歐洲人權法院(European Court of Human Rights,簡稱ECtHR)於2026年1月8日就Ferrieri and Bonassisa v. Italy一案作成判決,認定義大利稅務機關儘管為稅務稽查目的享有查閱當事人銀行資料,但相關授權規定賦予了政府查閱措施之範圍與條件的絕對裁量權,缺乏避免恣意裁量之程序保障,違反歐洲人權公約(European Convention on Human Rights, ECHR)對隱私權之保障。
本案起源於申訴人接獲其銀行通知,表示接獲稅務機關要求,須提供特定時間段內與申訴人相關或可追溯至申訴人之銀行帳戶、交易紀錄及其他金融活動之資料。銀行並表示將配合稅務機關之要求。
申訴人不服,主張法律及相關規定未就請求銀行提供資料的情形或條件進行足夠細緻的規定,亦未就稅務機關行使調閱權設計有效的事前及事後控制程序,從而賦予稅務機關不受約束的裁量空間。
義大利稅務機關則回應,為履行其「核查納稅人提交的申報資料及繳納款項,偵測任何遺漏事項,並據此進行應繳稅款的核定與徵收」職權,法律賦予其要求銀行提供納稅人的相關資料之權限。
法院強調,凡涉及人權的政府措施,均必須保障個人免受任意干預,並接受在獨立機構進行前進行的某種對抗性程序審查,以適時審核決策依據及相關證據,始符合法治之要求。在本案中,法院認為,若義大利稅務機關發布行政規則,能補充並進一步界定了銀行資料之調閱事由及權限,且對執行單位具有拘束力,相關規定應能符合法治之要求。
但法院發現,在事前的內部授權流程中,執行單位可以不附理由地提出調閱申請,不須就前述行政規則例示之調閱事由,如「稅務申報存在異常」等情形提供證據。
法院也發現,申訴人也無法在事後針對調閱決定透過法院獲得有效救濟。一方面,若申訴人依附於稅務評定書(tax assessment notice)向稅務法庭就調閱行為進行爭執,由於根據義大利判決先例,調閱缺乏授權或授權理由不足,不足以構成撤銷稅務評定書的正當理由,調閱行為之合法性本身可能因此被視為訴訟上不相關的爭議,在訴訟過程中並不受到審查。另一方面,即便直接針對向民事法院請求救濟,在調閱決定可不附理由之情形下,也難以想像法院如何進行審查。
因此,法院判決最後認為,義大利法律框架賦予了稅務機關不受約束的調閱裁量權,違反ECHR第8條對隱私權之保障。
歐盟隱私權工作小組(working party)日前公布其對「隱私與電子通訊指令」(Directive on Privacy and Electronic Communications, 2002/58/EC)之修正意見,藉此重申支持個人資料外洩通知責任立法之立場,並建議擴大適用通知責任之業者範圍至涉及線上交易之電子商務之服務提供者。此項建議隨即遭到歐盟理事會及委員會之反對,認為通知責任應僅限於電信公司,而不應擴及其他電子商務服務提供者。 歐盟隱私權工作小組於2009年2月初提出的報告指出,個人資料外洩通知責任法制(Data Breach Notification Law)之建立對於資訊社會服務(Information Society Service)之發展是必要的,其有助於個人資料保護監督機構(Data Protection Authorities)執行其職務,以確認受規範之服務提供者是否採取適當的安全措施。再者,亦可間接提高民眾對於資訊社會相關服務使用之信心,保護其免於身份竊盜(identity theft)、經濟損失以及身心上之損害。 然而,歐盟理事會及歐洲議會則反對該項修正建議,其一方面認為不應擴張資料外洩通知責任制度適用之業者,另一方面則認為對於是否透過法制規範課予業者通知之義務,應由各國立法者決定是否立法,甚或由業者依資料外洩情形嚴重與否,來判斷是否通知其各國個人資料保護相關組織及客戶。此外,參考外國實施之成效,美國雖有多數州別採用資料外洩通知責任制度,但並非所有的隱私權團體皆肯認該項制度;英國資訊委員會對於該制度之成效則仍存質疑,因從過去為數眾多的個人資料外洩事件看來,其效果已逐漸無法彰顯。 雖然歐盟個人資料保護官(European Data Protection Supervisor)與歐盟隱私權工作小組之看法一致,但其與歐洲議會與歐盟理事會仍存有歧見,對於個人資料外洩通知責任制度之建立,似乎仍有待各方相互協商尋求共識,方能決定是否納入歐盟隱私及電子通訊指令之規範。
日本發布《資料品質管理指引》,強調歷程存證與溯源,建構可信任AI透明度2025年12月,日本人工智慧安全研究所(AI Safety Institute,下稱AISI)與日本獨立行政法人情報處理推進機構(Information-technology Promotion Agency Japan,下稱IPA)共同發布《資料品質管理指引》(Data Quality Management Guidebook)。此指引旨於協助組織落實資料品質管理,以最大化資料與AI的價值。指引指出AI加劇了「垃圾進,垃圾出(Garbage in, Garbage out)」的難題,資料品質將直接影響AI的產出。