此，企業應努力使演算法及其操作和含義能夠被使用者理解。此亦涉及即將實施的歐盟一般資料保護規則中的透明度義務。在機器學習或深度學習情況下，可能會增加理解性和可追溯性難度，但有助於分析流程並使其更接近人類理解的方法在科學和商業實踐中，應特別關注並進一步討論。另外，透過教育及使用說明協助及控制功能，教導消費者係建立雙方信任的重要手段。企業應在第一線中說明產品或服務中使用的手段（演算法，機器學習，AI）。除了解釋使用那些技術來改進產品和服務外，應一併解釋如何從技術控制過程中獲得相關知識以及提供那些後援支持。另外，例如透過幫助頁面，儀表板或部落格，解釋發生什麼以及如何做出某些影響深遠的自動化決策，使用戶更了解有關使用自動決策相關訊息。因此建議企業採取強制有效以建立信任的措施，使用戶理解是否及如何使用相關演算法，此可能包括使用自動化決策，使用特定資料組和使用技術的目的，亦即使用戶對演算法，機器學習或AI支持的決策有基本的了解。 為全體利益使用相關技術 人工智慧等新技術之重要性不應被低估，目前在生活和工業等眾多領域皆有廣泛應用。對於個人和集體而言，將可帶來巨大的利益，因此應該充分利用。例如，人工智慧可降低語言障礙，幫助行動不便的人可更加獨立自主生活，改善醫療診斷，提升能源供應效率，甚至是交通規劃和搜索停車位，都只是人工智慧偉大且已被使用的案例。為促進技術發展，應公平地利用其優勢並預留商業應用模式的空間，同時充分解決涉及的具體風險。產業特定的解決方案十分重要，但應兼顧受影響者的利益，並與廣大公眾利益找出妥協平衡點，且應排除不適當的歧視。建議在使用決策支持技術時，應事先檢查相關後果並與其利益比較。例如，可以在資料保護影響評估的框架進行。作為道德準則的一部分，必須確保演算法盡可能量準確地預測結果。 開發安全的資料基礎 資料係人工智慧支援決策的基礎。與人為決策者相同，資料不完整或錯誤，將導致做出錯誤的決定。因此決策系統的可靠性仍取決資料的準確性。但資料質量和資料來源始終不能追溯到源頭，如果可能的話，只有匯總或非個人資料可用於分析或分類用戶群組。因此，確切細節不可被使用或揭露。因此建議企業應考慮要使用的資料、資料的類別和在使用AI系統前仔細檢查資料使用情況，特別是在自我學習系統中資料引入的標準，並根據錯誤來源進行檢查，且儘可能全面記錄，針對個人資料部分更應謹慎處理。 解決機器偏差問題 應重視並解決所謂機器偏差和演算法選擇和模型建立領域的相關問題。解釋演算法，機器學習或AI在基層資料選擇和資料庫時所產生決策偏見相當重要，在開發預期用途的演算法時必須納入考量，對員工應針對道德影響進行培訓，並使用代表性紀錄來創建可以識別和最小化偏差的方法。企業並應該提高員工的敏感度並培訓如何解決並減少機器偏見問題，並特別注意資料饋送，以及開發用於檢測模式的內、外部測試流程。 適合個別領域的具體措施和文件 在特別需要負責的決策過程，例如在車輛的自動控制或醫療診斷中，應設計成由責任主體保留最終的決策權力，直到AI的控制品質已達到或高於所有參與者水平。對類人工智慧的信任，並非透過對方法的無條件追踪來實現，而是經過仔細測試，學習和記錄來實現