2025年美國營業秘密管理重要實務
本文整理美國2025上半年營業秘密管理重要實務，以協助企業強化營業秘密保護。
一、實務常見的兩種不當使用營業秘密情境
由於數位化發展與遠距工作盛行，員工可以更容易地透過隨身碟、電子信箱等方式接觸並傳輸機密（數位文件）。
提醒公司應留意兩個實務常見的不當使用營業秘密的情境：
1. 員工離職後創業或跳槽至競爭公司。
2. 在公司因收購計畫進行盡職調查時，或公司與他方存有供應商、獨立承包商等合作關係期間，公司與他方共享機密資料，接收資訊方卻於協商破局/合作結束後持續留存並不當使用機密。
二、為防患未然，建議公司應「打造營業秘密保護文化」
「打造營業秘密保護文化」的7項重點如下：
1. 識別機密
公司應識別自身所擁有的營業秘密，區分營業秘密與一般資料。如果公司不清楚自己的營業秘密範圍，也會增加員工不知道需要謹慎處理哪些資料的風險。
2. 控管機密文件的重製、流通行為
監控機密文件的列印、下載等重製行為，禁止將公司機密資料傳輸至私人信箱或私人雲端帳戶。
3. 與員工簽訂保密契約，定期提醒保密義務，並客製化員工培訓課程
公司除與員工簽訂保密契約外，當員工開始新專案、轉調部門或升遷時，職務內容的變動，也會連帶影響公司需要向員工更新其對保密義務的理解。
公司應自員工入職起，進行定期的保密培訓與宣導，並針對特定職位客製化相關具體的保密情境，讓員工能夠確實了解公司的保密政策，知道自己應採取/不應採取某些行動，以及行動背後的原因。例如：工程師須了解技術文件的保護方式；銷售團隊需要與客戶資料、定價策略相關的保密培訓課程。
4. 離職人員管理
離職面談應明確提醒員工具持續性的保密義務，且留下相關紀錄，內容應包含對員工任職期間所接觸任何營業秘密的討論資訊，並讓員工簽署書面聲明，確認自己具有保密義務。
5. 網路控管
遠距登入公司系統須透過VPN。
6. 外部活動管理
公司應留意與外部單位（潛在合作夥伴、供應商或客戶）共用敏感資料時，契約須明確約定可共用的資料範圍、可共用資料的人員以及可共用資料的情境。契約應包含保密契約、標示機密資料、返還機密的流程以及定期稽核以確保遵守保密義務。
7. 稽核與改善
定期稽核與持續改善有助於強化營業秘密保護機制，例如：法務、資訊、研發及銷售等部門跨部門協力合作，並持續培訓以打造營業秘密保護文化。
三、面臨營業秘密訴訟，行動策略為關鍵
營業秘密案件通常需要立即採取行動，以防止造成無法彌補的損害。由於在訴訟階段，法院不會僅憑「懷疑」或「模糊描述」就核發禁制令。建議公司平時應落實以下管理措施，以便能夠在發現風險行為後2~3天內，迅速蒐集相應佐證：
1. 證據保全機制應包含：妥善保存電子郵件、系統存取紀錄、裝置使用紀錄等證據。
2. 區分營業秘密的範圍。
3. 持續執行公司所設定的控管措施，如：公司保密政策；保密契約、僱傭契約等契約的保密義務；員工培訓。
4. 留存能夠佐證營業秘密的經濟價值的相關資訊，如：研發投入成本、競爭優勢等。
綜上，公司如欲減少實務上營業秘密糾紛風險，應及早確認是否落實、需要精進公司的營業秘密管理機制，建議國內公司可參考資策會科法所創意智財中心於2023年發布之「營業秘密保護管理規範」，協助公司檢視並循序調整營業秘密管理作法。
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）
- JD Supra(2025), Trade Secret Protection in 2025: What In-House Counsel Need to Know
- JD Supra(2025), Understanding Trade Secret Misappropriation: A Guide for In-House Counsel
- JD Supra(2025), Litigating Trade Secret Cases: A Strategic Guide for In-House Counsel
- JD Supra(2025), Preventing Trade Secret Theft: Proactive Strategies for In-House Counsel
洪亮瑄
副法律研究員 編譯整理
JD Supra(2025), Trade Secret Protection in 2025: What In-House Counsel Need to Know, https://www.jdsupra.com/legalnews/trade-secret-protection-in-2025-what-in-9714024/ (last visited May. 12, 2025).