因此,為確保AI服務的準確性、可靠性與安全性,《資料品質管理指引》將AI所涉及的資料,以資料生命週期分為8個階段,並特別強調透過資料溯源,方能建立透明且可檢核的資料軌跡。 1.資料規劃階段:組織高層應界定資料蒐集與利用之目的,並具體說明組織之AI資料生命週期之各階段管理機制。 2.資料獲取階段:此步驟涉及生成、蒐集及從外部系統或實體取得資料,應優先從可靠的來源獲取AI模型的訓練資料,並明確記錄後設資料(Metadata)。後設資料指紀錄原始資料及資料歷程之相關資訊,包含資料的創建、轉檔(transformation)、傳輸及使用情況。因此,需要記錄資料的創建者、修改者或使用者,以及前述操作情況發生的時間點與操作方式。透過強化來源透明度,確保訓練資料進入AI系統時,即具備可驗證的信任基礎。 3.資料準備階段:重點在於AI標註(Labeling)品質管理,標註若不一致,將影響AI模型的準確性。此階段需執行資料清理,即刪除重複的資料、修正錯誤的資料內容,並持續補充後設資料。此外,可添加浮水印(Watermarking)以確保資料真實性與保護智慧財產權。 4.資料處理階段(Data Processing):建立即時監控及異常通報機制,以解決先前階段未發現的資料不一致、錯漏等資料品質問題。 5.AI系統建置與運作階段:導入RAG(檢索增強生成)技術,檢索更多具參考性的資料來源,以提升AI系統之可靠性,並應從AI的訓練資料中排除可能涉及個人資料或機密資訊外洩的內容。 6. AI產出之評估階段(Evaluation of Output):為確保產出內容準確,建議使用政府公開資料等具權威性資料來源(Authoritative Source of Truth, ASOT)作為評估資料集,搭配時間戳記用以查核參考資料的時效性(Currentness),避免AI採用過時的資料。 7.AI產出結果之交付階段(Deliver the Result):向使用者提供機器可讀的格式與後設資料,以便使用者透過後設資料檢查AI產出結果之來源依據,增進透明度與使用者信任。 8.停止使用階段(Decommissioning):當資料過時,應明確標示停止使用,若採取刪除,應留存刪除紀錄,確保留存完整的資料生命週期紀錄。 日本《資料品質管理指引》強調,完整的資料生命週期管理、強化溯源為AI安全與創新的基礎,有助組織確認內容準確性、決策歷程透明,方能最大化AI所帶來的價值。而我國企業可參考資策會科法所創意智財中心發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範(EDGS)》,同樣強調從源頭開始保護資料,歷程存證與溯源為關鍵,有助於組織把控資料品質、放大AI價值。 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)
2011年個人資料外洩事件與前年相比減少128件,總數為1551件-預測賠償金額比前年擴大1.5倍日本2011年個人資料外洩事件及事故的件數比前年減少為1551件,但洩漏的個人資料筆數卻超過前年一成以上,約有600萬筆個人資料外洩。從數字來看預估的賠償金額是超過1900億日幣。 日本網路資安協會(JNSA)與資訊安全大學研究所的原田研究室及廣松研究室共同針對報紙集網路媒體所報導的個人資料外洩相關事件及事故所進行的調查所做的結論。 新力集團旗下的海外公司雖然發生合計超過1億筆的大規模個人資料外洩的意外,但此一事故並無法明確判別是否屬於個人資料保護法的適用範圍,因此從今年的調查對象裡排除。 在2011年發生的資料外洩事件有1551件,比起前年的1679件減少128件,大約跟2009年所發生的個人資料外洩差不多水準。外洩的個人資料筆數總計約628萬4363筆,與前年相較約增加70萬筆。平均1件約洩漏4238筆個人資料。 將事故原因以件數為基礎來分析,可以發現「操作錯誤」佔全體的34.8%為第一位,其次是「管理過失」佔32%,再接下來是「遺失、忘記帶走」佔13.7%。但以筆數來看,值得注意的是「管理過失」佔37.7%最多,但「操作錯誤」就僅有佔2.3%的少數。 再以佔全體事件件數5%的「違法攜出」就佔了全體筆數的26.9%;在佔全體件數僅有1.2%的「違法存取」卻在筆數佔了20.9%,可以看到平均每一件的受害筆數有開始膨脹的傾向。 再者從發生外洩原因的儲存媒體來看,紙本佔了以件數計算的68.7%的大多數,以USB記憶體為首的外接式記憶體佔了10.1%;但以筆數計算的話,外接式記憶體佔了59.1%、網路佔了25.5%的不同的發生傾向。 從大規模意外來看,金融機關與保險業界是最值得注意,前10件裡佔了7件。從發生原因來看,「違法攜出」及「內部犯罪」所造成的事故10件中有4件,其次是「管理過失」。規模最大的是山陰合同銀行的受委託人將業務所需的165萬7131件個人資料攜出的事故。 依據2011年所發生的事件及事故的預估賠償額是1899億7379萬日幣。遠超過前年的1215億7600萬日幣。平均一起事件預估損害賠償金額有1億2810萬日幣,每人平均預估賠償金額是4萬8533日幣。
OTT服務所涉網路中立性與著作權議題之比較分析-美國與歐盟之新近法制及對我國之建議