英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」(Code of Practice for the Cyber Security of AI,以下簡稱「實務守則」),目的是提供人工智慧(AI)系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引,以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險,並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施,以確保人工智慧系統的安性和可靠性。
由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同,因此產生新的資安風險,主要包含以下:
1. 資料投毒(Data Poisoning):在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料,影響模型訓練結果,導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。
2. 模型混淆(Model Obfuscation):攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為,以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理,可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。
3. 輸入間接指令(Indirect Prompt Injection):藉由輸入經精心設計的指令,使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。
為了提升實務守則可操作性,實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段,並針對相關角色提出指導。角色界定如下:
1. 人工智慧系統開發者(Developers):負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。
2. 人工智慧系統供應鏈(Supply chain):涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。
實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則,以確保人工智慧系統的安全性與可靠性:
1. 風險評估(Risk Assessment):識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。
2. 資料管理(Data management):確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用,並採取完善管理措施。
3. 模型安全(Model Security):在模型訓練、部署和使用階段,均應符合當時的技術安全標準。
4. 供應鏈安全(Supply chain security):確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。
「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針,期望各角色能有效落實AI系統安全管控,促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。
日本總務省下設之實現車聯網社會研究會(Connected Car 社会の実現に向けた研究会,下稱車聯網研究會),於2017年4月19日第4次會議中提出當前日本車聯網面對之相關課題及策略目標。至目前為止日本智慧型運輸系統(Intelligent Transportation System)各自已發展出道路交通資訊通信系統(Vehicle Information and Communication System,簡稱VICS)、電子收費系統(Electronic Toll Collection System,簡稱ETC)、雷達防追撞(レーダー)等不同通訊技術,自動駕駛則發展至初期階段。日本當前發展中面臨其企業國際競爭力確保與強化、持續友善環境之可能性、高齡化及勞動生產力人口減少等問題。希望透過國家開發之系統及國際服務方式,利用交通資訊通信系統實現最佳的交通狀態,在人口稀少之地區利用無人駕駛系統,使駕駛不足之問題得以解決,對當地之購物及交通上可以加以協助。車聯網研究會設定之4大目標為: 零交通事故之社會 確保人之行動自由 便利、快速、安心之生活環境 生活方式的變化 透過利用車與車間通信等技術,降低事故之發生,普及車聯網等資通訊系統,車中行動模式之變革,並透過異業結合創造新的服務模式,達成安全、安心、便利之智慧聯網生活4大目標。
日本經濟產業省發佈「第四次產業革命競爭政策研究會報告書」2017年6月28日日本經濟產業省發佈「第四次產業革命競爭政策研究會報告書-以實現產業整合(Connected Industries)為目標-」。日本政府為能持續推動該國經濟,以建立創新附加價值的產業社會為目標,以實現產業整合並促進創新與競爭環境,於本年度一月至六月召開七次「第四次產業革命競爭政策研究會」,進行日本競爭政策檢討,並於28日發佈第一階段報告書。 本報告中提出四種大數據應用的商業模式,分別為:單獨成長型、附隨應用型、他面活用型與多面展開型四種。單獨成長型著重於產品或服務本身透過資料蒐集應用來改善品質。附隨應用型則除了透過資料搜集以進行產品與服務品質改善以外,亦擴散經驗運用到其他使用者的服務內容改善。他面活用型則透過產品或服務的資料蒐集,運用到其他的領域(例如駕駛資料的蒐集運用到保險費率的計算)。多面展開型則將多種不同的產品與服務的資料取得後綜整分析以能相互提升品質,或應用到新發展的領域。 報告中並提出資料運用對競爭環境影響的三個關鍵步驟。首先是資料本身的影響力,包括資料本身的必要性、資料品質、蒐集成本等。其次為資料蒐集的可能性,因其他競爭者也可能取得相同資料,故應確保資料的稀少性與蒐集能力的差異(與競爭者能區別)。第三是資料運用可能性,應注意資料應用上是否有資金、人才在競爭上的其他限制。
日本公布《行動通信領域的基礎設施共享,於電信事業法及電波法的適用關係指引》隨著具有高速大容量特性的第五代行動通訊(5G)技術啟用,如何促使發射射頻(Radio frequency, RF)的基地臺能夠達到小型化及多點化的目標,將是未來重要的課題。但在地理空間限制、景觀影響與法規限制等因素下,除了增設基地臺外,也可考慮「基礎設施共享」(Infrastructure Sharing)的概念。 日本總務省於2018年12月28日公布《行動通訊領域的基礎設施共享-電信事業法及電波法的適用關係指引》(移動通信分野におけるインフラシェアリングに係る電気通信事業法及び電波法の適用関係に関するガイドライン)。 本指引主要從「利用基礎設施共享,推動行動通訊網絡整備」的觀點出發,首先定義「基礎設施共享事業」之範圍與型態,其將基礎設施分為兩類,一類為土地和建物、鐵塔等工作物、另一類為電信設備(如天線、增幅器、調變器)。接著說明基礎設施分享業者在使用上述兩類基礎設施時,於電信事業法及電波法之適用。具體內容包含欲經營該事業之必要程序、業者向行動通訊業者提供基礎設施時簽訂的契約類型、提供基礎設施的條件,最後說明若行動通訊業者、電信業者等各業者間,無法就欲共享的基礎設施使用權達成共識時,相關的爭議處理流程。本指引最後亦說明各業者在使用土地和建物、鐵塔等工作物,以及電信設備時的共通措施。
科睿唯安 (Clarivate)公布2021年商標生態系統研究報告: 全球視野下的商標價值、保護及技術優化著名英國科學研究分析公司科睿唯安 (Clarivate)於2021年2月18日公布《2021年商標生態系統報告》,此報告由科睿唯安委託Vitreous World 於2020年底時分別對英國、美國、德國、義大利、法國、中國大陸以及日本等七個國家共300位專業顧問進行線上訪問,了解商標專業人士對於各國商標價值、商標保護以及技術優化之相關見解為何。此份報告之主要發現如下: 全球商標侵權狀況持續上升中:相較於2017年共有74%受訪者提及曾遇到商標侵權案件、2018年為81%、2019年則有85%。本次調查時竟有高達89%受訪者表示常經手商標侵權案件,且逾半數者表示,其企業在遭遇商標侵權後更改了品牌名稱,此類狀況於日本特別嚴重。 高階主管態度影響企業獲利機會:89%受訪者表示,企業高階主管人員對於智財問題無意識或不予關注時,組織往往無法利用商標或其他智財權利以適時抓緊商機、進入新市場或建立新合作關係。其中亦有五分之一受訪者提到,其企業董事會相關成員完全不參與企業智財議題討論。 社群媒體名稱成為許多商標侵權管道的起源:此次共有50%受訪者表示,社群媒體名稱成為首要的商標侵權源頭;但中國大陸受訪者有73%表示,網域名稱仍為商標侵權常見管道。 今全球產業趨勢已進入知識創新時代,企業欲保持競爭力需善用智財權以維持內部能量,且為防免智財侵權威脅並把握新市場藍海,須由企業全體成員齊心關注努力,而不僅是商標部門人員的責任,管理階層更應了解企業智財狀況,適時更新智財管理與布局策略,增強市場地位。