JD Supra(2025), Understanding Trade Secret Misappropriation: A Guide for In-House Counsel, https://www.jdsupra.com/legalnews/understanding-trade-secret-4758108/ (last visited May. 12, 2025).
JD Supra(2025), Litigating Trade Secret Cases: A Strategic Guide for In-House Counsel, https://www.jdsupra.com/legalnews/litigating-trade-secret-cases-a-7524557/ (last visited May. 12, 2025).
JD Supra(2025), Preventing Trade Secret Theft: Proactive Strategies for In-House Counsel, https://www.jdsupra.com/legalnews/preventing-trade-secret-theft-proactive-2338455/ (last visited May. 12, 2025).
<營業秘密保護管理規範>，財團法人資訊工業策進會科技法律研究所網站，https://stli.iii.org.tw/publish-detail.aspx?no=72&d=7212（最後瀏覽日：2025/05/12）。
為試驗導入智慧防救災各項新興技術與機制，英國國民緊急事務秘書處 (Civil Contingencies Secretariat, CCS) 於2013年秋天分別對北約克郡 (North Yorkshire)、格拉斯哥 (Glasgow) 和薩福克郡 (Suffolk) 三地區進行共三次的「公共緊急警報：行動通訊預警試驗」(Public emergency alerts: mobile alerting trial)。由於英國已有92%民眾具有行動電話，並以隨時得接收訊息為出發點，進行有別於傳統預警系統之公共緊急預警系統試驗。此試驗由國民緊急事務秘書處與O2、Vodafone和EE三間行動網路業者 (mobile network operators) 和地方政府應變單位合作，雖係以行動電話為試驗主軸，但試驗重點則以政府或地方政府應變單位「不知道」民眾個人電話，亦不要求民眾簽署才能取得此次試驗訊息為主。 此三次試驗手段有二，包括「小型區域廣播服務」 (cell Broadcast service, CBS)，係以單點對多點發送緊急簡訊，以及「以地區為基礎的簡訊」 (location-based SMS messaging)，以群組方式發送簡訊至指定地區用戶，二種發佈緊急訊息的方法為試驗。 北約克郡 (North Yorkshire)主要與EE進行發送緊急水災警報系統，對於廣播訊息發送的時間或調整時間長短以供傳送「泡沫警報」(表訊息多寡)到地域寬廣或數個地區而言，是有效的手段。格拉斯哥 (Glasgow)地區為蘇格蘭最大城市，與O2業者進行最大型的試驗，發送數千緊急訊息給民眾。而薩福克郡(Suffolk)則是由於該區不僅於市中心具兩個火車站，遊客也眾多，因此試驗場域以住商混合住宅區及處於該區的人民為主。除小型區域廣播服務和以地區為基礎的簡訊外，薩福克郡也與社交網路Twitter合作，共傳送三種訊息試驗。 透過上述試驗，公共緊急警報：行動通訊預警試驗計畫報告也提出針對隱私與對於電信服務業者於災害發生當下之通訊服務義務未來應制訂相關規範，以及應統一發送訊息之通訊警報協定標準等建議。
美國國際貿易委員會（USITC）發布「全球數位貿易報告」，推動數位經濟新機會2014年8月，美國國際貿易委員會（USITC）發布「美國與全球經濟體之數位貿易」政策報告，該報告係應美國國會參議院財政委員會（Senate Committee on Finance）之要求所進行之調查，期能夠深入了解數位貿易（Digital Trade）在美國與全球經濟體之間的發展，無論係透過網際網路（Internet）所進行之在地化商業行為抑或國際貿易，能夠有效指認出阻礙美國進入全球數位貿易市場之阻礙。 報告指出，數位貿易當有助於整體經濟之正面發展，例如促進通訊、加快商業交易、增進資訊近取，並能夠增進中小企業之市場機會。然而，根據所回收之調查數據顯示，目前存在著影響國際間數位貿易若干法制障礙，分別為：在地化的要求（localization requirements）、市場進入的限制（market access limitations）、資料隱私與保護規範要求(data privacy and protection requirements)、智慧財產權侵害(IPR infringement)、不確定之法律責任(uncertain legal liability)、公部門網路管制(censorship)，以及在地消費者之不同要求(compliance with customs requirements)。 然而，報告也指出十項對於企業與消費者的新機會: 第一，在內容產業，將有助於扶持獨立的創作者；第二，在旅遊與住宿產業，可促進更佳的利用率；第三，網際網路有助降低求職摩擦，降低失業率；第四，增進線上服務之合作與整合，例如應用軟體介面經濟面之貢獻；第五，保險產業界運用巨量資料分析帶動之創新發展；第六，透過M2M通訊，改善製造流程；第七，農業界之數位創新；第八，網路使用者之資料蒐集，在隱私權考量與相關正面效益間取得平衡；第九，增進美國網路公司之全球競爭力；第十，促進中小企業之出口。 因此，對於欲進軍全球聯網市場之我國資通訊高科技業者來說，應當留意相關之法制障礙，遵循不同國家之法律規範，掌握聯網新興科技所帶動之下一波龐大商機。
談我國基因改造生物田間試驗管理規範之現況與修正方向 世界衛生組織發布人工智慧於健康領域之監管考量因素文件，期能協助各國有效監管健康領域之人工智慧世界衛生組織（World Health Organization, WHO）於2023年10月19日發布「人工智慧於健康領域之監管考量因素」（Regulatory considerations on artificial intelligence for health）文件，旨在協助各國有效監管健康領域之人工智慧，發揮其潛力同時最大限度地降低風險。本文件以下列六個領域概述健康人工智慧之監管考量因素： （1）文件化與透明度（Documentation and transparency） 開發者應預先規範（pre-specifying）以及明確記錄人工智慧系統（以下簡稱AI系統）之預期醫療目的與開發過程，如AI系統所欲解決之問題，以及資料集之選擇與利用、參考標準、參數、指標、於各開發階段與原始計畫之偏離及更新等事項，並建議以基於風險之方法（Risk-based approach），根據重要性之比例決定文件化之程度、以及AI系統之開發與確效紀錄之保持。 （2）風險管理與AI系統開發生命週期方法（Risk management and AI systems development lifecycle approaches） 開發者應在AI系統生命之所有階段，考慮整體產品生命週期方法（total product lifecycle approach），包括上市前開發管理、上市後監督與變更管理。此外，須考慮採用風險管理方法（risk management approach）來解決與AI系統相關之風險，如網路安全威脅與漏洞（vulnerabilities）、擬合不足（underfitting）、演算法偏差等。 （3）預期用途、分析及臨床確效（Intended use, and analytical and clinical validation） 開發者應考慮提供AI系統預期用途之透明化紀錄，將用於建構AI系統之訓練資料集組成（training dataset composition）之詳細資訊（包括大小、設定與族群、輸入與輸出資料及人口組成等）提供給使用者。此外，可考慮透過一獨立資料集（independent dataset）之外部分析確效（external analytical validation），展示訓練與測試資料以外之效能，並考慮將風險作為臨床確效之分級要求。最後，於AI系統之上市後監督與市場監督階段，可考慮進行一段期間密集之部署後監督（post-deployment monitoring）。 （4）資料品質（Data quality） 開發者應確認可用資料（available data）之品質，是否已足以支援AI系統之開發，且開發者應對AI系統進行嚴格之預發布評估（pre-release evaluations），以確保其不會放大訓練資料、演算法或系統設計其他元素中之偏差與錯誤等問題，且利害關係人還應考慮減輕與健康照護資料有關之品質問題與風險，並繼續努力創建資料生態系統，以促進優質資料來源之共享。 （5）隱私與資料保護（Privacy and data protection） 開發者於AI系統之設計與部署過程中，應考慮隱私與資料保護問題，並留意不同法規之適用範圍及差異，且於開發過程之早期，開發者即應充分瞭解適用之資料保護法規與隱私法規，並應確保開發過程符合或超過相關法規要求。 （6）參與及協作（Engagement and collaboration） 開發者於制定人工智慧創新與部署路線圖之期間，需考慮開發可近用且具有充足資訊之平台，以於適合與適當情況下促進利害關係人間之參與及協作；為加速人工智慧領域實務作法之進化，透過參與及協作來簡化人工智慧監管之監督流程即有必要。